색상 및 선 각도 정보를 이용한 영상 분류에 대한 연구

초록

본 논문은 색상과 선 각도(edge angle)를 이용한 계곡, 산림, 수영장, 스키장, 해변 영상 분류에 대한 연구이다. 본 논문에서는 HSV모델의 H(Hue)와 S(Saturation)를 사용하고, 선 각도 정보를 이용하여 자동화된 영상 분류를 수행한다. 이를 위해 H와 S의 색상 공간에서 영역을 나누어 히스토그램 후 대표 색상을 추출하였으며, Sobel 선 검출기(Sobel edge detector)를 이용하여 선을 검출하고 허프(Hough) 공간에서의 히스토그램을 통해 대표 선 각도를 추출하였다. 이후 k-nearest neighbor (k-NN) 분류기, 가중(weighted) k-NN, Support Vector Machine (SVM) 분류기, 그리고 가중 SVM을 통해 전체 다섯 개의 카테고리에 대하여 실험하였고, 88%의 정확도를 달성하였다.