Semantic Representation of Moving Objectin Video Data Using Motion Ontology

Motion Ontology를 이용한 비디오내 객체 움직임의 의미표현

As the value of the multimedia data is getting high, the study on the semantic recognition and retrieval about the multimedia information is strongly demanded. In this paper, we build the motion ontology and adopt it for representing the meaning of the moving objects in video data. By referencing the WordNet structure, we extend its semantic meaning based on the reclassification of motion verbs, which are used to represent the semantic meaning of moving objects. The represented information is receded in OWL/RDF(S). Here, we could expect the 'Is-A' and 'Equivalent' reasoning of the data as we use the ontologies. And the semantic representation about the moving objects is possible through the video annotation using ontology. And we tested the accuracy of the system comparing with the key-word based system. As a result, we could get the approximately 10% improvement of the system performance.

멀티미디어 데이터의 활용가치가 높아짐에 따라 멀티미디어 정보의 의미적인 인식과 검색 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 비디오 내 이벤트에 대한 객체 움직임 요소간의 의미표현을 위해 모션 온톨로지(Motion Ontology)를 구축하고 적용한다. 본 연구에서 제안한 방법은 워드넷(WordNet)내 동사어휘들 중 장소 이동이나 방향등과 같이 움직임을 잘 표현하는 동사들에 대해 분류하여 계층구조로 표현하고, 또한 이를 OWL/RDF(S)로 작성한다. 이는 온톨로지(Ontology)의 IS-A관계와 동의어관계가 가진 특징을 이용한 추론을 위함이며, 온톨로지(Ontology)에 기반하여 비디오 데이터를 인덱싱함으로써, 의미적 표현을 가능하게 한다. 본 연구에서 비디오 데이터에 대하여 의미적 검색을 수행한 결과, 기존 키워드 기반 검색에 비해 정확률 측면에서 약 10% 정도 향상되었다.