KR100304370B1 - 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보추출, 색인화 및 검색 방법 - Google Patents
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Abstract
1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 영상/비디오의 콘텐트(content)중 객체(object)를 대상으로 하여 대표색과 그것의 부가정보를 추출하고, 추출된 정보를 색인화(indexing)하며, 색인된 정보를 이용하여 유사도 기반 검색을 수행하는 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체(object)의 대표색과 그것의 부가정보를 추출하고, 추출된 정보를 색인화(indexing)하며, 색인된 정보를 이용하여 유사도 기반 검색을 수행하는 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있음.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 단계; 상기 제 4 단계의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 단계; 상기 제 4 단계의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 단계; 마지막 프레임까지상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 단계; 및 사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 8 단계를 포함한다.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 색 기반 검색 시스템 등에 이용됨.
Description
본 발명은 내용기반 멀티미디어 데이터내의 객체에 관한 여러 가지 특징을 기술하는 객체 기술(object description)에 관한 것으로, 특히 영상/비디오의 콘텐트(content)중 객체(object)를 대상으로 하여 대표색과 그것의 부가정보를 추출하고, 추출된 정보를 색인화(indexing)하며, 색인된 정보를 이용하여 유사도 기반 검색을 수행하는 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
먼저, 본 발명의 설명 과정에서 사용되는 객체, 영상-객체 및 비디오-객체라는 용어를 정의하면 다음과 같다.
객체라는 것은 사람, 생물 및 사물 등 색인하고자 하는 개념적인 단위를 의미하는 것으로, 1개 이상의 영역(region)을 포함하고 있다. 영역은 공간적으로 인접한 동일 계열(homogeneous)의 색을 갖는 화소들의 집합이다.
영상-객체라는 것은 하나의 정지 영상내의 객체를 의미하며, 비디오-객체(video-object)라는 것은 2 프레임 이상의 일정한 시간 간격에서의 객체를 의미한다.
다음으로, 종래 기술을 살펴보면 다음과 같다.
1997년 5월에 'Emile. Sahouria'에 의해서 'Master thesis'에 발표된 논문(Video indexing based on object motion)은 객체의 움직임을 기반으로 한 감시 비디오의 분석과 색인화를 주내용으로 하고 있다. 압축된 비디오 스트림으로부터 분할과 추적 기법을 사용하여 객체의 궤적을 추출하고, 그것의 색과 크기 등도 추출한다. 객체의 궤적 추출은 MPEG(Motion Pictures Experts Group) 압축 비디오의 움직임 벡터를 사용하여 추출한다. 궤적의 색인화는 객체로 추정된 영역의 중심점들을 사용한다. 즉, 여러 프레임에 걸쳐서 일어난 객체의 움직임을 프레임 단위의 객체를 중심점으로 색인화한다. 색은 객체의 움직임 전체에 걸쳐 하나의 주된(dominant) 색을 추출한다.
이때, 색 추출은 크게 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 각 프레임내에 존재하는 객체의 주된 색을 결정하고, 2단계에서는 궤적에 속해 있는 여러 프레임을 대상으로 해서 1단계를 통해서 나온 값을 대상으로 하여 최종적으로 전체 궤적에 걸쳐 있는 객체의 색 속성을 추정한다. 색의 추출은 객체를 구성하고 있는 매크로 블록의 3개의 DC(Direct Current) 계수를 대상으로 한다. 이 값을 대상으로 하여 먼저 양자화가 이루어진다. 다음으로 히스토그램을 구한 다음에, 가장 큰 값을 갖는 빈(bin)에 속한 화소를 대상으로 하여 평균을 구한다. 이 값이 그 프레임내의 객체의 색 대표 값이다. 이 대표 값과 그것의 계수된 값이 2단계에서 사용된다. 2단계에서는 마찬가지로 1단계에서 구한 대표 값과 그것의 계수된 값을 가지고 히스토그램을 구한 다음에, 가장 큰 값을 갖는 빈에 속한 화소를 대상으로 평균을 구한다. 이 값이 최종 추정된 객체의 색이 된다. 각 프레임에서 히스토그램을 구하는 과정에서 일정 임계치 보다 어두운 값을 갖는 화소는 계산하지 않는다. 객체의 크기는 각 프레임에서 객체를 구성하고 있는 매크로 블록의 수를 구한 다음에, 전체 궤적에 걸쳐 가장 공통으로 많이 나온 값을 객체의 크기로 결정한다. 검색을 위한 사용자가 찾고자 하는 궤적을 손으로 그릴 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하고 있다. 사용자는 객체의 궤적, 색 및 크기를 조합하여 질의를 줄일 수 있다. 이를 종합적으로 동시에 고려하는 방식의 유사도 측정 방법은 제안되지 않았으며, 연속적인 필터링 과정을 거치면서 검색이 이루어진다.
