texture라는 것은 이미지 안에 있는 어떠한 질감이나 패턴을 의미합니다. 나무 사진만의 질감이 있고, 자갈밭의 사진에서 느낄 수 있는 질감이 있고, 하늘 사진이 주는 질감이 있죠. 각기 모두 다른 질감을 가지고 있습니다. 이러한 이미지들의 특징은 공간적으로 어떠한 패턴이 반복된다는 점입니다.
여기서 더 나아가서, 앞에 동적이란 말이 붙었을 때는 공간적으로뿐만 아니라 시간적으로도 특정한 질감이 반복 유지되는 텍스처를 의미한다고 보시면 됩니다. 이러한 이유로 동적 텍스쳐는 temporal texture라고 불리기도 합니다. 동적 텍스처를 가진 영상을 몇 개 예시로 보여드리겠습니다.
이러한 동적 텍스처를 분류하는 연구 과제도 있습니다. 일종의 이미지 분류 과제라고 볼 수 있습니다. 이 동영상이 폭포수에 관한 영상인지, 피어오르는 연기에 관한 영상인지, 바람에 흩날리는 나뭇잎에 관한 영상인지 분류하는 과제가 바로 동적 텍스처 분류(classification), 다른 말로 하면 동적 텍스처 인식(recognition)입니다.
대표적인 동적 텍스처 데이터셋에는 UCLA dataset과 Dyntex++ dataset이 있습니다. Dyntex++ dataset이 UCLA dataset에 비해 좀 더 분류하기 어려운 샘플들로 구성되어 있습니다.
동적 텍스처 분류라는 기술이 실생활에서 어떻게 사용될 수 있을까요? 하나의 예를 들어보겠습니다. CCTV에 화재로 인한 연기를 분류하는 기능을 넣는 것은 어떨까요? 그것을 건물의 경보 시스템과 연동한다면, 건물 내 사람들이 빠르게 대피하게 하고 또 화재를 조기에 진압하는데 도움이 될 수도 있을 것입니다.
<참고자료>
[1] Saisan, Payam, et al. "Dynamic texture recognition." Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001. Vol. 2. IEEE, 2001.
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