Method for measuring trajectory similarity between geo-referenced videos using largest common view

• Main Authors: NAM KWANG WOO, SONG JE MIN, SEO SUNG BO, LEE YONG MI, DING WEI
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 05.12.2019
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

The present invention relates to a method for determining similarity between geo-referenced videos and, more specifically, to a trajectory similarity measurement method between geo-referenced videos using a maximum common view. For example, in order to solve the problem of the prior art that conventional similarity measurement algorithms, such as Hausdorff and Longest Common SubSequence (LCSS), have limitations because it is difficult to achieve video classification with semantically similarity simply by considering similarities between movement trajectories, the present invention gives higher similarity values to objects moving while looking at a common space, even in slightly different trajectories, by considering the field of view (FoV) of a geo-referenced video. Therefore, image processing can be done more quickly and accurately than conventional LCSS algorithms, such as grouping using the point of interest, at which a subject of interest such as a photographed person is looking or clustering of the geo-referenced video acquired by a mobile device according to a photographed space. 본 발명은 공간참조 영상(geo-referenced video ; GeoVideo)들간의 유사성(similarity)을 판별하는 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는, 예들 들면, 하우스도르프(Hausdorff) 및 최장 공통 서브시퀀스(Longest Common SubSequence ; LCSS) 등과 같은 기존의 유사도 측정 알고리즘들은 단순히 이동궤적간의 유사성만을 고려함으로 인해 의미적으로 유사도를 가지는 영상분류가 이루어지기 어려운 한계가 있었던 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 공간참조 영상의 시선 뷰(Field of View ; FoV) 까지 고려하여, 약간 다른 궤적을 이동했더라도 공통 공간을 보면서 이동한 객체들에게 더 높은 유사성 값을 부여하도록 구성됨으로써, 촬영된 사람 등의 관심대상이 보고 있는 관심지점을 이용하여 그룹핑하거나, 모바일 기기에 의해 획득된 공간참조 영상들을 촬영된 공간에 따라 클러스터링하는 등과 같은 영상처리가 기존의 LCSS 알고리즘에 비해 보다 신속하고 정확하게 이루어질 수 있도록 구성되는 최대 공통 뷰를 이용한 공간참조 영상들간의 궤적 유사도 측정방법이 제공된다.