영상 특징 기반의 3-계층 Haar 웨이블릿 변환을 이용한 비디오 쿼리 알고리즘
Video Query Algorithm using 3-Level Haar Wavelet Transform based on Image Feature
0
조회
0
다운로드
1
인용
0
참고문헌
키워드
초록
최근 CCTV 카메라와 스마트폰 카메라를 비롯한 각종 상 획득 장치들이 격히 증가하고 있으며, 이들 장치들은 매 순간마다 엄청나게 많은 상 데이터를 생성하고 있다. 이러한 방한 상 데이터를 어떻게 하면 효율으로 활용할 것인가 하는 것이 오늘날 지능형 비디오 시스템에서 가장 큰 문제로 두되고 있다. 이를 한 가장 기본인 단계로 서 비디오 스트림에서 원하는 상 임을 효과으로 찾아내는 것이 요하다. 본 논문에서는 상 특징에 기반하 는 3-단계 Haar 웨이블릿 변환을 사용하는 비디오 쿼리 알고리즘을 제안한다. 웨이블릿 변환이 가지는 계층 구조는 공간 역과 스일링 역에서의 특징을 사용가능하게 한다. 본 논문에서는 입력되는 상의 3-단계 Haar 웨이블릿 특징과 비디오 스트림에서의 각 임의 Haar 웨이블릿 특징과의 정합에 의해 원하는 임을 찾도록 한다. 실험 결과, 제안된 방법이 다른 알고리즘에 비해 정확도에서 약 1~8% 우수한 성능을 보이는 것을 확인하다.
Abstract
Recently image capturing devices such as CCTV camera and smartphone camera are increasing rapidly, these devices produce a lot of image data in every moment. Using huge image data efficiently is one of the most important and big problem of modern intelligent video system. As a basic fundamental step for an intelligent video system, finding a specific image frame from a video stream is very important. This paper proposes a video query algorithm using 3-level Haar wavelet transform based on image features. Hierarchical structure of wavelet transform can have features in both space domain and scaling domain. In this paper, we can find a specific frame by matching 3-level Haar wavelet transform features of input query image and Haar wavelet features of every frame in the stream. Experimental results ascertain that the proposed algorithm has 1~8% superior performance in querying accuracy to other algorithms.
참고문헌 (13)
- Digital Universe Study: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East, "IDC", IDC, ~ (2012)
- "Riding the Multimedia Bigdata Wave", SIGIR 2013 Keynote (2013)
- 선동한, "내용 기반의 부분 검색을 위한 동영상 장기보존 시스템", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 12(1), pp.45~54 (2016), 한국차세대컴퓨팅학회
- K. Kang, "Challenging Issues in Visual Information Understanding Researches", LNCS, 8936, pp.458~469 (2015)
- 구영현, "Indexing and Search of Mobile Lifelog Data", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 12(4), pp.7~22 (2016), 한국차세대컴퓨팅학회
- 정인규, "개선된 DET 기반 효과적인 결함 특징을 이용한 고 신뢰성 저속 구름 베어", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 10(3), pp.27~38 (2014), 한국차세대컴퓨팅학회
- 라메쉬 쿠마 라마, "Multiresolution Non-Local Means Filtering for Image Denoising of MRI", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 11(5), pp.17~23 (2015), 한국차세대컴퓨팅학회
- K. H. Talukder, "Haar Wavelet based Approach for Image Compression and Quality Assessment of Compressed Image", ~ (2010)
- I. Daubechies, "Orthonormal bases of Compactly Supported Wavelets", Communications on Pure and Applied Mathematics, 41(7), pp.909~996 (1988)
- M. Takatsuka, "Three Dimensional Colour Pickers", Proc. of the 2005 Asia-Pacific Symposium on Information Visualization, 45, pp.107~114 (2005)
- E. Forgy, "Cluster Analysis of Multivariate Data: Efficiency vs. Interpretability of Classifications", pp.34~58 (1965), Biometrics
- L. Morissette, "The k-Means Clustering Technique: General Considerations and Implementation in Mathematica", Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, 9(1), pp.15~24 (2013)
- N. Memarsadeghi, "A Fast Implementation of the ISODATA Clustering Algorithm", International Journal of Computational Geometry and Applications, 17(1), pp.71~103 (2007)