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문제 정의
- 논문에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 대용량의 데이터를 다루는 멀티미디어 정보검색에서는 데이터 처리량 감소와 정확도 향상을 요구한다.
- 그래서 영상이 가지고 있는 색상, 질감, 모양 정보를 이용하는 내용기반 영상검색에 관한 연구가 부각되고 있다[1]. 논문에서는 영상의 색상, 질감과 같은 시각적 정보를 기반으로 하는 영상 식별 방법을 다룬다. 영상검색에서 가장 중요하게 여기는 요소는 영상 검색의 정확도와 신속도 있다.
- 하지만 영상 검색은 영상이 가지고 있는 대표 특징치를 추출하는 어려움이 있어 영상의 정확도를 높이는데 취약하며, 영상이 가지고 있는 다차원 색인 구조로 인하여 특징 데이터의 수가 증가함으로 인하여 신속도 또한 보장하기 어려운 단점을 가지고 있다[1][2][4]. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법인 BPN(Back Propagation Neural Network)과 GA(genetic algorithm)을 이용하여 영상의 대표 특징치를 추출하여 영상을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, BPN 알고리즘의 파라메타를 세팅한 후 GA 알고리즘과 결합하여 유효 특징벡터의 집합을 구하여 영상의 식별 정확도를 향상하였다.
- 그림 3은 제안된 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 영상 식별의 신속도와 정확도를 높이기 위한 것이다. 먼저 영상의 색상, 질감 정보를 추출한 후 추출된 정보를 이용하여 GA의 population을 구성한다.
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