또한, 1998년에 미국에서 등록된 특허 US5,761,655(Image file storage and retrieval system, Hoffman)는 작은(thumbnail) 영상을 만들고, 이를 저장, 검색 및 표시하여 주는 시스템이다. 원 영상의 주된 색을 추출하여 이것이 작은 영상에 사용된다. 원 영상에 해당하는 영역의 화소들을 평균하여 구해진 평균색이 작은 영상의 주된 색으로 사용된다. 작은 영상들을 통해 시각적인 검토(visual review)가 이루어지는데, 이때 작은 영상 몇 개를 표시(display) 하느냐에 따라 표시될 작은 영상의 크기가 결정된다. 영상에 해당하는 중심단어(key-word)를 그 영상과 분리하여 독립적으로 저장한다. 작은 영상과 그리고 이 영상들과 관련된 텍스트 파일 등이 색인화된다. 중심단어를 사용하여 검색을 하면 이에 매칭되는 단어에 해당하는 영상이 검색되어 진다. 탐색은 수퍼-중심단어를 통해서도 가능한데, 여기서 수퍼-중심단어란 중심단어와 다른 파일 그리고 데이터 특징을 조합한 것이다. 수퍼-중심단어는 검색을 위하여 다른 수퍼-중심단어와 또는 다른 중심단어와 결합될 수 있다.
멀티미디어 데이터의 저장 및 검색 그리고 비실시간 미디어를 하나의 시스템에서 용이하게 통합하여 다루기 위하여, 시스템은 각 미디어들을 가지(branch) 디렉토리로 지정하며, 이를 포함하는 전체 마스터 디렉토리를 갖고 있다. 어느 유형의 미디어라도 네트워크를 통해 원격 엑세스가 가능하도록 원격 파일을 갱신하고 만들고 검색할 수 있는 유틸리티를 포함하고 있다. 작은 영상을 만들어 한번에 많은 이미지를 시각적으로 검토할 수 있는 본 시스템에서는 작은 이미지를 만들때 해당하는 원 영상의 평균을 취해 이를 대표색으로 하여 만든다.
또한, 1997년에 미국에서 등록된 특허 US5,652,881(Still picture search/retrieval method carried out on the basis of color information and system for carrying out the same)은 찾고자 하는 어떤 사물을 포함하고 있는 정지영상을 대상으로 그 사물의 위치로부터 대표색(representative color)을 추출하여 이를 기반으로 하여 검색하는 정지영상 검색/복원 방법 및 시스템이다.
