일반적으로 사용자는 휴대폰에서 촬영한 개인용 사진 컬렉션에 대하여 이벤트 기준으로 관리 및 접근하는 것을 선호한다. 본 논문에서는 휴대폰상의 개인용 사진 컬렉션에 대하여 계산 량이 적고 정확도가 높으며 증감적인 클러스터링을 지원하는 이벤트 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 실제 샘플 사진들을 수집하여 이벤트 내의 사진들의 시간 경과 치에 대한 통계적 분석을 통하여 이벤트 경계 구간을 결정하였으며, 시간 정보만으로 분할이 모호한 구간에서는 위치 정보와 시각 정보를 사용하여 보완하였다. 본 논문에서는 제안한 방법에 대하여 실험 및 검증을 수행하였으며, 기존의 일반적인 클러스터링 방법에 비하여 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
Typically users prefer to manage and access personal photo collections taken from a cell phone based on events. In this paper we propose an event clustering algorithm that requires low computation cost with high accuracy supporting incremental operation. The proposed method is based on the statistical analysis of the elapsed interval of intra-event photos on the real sample data for the decision of an event boundary. We then incorporate both location and visual information for the ambiguous range to split with only temporal cue. According to test results, we show higher performance compared to existing general clustering approaches.
