Abstract
Due to the popular use of digital camera, a great number of photos are taken at every usage of camera. It is essential to reveal relationship between photos to manage digital photos efficiently. We propose a method that tessellates image into unit blocks and applies 2D alignment to extend content-based similar region from seed block pair having high similarity. Through an alignment, we can get a block region scoring best matching value on whole image. The method can distinguish whether photos are sharing the same object or background. Our result is less sensitive to transition or pause change of objects. In experiment, we show how our alignment method is applied to real photo and necessities for further research like photo clustering and massive photo management.
급증하는 디지털 사진 데이터를 내용정보를 고려하여 효율적으로 관리하기 위해서는 무엇보다도 각 사진 이미지들이 얼마나 유사한지를 밝히는 것이 중요하다. 이를 위해 사진을 블록 단위로 분할하고 높은 유사도를 가지는 상위 블록 쌍을 이용하여, 그리디 알고리즘에 기반한 2차원 정렬(alignment)을 통해 주변 블록으로 유사 매칭 영역을 확장함으로써 동일한 객체 혹은 배경을 공유하고 있는지를 판별한다. 제안하는 정렬 알고리즘을 이용해 전체 이미지상에서 최적의 매칭 유사도 값을 가지는 블록영역을 추출해낼 수 있으며, 객체의 이동이나 자세의 변경 및 카메라의 줌 변경에 구애 받지 않으면서 계산이 가능하다. 실험을 통해 다양한 사진에 대해서 제안한 방법이 어떻게 적용될 수있는 지를 알아보고, 추후의 디지털 사진 클러스터링 및 대용량 사진 관리에 유용하게 활용될 수 있음을 살펴본다.