탐색 조건 입력 처리 모듈은 입력 단위를 통해 탐색 조건을 구성하고 있는 색 정보를 받는다. 정지 영상 분할 방법 결정 모듈에서는 입력 단위를 통해 동일 크기의 사각형 메시(rectangle mesh)로 분할하는 방법을 수신한다. 분리할 메시 지적 처리 모듈에서는 분할된 결과로 생긴 메시 정보로부터 찾고자 하는 메시에 관한 정보를 받는다. 그리고, 정지영상 분할 처리 모듈에 의해 메시로 분할된 정지영상에 대한 정보를 데이터베이스로부터 읽어 온다. 대표색 요소 추출 처리 모듈에서는 탐색하고자 지목된 메시에서의 가장 큰 히스토그램 값을 갖고 있는 색 요소를 추출한다. 탐색 실행 과정 모듈에서는 평가 값을 결정하기 위한 대표색 요소를 평가한다. 임계치보다 큰 평가 값을 갖는 정지영상이 탐색 결과로서 찾아진다. 찾아진 영상은 탐색된 정지영상 디스플레이 모듈에 나타난다. 결과적으로 원 영상을 사각형 메시로 나누어서 메시의 대표색을 가장 많은 히스토그램을 갖는 색 요소로 표현하므로써, 메시 단위의 색 기반 검색을 제공한다.
상기에서 살펴본 바와 같이, 객체의 색 기반 검색을 위한 객체의 대표색 추출, 색인화 및 검색을 위한 종래 기술은, 객체내의 화소(pixel) 전체 또는 일정 밝기 이상의 화소를 대상으로 하여 히스토그램을 구한 다음에, 가장 많은 비중을 차지하고 있는 빈(bin)에 속한 화소들을 대상으로 그것의 평균값을 대표색으로 추출 및 색인하였다. 이러한 방식은 화소의 채도가 높은 선명한 색은 사람이 색을 인지하는 과정에서 강한 인상(impressive)을 주는데, 이러한 효과를 감안하지 않은 단점을 앉고 있다. 또한, 대표색을 모든 객체에 대해 하나의 색으로 표현하는 종래의 방법은, 특성이 다른 다수의 색을 포함하고 있는 객체인 경우에는 대표색으로서의 의미를 상실한다. 종래 방법은 이러한 문제점들로 인하여 객체의 색 기반 검색 과정에서 색을 감지하는 사용자에게 만족할 만큼 신뢰성이 높은 검색이 이루어지지 않는 경우가 발생하는 단점이 있다.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체(object)의 대표색과 그것의 부가정보를 추출하는 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체(object)의 대표색과 그것의 부가정보를 추출하고, 추출된 정보를 색인화(indexing)하는 방법 및 상기방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 다른 목적이 있다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체(object)의 대표색과 그것의 부가정보를 추출하고, 추출된 정보를 색인화(indexing)하며, 색인된 정보를 이용하여 유사도 기반 검색을 수행하는 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 또다른 목적이 있다.
즉, 본 발명은, 객체의 대표색 추출시 색 감지 과정에서 상대적으로 강한 인상(impressive)을 주는 화소들이 대표색으로 추출될 수 있도록 채도와 명도를 동시에 고려하여 이 값이 임계치 보다 낮은 화소는 고려하지 않는 억제 색 히스토그램을 사용하며, 객체의 특성에 따라 대표색의 수가 가변적으로 추출될 수 있도록 하여 궁극적으로 사용자에게 만족할 만한 색 기반 검색 결과를 제공하는 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인화 및 검색 방법과 상기 방법들을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1 은 본 발명이 적용되는 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인화 및 검색 시스템의 일실시예 구성도.
도 2 는 본 발명에 따른 대표색 추출 과정에서 사용되는 억제 색 히스토그램을 설명하는 도면.
