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이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectories Retrieval: FRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.


Moving objects' trajectories play an important role in indexing video data on their content and semantics for content-based video retrieval. In this paper, we propose new similar sub-trajectory retrieval schemes based on k-warping algorithm for efficient retrieval on moving objects' trajectories in video data. The proposed schemes are fixed-replication similar sub-trajectory retrieval(FRSR) and variable-replication similar sub-trajectory retrieval(VRSR). The former can replicate motions with a fixed number for all motions being composed of the trajectory. The latter can replicate motions with a variable number. Our schemes support multiple properties including direction, distance, and time interval as well as a single property of direction, which is mainly used for modeling moving objects' trajectories. Finally, we show from our experiment that our schemes outperform Li's scheme(no-warping) and Shan's scheme(infinite-warping) in terms of precision and recall measures.