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내용에 의한 영상의 편성과 분류를 위한 최선의 방법

전문가 제언: ○ 영상기기의 발달과 디지털 기술의 발전으로 영상정보의 효용성이 점차로 증가하고 있다. 이를테면, 인공위성이나 항공에 의한 영상정보는 군사용은 물론 원격탐사에 필수적이고 교통 및 방범감시 체제를 위한 영상정보와 건강관리를 위한 생체 영상정보 등은 우리의 일상생활과 밀접한 정보가 되고 있다.

○ 이와 같은 많은 영상정보 특히 영상장면의 생성은 보다 쉽고 빠르며 효율적인 방법으로 영상장면을 분류하고 편성하며 접속할 필요가 있음을 의미한다. 영상장면의 분류는 영상 안에 있는 객체를 시멘틱 카테고리로 분류하는 것을 의미한다. 이는 주어진 영상에서 관심 영역의 추출 또는 압축을 위한 컴퓨터 비전 분야에 필수적인 단계로서 영상을 분석하여 정보를 얻고자 할 때 사용하는 일반적인 전처리 단계로 볼 수 있다.

○ 이 개관에서는 최근 몇 년동안 발표된 영상장면 분류에 관련된 방법들을 연구조사하고 있다. 특히 낮은 수준 영상장면 모델링에 대한 개념과 전략 및 시멘틱 모델링의 의미와 전략들이 논의된다. 또한 영상장면 분류를 위한 기존의 방법들이 분석되고 이 중에서 최선의 방법을 가려내기 위한 테스트가 수행되고 그 결과가 비교 평가된다.

○ Bosch 등은 분석된 영상장면의 분류 시스템에 관한 전반적인 개요를 일목요연하게 파악할 수 있는 테이블로 제시하고 있다. 이 테이블에는 전략별 분류 방법론과 관련된 학자와 참고문헌, 객체 기반 방법, 영상장면 분류 알고리즘, 이에 따른 특성 및 영상 장면의 사례들이 정리되어 있다.

○ 영상분류에 대한 간단한 방법은 영상에 나타난 물체만을 서술하고 그의 공간적 구조를 무시하는 영역의 수집으로 다루는 것이다. 여기에는 문서를 확률적으로 분석하는 Bag-of-words와 같은 모델과 유사한 방법들이 사용되고 있다. 이 개관을 통하여 영상분류에 대한 전체의 흐름이 조망될 수 있고 영상장면 분류를 위한 시스템 개발에 중요한 실마리가 발견될 수 있을 것으로 여겨진다.

저자: Anna Bosch, Xavier Munoz, Robert Marti
자료유형: 학술정보