도 3 은 본 발명에 따른 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인화 및 검색 방법에 대한 일실시예 흐름도.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
101 : 객체의 색 특징 추출부 102 : 추출된 정보 색인부
103 : 유사도 기반 검색부
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 영상-객체인지비디오-객체인지를 판단하는 제 4 단계; 상기 제 4 단계의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 단계; 상기 제 4 단계의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 단계; 마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 단계; 및 사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 8 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 단계; 마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 단계; 추출된 비디오-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 6 단계; 및 사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 7 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 단계; 및 사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 단계; 상기 제 4 단계의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 단계; 상기 제 4 단계의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 단계; 및 마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 단계; 마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 단계; 및 추출된 비디오-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 6 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 및 추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 또다른 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 단계; 상기 제 4 단계의 판단 결과, 영상-객체이면 종료하고, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 5 단계; 및 마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 6 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 단계; 및 마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 시스템에 적용되는 방법에 있어서, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 및 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출, 색인 및 검색하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 기능; 상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 기능; 상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 기능; 마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 기능; 및 사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 8 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출, 색인 및 검색하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 기능; 마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 기능; 추출된 비디오-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 6 기능; 및 사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 7 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출, 색인 및 검색하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 기능; 및 사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 5 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
한편, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출 및 색인하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 기능; 상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 기능; 상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 기능; 및 마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출 및 색인하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 기능; 마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 기능; 및 추출된 비디오-객체의 대표색과그의 부가정보를 색인화하는 제 6 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출 및 색인하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 및 추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
한편, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 기능; 상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 영상-객체이면 종료하고, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 5 기능; 및 마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 6 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를제공한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 기능; 및 마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명은, 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에, 영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능; 특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 및 영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
이처럼 본 발명은 방대한 양의 영상/비디오의 객체를 대상으로 하여 사용자가 원하는 객체를 색 기반으로 정확하고 신속하게 검색할 수 있도록 하기 위한 것이다. 특히, 본 발명은 객체의 여러 가지 특징중 색에 관한 정보, 즉 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출하고 추출된 정보를 색인화하며, 색인된 정보를 이용하여 유사도 기반 검색을 수행한다.
그리고, 본 발명은 객체의 대표색을 추출하는 과정에서 사람의 색 감지 특성을 적절하게 반영하기 위해서 색 히스토그램의 특정한 빈(bin)의 영향을 억제하는 방법을 사용하는 것을 그 특징으로 한다. 그리고, 객체의 색인화에는 억제 색 히스토그램(SCH : Suppressed Color Histogram)에서의 각 빈에 해당하는 화소들을 대상으로 그것의 평균값과 전체 히스토그램에서의 비율 그리고 그 대표색의 객체내에서의 위치 등을 색인화한다. 그리고, 검색 과정에서 사용자가 요구한 질의 색과 색인된 객체의 대표색과의 유사도를 측정할때 가중치로써 대표색의 비율이 사용된다. 사용자가 대표색의 객체내 상대적인 위치를 지정하면 데이터베이스에 있는 대표색중에서 해당하는 위치에 있는 대표색만을 대상으로 검색을 한다.
상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명이 적용되는 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인화 및 검색 시스템의 일실시예 구성도로서, 객체의 색 특징 추출부(101), 추출된 정보 색인부(102) 및 유사도 기반 검색부(103)를 구비한다.
상기 객체의 색 특징 추출부(101)는 객체내의 화소와 그렇지 않은 화소를 구분해 내는 객체 추출부(104) 및 추출된 객체를 대상으로 하여 그것의 대표색 및 부가정보를 추출하는 객체의 대표색 및 부가정보 추출부(105)를 구비한다.
이후, 추출된 정보를 색인화부(106)에서 색인화한다. 그리고, 색인된 데이터(107)는 멀티미디어 데이터베이스(108)와 연관되어 저장된다.
이후, 멀티미디어 데이터를 대상으로 사용자가 찾고자 하는 특정한 색의 객체를 사용자 인터페이스(110)를 통하여 질의를 하면, 색인(index) 데이터에 있는 대표색과 질의 색간의 유사도를 유사도 측정부(109)에서 측정하여 유사한 순서로 검색 결과를 사용자 인터페이스(110)를 통하여 사용자에게 전달하여 준다.
이때, 색과 색의 유사도는 HSV(Hue, Saturation, Value) 색 공간에서의 유-클리디안(Euclidean) 거리를 사용하며, 이 값이 미리 정한 임계치(TH-3)보다 작은 경우에는 대표색의 부가정보인 비율 값이 가중치로써 사용된다. 이는 동일한 색이라도 더 많은 비율을 차지하고 있는 대표색을 질의 색과 더 유사한 색으로 판정하는 효과가 있다.
