영상 변형에 대한 Bag of Visual Words 와 MPEG-7 시각 정보 기술자의 데이터 분류 성능 비교

국문 초록 (Abstract)

UGC 의 증가와 함께 멀티미디어 영상 데이터들의 변형이 쉬워졌다. 이런 변형된 영상으로부터 정확한 의미적 개념을 검출하는 성능은 데이터 분류 성능을 좌우할 수 있다. 따라서 의미적 개념 검출에 있어서 회전 및 크기변화 같은 영상 변형에 대해 강인한 기술자를 선택하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 전역 특징과 지역 특징을 이용하여 의미적 개념을 검출하고 이를 기반으로 데이터를 분류 하는 능력을 비교하였다. 전역 특징 기술방법은 MPEG-7 시각 특징 기술자를 이용하였고, 지역 특징 기술 방법은 Bag of Visual words 를 이용하였다. 실험결과로 전역 특징을 이용하는 기술자중 일부는 회전과 크기 변화에 있어 불안정하거나 좋지 않은 성능을 나타냈다. 그리고 지역 특징을 이용한 방법과 특정 전역 특징 이용 기술자는 회전과 크기변화 모두에 있어서 좋은 성능을 보임을 확인 하였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 각 기술자들의 특징 및 기술 방법
• 3. 기술자 들의 성능 비교 실험 방법
• 4. 실험 결과
• 5. 결론
• 참고문헌