하위 레벨의 특징을 이용한 풍경 사진 분류에 대한 연구

초록

본 논문은 하위 레벨의 특징을 이용하여 해변, 숲, 고속도로, 도시에 대한 자동화된 풍경 사진 분류 방법을 제시한다. 본 논문에서는 HSV색상과 엔트로피 정보를 이용한 풍경 사진의 카테고리 분류를 수행하며, 이를 위해 영상의 HSV색상에 대한 k-means 클러스터링을 통해 대표 색상을 추출한다. 영상에서 그리드 분할에 의해 대표색상을 내포한 패치를 선별하여 k-nn 분류기를 통해 영상 분류를 수행한다. 전체 네 개의 카테고리에 대하여 평균 73.75%의 정확도를 달성하였다.