한편, 사용자가 찾고자 하는 객체의 대표색 위치를 지정하면 멀티미디어 데이터베이스(108)에 있는 대표색중 해당하는 위치에 있는 대표색만을 대상으로 검색을 하여 검색속도를 향상시킬 수 있다.
도 2 는 본 발명에 따른 대표색 추출 과정에서 사용되는 억제 색 히스토그램을 설명하는 도면이고, 도 3 은 본 발명에 따른 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인화 및 검색 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
먼저, 객체 추출 과정(301)은 객체내에 포함되는 화소와 그렇지 않은 화소를 구분해 내는 것을 의미하는 것으로, 일반적인 공간적 분할기술(spatial segmentation)로서 이루어진다.
이후, 색 히스토그램 산출 과정(302)에서는 객체내의 화소를 대상으로 먼저 양자화가 이루어진다. 이때, 사용되는 색 공간(color space)은 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Value)의 3가지 요소로 표현된 HSV 색 공간이다. 그리고, 양자화한 결과를 가지고 히스토그램을 계산한다.
이후, 억제 색 히스토그램 산출 과정(303)에서는 명도가 낮은 어두운 색과 채도가 낮은 선명하지 않은 색은 사람에게 덜 인상적이므로 대표색을 구하는 과정에서 이것의 영향을 줄이기 위해 미리 정한 특정한 값의 채도 임계치(Th-1)와 명도 임계치(Th-2)보다 낮은 화소로 구성된 빈(bin)은 억제 색 히스토그램 계산에서 제외한다.
도 2 는 일반적인 히스토그램(201)과 억제 색 히스토그램(202)의 관계를 나타내는 도면으로, 일반적인 히스토그램(201)에서 명도나 채도가 각 임계치(Th-1,Th-2)보다 작은 화소로 구성된 빈(203,204)이 억제 색 히스토그램에서 무시된 예를 보여주고 있다. 양자화를 할때 세밀하게(finely) 하느냐 또는 거칠게(coarsely) 하느냐에 따라서 빈의 수가 결정되며, 억제 색 히스토그램을 산출하기 위하여 사용되는 임계치(Th-1,Th-2)에 따라 억제(suprressed) 정도가 결정되어 억제 색 히스토그램에서 하나 이상의 화소를 갖고 있는 빈의 수가 결정된다. 본 발명에서 대표색은 억제 색 히스토그램에서 하나 이상의 화소를 포함하는 빈을 대상으로 각 빈에 하나의 대표색이 결정되기 때문에 도 2 와 같은 경우에 대표색의 수가 3개가 되며, 양자화와 사용된 임계치(Th-1,Th-2)에 따라 응용에 적합한 대표색의 수를 조절할 수 있다.
임계치(Th-1,Th-2)로는 객체내 화소의 평균값 또는 중간값(median) 등이 사용될 수 있다. 이렇게 하므로써 객체의 공간적인 색 분포에서 그림자 등과 같이 어두우며 선명하지 않은 화소로 구성된 영역은 대표색 추출 과정에서 그 영향이 축소되는 효과를 갖는다.
한편, 억제 색 히스토그램에서 영상-객체의 각 빈(bin)을 대상으로 하여 빈 단위로 대표색과 그것의 부가정보인 비율과 위치정보를 추출한다(304). 이때, 대표색은 해당 빈에 속하는 화소들의 평균값으로 결정한다. 억제 색 히스토그램 전체에 대한 해당하는 빈의 비율이 그 대표색의 비율이 된다. 대표색의 위치정보는 해당하는 빈에 속하는 각 화소들의 위치의 평균값이 된다. 위치정보는 응용에 따라 정밀도(precision)를 달리 색인할 수 있다.
이후, 한 장의 정지영상을 대상으로 하는 영상-객체인지, 비디오를 대상으로 하는 비디오-객체인지를 판단하여(305) 영상-객체인 경우에는 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하고 종료한다(306).
