장면 중심 이미지에 대한 카테고리 자동 분류 알고리즘
An Automatic Image Categorizing Algorithm for Scene-Centered Images
- 주제(키워드) 이미지 자동 분류
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 낭종호
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 2
- 학위명 석사
- 학과 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000045699
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
초록/요약
본 논문에서는 촬영의 관점에 따른 분류 중, 장면 중심 이미지의 관점에서 카테고리를 정의하고 이들 카테고리를 자동 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 장면 중심 이미지를 분류하는 것에 적합한 저수준 특징을 이용하는 MPEG-7 시각 기술자와 SVM을 이용한 방법을 기반으로 하여 다음과 같이 추가적인 방법을 사용한다. 첫 번째로 자연/인공 카테고리 간의 1차 이미지 필터링 방법을 제안하고, 두 번째로 Daubechies’ 웨이블릿 계수를 저수준 특징 벡터로 사용하는 방법을 제안하며, 마지막으로 빌딩 검출기를 이용해 빌딩을 찾고 이들의 좌표 값을 특징 벡터에 추가하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 각각을 적용한 결과로 최대 0.10 정도의 향상을 보였고, 전체 제안하는 방법을 모두 적용하여 기존의 방법보다 정확율/재현율에서 평균 0.065/0.08 정도의 성능 향상이 있었음을 알 수 있었다.
more초록/요약
In this thesis, among the different classification methods, scene centered classification is defined and auto classification of these category is proposed. Image classification using MPEG-7 low level features of image, which was found to be most effective, was used in SVM and auto classification algorithm using additional methods is proposed. First, image filtering method is proposed to classify artificial and natural categories. Second, Daubechies’ wavelet is used as a low level feature vector. Finally, building detector is used to detect buildings and the coordinates of the building is used as a feature vector. Experiments showed up to 0.10 increase when one of the proposed methods is applied. When all of the proposed method was applied, results showed an increase of 0.065 and 0.08 in precision and recall compared to the original method.
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