한편, 상기 판단 결과(305), 비디오를 대상으로 하는 비디오-객체인 경우에는 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한다(307). 이후, 비디오-객체의 마지막 프레임 여부를 판단하여(108) 마지막 프레임이 아닌 경우에는 처음으로 천이하고, 마지막 프레임인 경우에는 형성된 대표색 풀을 대상으로 하여 영상-객체의 대표색 추출 과정과 유사한 과정을 거친다.
즉, 대표색 히스토그램을 산출하고(309), 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에(310), 비디오-객체의 대표색 및 그것의 부가정보를 추출한 후에(311),비디오-객체의 대표색 및 그것의 부가정보를 색인화하고 종료한다(312).
이때, 두 경우의 차이점은 영상-객체인 경우에는 객체내의 화소를 대상으로 하고, 비디오-객체인 경우에는 영상-객체에서 추출된 대표색을 대상으로 한다는 점이다.
한편, 대표색 풀을 대상으로 하는 억제 색 히스토그램 산출 과정(310)에서는 채도와 명도의 임계치가 미리 정한 각 특정 임계치보다 낮은 특정한 프레임은 고려되지 않는 시간적인(temporal) 억제 효과가 있다. 또한, 비디오-객체인 경우에는 영상-객체의 대표색과 결합하여 계층적으로 색인할 수 있다.
한편, 상기 색인화 과정(306,312) 이후에, 사용자가 찾고자 하는 특정한 색의 객체를 사용자 인터페이스를 통하여 질의를 하면, 색인(index) 데이터에 있는 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 유사한 순서로 검색 결과를 사용자 인터페이스를 통하여 사용자에게 전달하여 준다(흐름도에 도시하지 않음).
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
상기와 같은 본 발명은, 객체의 대표색을 추출하는 과정에서 시각적으로 강한 인상을 주지 않는 화소는 대표색으로 추출되지 않도록 그 효과를 억제시키고,객체의 특성에 따라 대표색의 수가 가변적으로 추출되도록 하여 사용자에게 좀 더 만족할 만한 객체의 색 기반 검색 결과를 제공할 수 있는 효과가 있다.
즉, 본 발명은 객체의 대표색을 추출하는 과정에서 색 히스토그램의 특정한 빈(bin)의 영향을 억제시켜 사람의 색 감지 특성이 적절하게 반영되도록 하고, 방대한 양의 영상/비디오의 객체를 대상으로 하여 사용자가 원하는 객체를 색 기반으로 정확하고 신속하게 검색할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 사용자가 찾고자 하는 객체의 대표색 위치를 지정하면 멀티미디어 데이터베이스에 있는 대표색중 해당하는 위치에 있는 대표색만을 대상으로 검색을 하여 검색속도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 억제 색 히스트그램 산출 과정에서 임계치(Th-1,Th-2)로 객체내 화소의 평균값 또는 중간값(median) 등이 사용하므로써 객체의 공간적인 색 분포에서 그림자 등과 같이 어두우며, 선명하지 않은 화소로 구성된 영역은 대표색 추출 과정에서 그 영향을 축소시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 비디오 객체의 경우에 대표색 풀을 대상으로 하는 억제 색 히스토그램 산출 과정에서 채도와 명도의 임계치가 미리 정한 각 특정 임계치보다 낮은 특정한 프레임은 고려되지 않는 시간적인(temporal) 억제 효과가 있다.
Claims (47)
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계;영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 단계;상기 제 4 단계의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 단계;상기 제 4 단계의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 단계;마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 단계; 및사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 8 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계;추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 단계;마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 단계;추출된 비디오-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 6 단계; 및사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 7 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및검색 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계;추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 단계; 및사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 5 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 부가 정보는,해당 대표색의 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 4 항에 있어서,상기 대표색은 해당 빈에 속하는 화소들의 평균값으로 결정하고, 상기 비율은 억제 색 히스토그램 전체에 대한 해당하는 빈의 비율로 결정하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 부가 정보는,해당 대표색의 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 6 항에 있어서,상기 대표색은 해당 빈에 속하는 화소들의 평균값으로 결정하고, 상기 위치정보는 해당하는 빈에 속하는 각 화소들의 위치의 평균값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 색인화 과정은,객체의 색 속성으로 다수의 대표색과 그의 부가정보인 비율과 위치를 계층적으로 색인화하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 색 히스토그램 산출 과정은,객체내의 화소를 대상으로 양자화를 수행하는 단계; 및양자화 결과를 가지고 색 히스토그램을 계산하는 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 억제 색 히스토그램 산출 과정은,채도와 명도를 동시에 고려하여, 채도와 명도가 소정의 채도 임계치(Th-1)와 명도 임계치(Th-2)보다 낮은 화소로 구성된 빈(bin)을 제외하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 10 항에 있어서,상기 임계치(Th-1,Th-2)로는 객체내 화소의 평균값을 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 10 항에 있어서,상기 임계치(Th-1,Th-2)로는 객체내 화소의 중간값(median)을 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 검색 과정에서 사용자가 요구한 질의 색과 색인된 객체의 대표색과의 유사도를 측정할때, 색과 색의 유사도는 HSV(Hue, Saturation, Value) 색 공간에서의 유-클리디안(Euclidean) 거리를 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 검색 과정에서 사용자가 요구한 질의 색과 색인된 객체의 대표색과의 유사도를 측정할때 대표색의 비율을 가중치로 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 검색 과정에서 사용자가 대표색의 위치를 지정하면, 데이터베이스에 있는 대표색중에서 해당하는 위치에 있는 대표색만을 검색하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출, 색인 및 검색 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계;영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 단계;상기 제 4 단계의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 단계;상기 제 4 단계의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 단계; 및마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계;추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 단계;마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 단계; 및추출된 비디오-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 6 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계; 및추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 16 항 내지 제 18 항중 어느 한 항에 있어서,상기 부가 정보는,해당 대표색의 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 19 항에 있어서,상기 대표색은 해당 빈에 속하는 화소들의 평균값으로 결정하고, 상기 비율은 억제 색 히스토그램 전체에 대한 해당하는 빈의 비율로 결정하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 16 항 내지 제 18 항중 어느 한 항에 있어서,상기 부가 정보는,해당 대표색의 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 21 항에 있어서,상기 대표색은 해당 빈에 속하는 화소들의 평균값으로 결정하고, 상기 위치정보는 해당하는 빈에 속하는 각 화소들의 위치의 평균값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 16 항 내지 제 18 항중 어느 한 항에 있어서,상기 색인화 과정은,객체의 색 속성으로 다수의 대표색과 그의 부가정보인 비율과 위치를 계층적으로 색인화하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 16 항 내지 제 18 항중 어느 한 항에 있어서,상기 색 히스토그램 산출 과정은,객체내의 화소를 대상으로 양자화를 수행하는 단계; 및양자화 결과를 가지고 색 히스토그램을 계산하는 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 16 항 내지 제 18 항중 어느 한 항에 있어서,상기 억제 색 히스토그램 산출 과정은,채도와 명도를 동시에 고려하여, 채도와 명도가 소정의 채도 임계치(Th-1)와 명도 임계치(Th-2)보다 낮은 화소로 구성된 빈(bin)을 제외하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 25 항에 있어서,상기 임계치(Th-1,Th-2)로는 객체내 화소의 평균값을 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 제 25 항에 있어서,상기 임계치(Th-1,Th-2)로는 객체내 화소의 중간값(median)을 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 및 색인 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계;영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 단계;상기 제 4 단계의 판단 결과, 영상-객체이면 종료하고, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 5 단계; 및마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 6 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계;추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 단계; 및마지막 프레임까지 상기 제 1 단계부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 시스템에 적용되는 방법에 있어서,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 단계;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 단계; 및영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 28 항 내지 제 30 항중 어느 한 항에 있어서,상기 부가 정보는,해당 대표색의 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 31 항에 있어서,상기 대표색은 해당 빈에 속하는 화소들의 평균값으로 결정하고, 상기 비율은 억제 색 히스토그램 전체에 대한 해당하는 빈의 비율로 결정하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 28 항 내지 제 30 항중 어느 한 항에 있어서,상기 부가 정보는,해당 대표색의 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 33 항에 있어서,상기 대표색은 해당 빈에 속하는 화소들의 평균값으로 결정하고, 상기 위치정보는 해당하는 빈에 속하는 각 화소들의 위치의 평균값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 28 항 내지 제 30 항중 어느 한 항에 있어서,상기 색 히스토그램 산출 과정은,객체내의 화소를 대상으로 양자화를 수행하는 단계; 및양자화 결과를 가지고 색 히스토그램을 계산하는 단계를 포함하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 28 항 내지 제 30 항중 어느 한 항에 있어서,상기 억제 색 히스토그램 산출 과정은,채도와 명도를 동시에 고려하여, 채도와 명도가 소정의 채도 임계치(Th-1)와 명도 임계치(Th-2)보다 낮은 화소로 구성된 빈(bin)을 제외하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 36 항에 있어서,상기 임계치(Th-1,Th-2)로는 객체내 화소의 평균값을 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 제 36 항에 있어서,상기 임계치(Th-1,Th-2)로는 객체내 화소의 중간값(median)을 사용하는 것을 특징으로 하는 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보 추출 방법.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출, 색인 및 검색하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능;영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 기능;상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 기능;상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 기능;마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 기능; 및사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 8 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출, 색인 및 검색하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능;추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 기능;마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 기능;추출된 비디오-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 6 기능; 및사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 7 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출, 색인 및 검색하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능;추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 기능; 및사용자가 색 객체를 사용하여 질의를 하면, 색인된 대표색과 질의 색간의 유사도를 측정하여 검색을 수행하는 제 5 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출 및 색인하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능;영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 기능;상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 영상-객체이면 추출된 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 5 기능;상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 6 기능; 및마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하여 색인화하는 제 7 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출 및 색인하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능;추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 기능;마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 기능; 및추출된 비디오-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 6 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출 및 색인하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능; 및추출된 영상-객체의 대표색과 그의 부가정보를 색인화하는 제 4 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능;영상-객체인지 비디오-객체인지를 판단하는 제 4 기능;상기 제 4 기능에서의 판단 결과, 영상-객체이면 종료하고, 비디오-객체이면 추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 5 기능; 및마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 6 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출하기위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능;영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능;추출된 대표색을 대표색 풀(pool)에 저장한 후에, 비디오-객체의 마지막 프레임인지를 판단하는 제 4 기능; 및마지막 프레임까지 상기 제 1 기능부터 반복 수행한 후에, 대표색 풀을 대상으로 하여 대표색 히스토그램을 산출하고, 대표색 억제 히스토그램을 산출한 후에, 비디오-객체의 대표색 및 그의 부가정보를 추출하는 제 5 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 억제 색 히스토그램을 이용하여 객체의 대표색과 그의 부가정보를 추출하기 위한, 프로세서를 구비한 시스템에,영상에 대하여 객체를 추출한 후에 색 히스토그램을 산출하는 제 1 기능;특징 화소들이 대표색으로 선택되도록 억제 색 히스토그램을 산출하는 제 2 기능; 및영상-객체의 대표색과 상기 대표색의 부가정보를 추출하는 제 3 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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|---|---|---|---|
| KR1019990033067A KR100304370B1 (ko) | 1999-08-12 | 1999-08-12 | 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보추출, 색인화 및 검색 방법 |
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| KR1019990033067A KR100304370B1 (ko) | 1999-08-12 | 1999-08-12 | 억제 색 히스토그램을 이용한 객체의 대표색과 그의 부가정보추출, 색인화 및 검색 방법 |
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