영상 검색 시스템에서 공유망이나 저속 링크망 같은 통신망을 사용해 영상 DB를 조회하여 목표 영상을 결정하려는 경우 고화질 영상을 전송하게 되는 경우 전송 지연과 같은 문제점을 극복하기 힘들다. 본 논문에서는 다해상도의 영상 표현과 점진적 전송 방법을 통해 영상 검색 시스템의 성능 향상을 위한 브라우징 방법과 최적화 방법을 제안하였다. 제안된 통계적 모델 분석과 성능에 대하여 모의 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 여러 중간 해상도 계층을 사용하는 사용자-시스템간 대화형에 의한 검색 시스템은 단일 하위 계층을 사용하는 것보다 전송 지연 시간 측면의 큰 이득을 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.
최근 멀티미디어 및 통신망의 발달로 인해 멀티미디어 데이터를 손쉽게 구하려는 사용자와 이에 부응하려는 제공자의 노력이 급격히 늘고 있으며 웹을 기반한 내용기반 영상 검색 기법들이 등장하고 있다. 현재의 내용 기반 검색기술은 제공자가 한정된 수의 영상 데이터를 사용하여 특징 추출을 위한 몇가지 처리를 거친 후 이 데이터를 기반으로 검색을 하게 됨으로써 다양한 영상에 대해 검색하고자 하는 사용자의 요구를 만족하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 웹상의 영상 데이터를 사용자의 요구에 따라 받아온 후 기존의 내용기반 영상 검색 기법을 적용하여 검색하게 하고 한번 검색된 영상자료는 차후 검색에도 사용될 수 있게 함으로써 기존 검색시스템의 선택 영상의 한계를 보완하는 두가지 방법을 제시한다.
본 논문은 한글 문서 영상의 단어 검색 시스템과 그 성능을 제시한다. 두 단계 검색 방법은 검색 속도 증가를 목적으로 하며, 첫 번째 단계에서는 매우 빠른 속도로 거친 정합을 통하여 후보 단어들을 추출한다. 두 번째 단계는 후보 단어들 중에서 미세한 정합을 통한 단어 검색이 이루어진다. 시스템은 문서 영상 구조 분석 모듈과 단어 검색 모듈로 구성된다. 실험 자료를 통해 시스템의 유용성을 입증한다.
특정, 컴퓨터 사용자들이 자기가 관심을 가지고 있는 문서에서 어느 한 영상을 일괄 수집(Gathering)하고자 하는 욕구가 생길 수 있다. 그런데, 그래픽 영상(Graphic Image)이 여러 개로 세분화되어 있고, 한 문서 내에 다량으로 존재하기 때문에 선택하는 데 한계가 있다. 따라서, 웹(Web) 문서내의 모든 영상을 일괄 수집할 필요가 있으며 이 수집한 영상 중에서 사용자가 관심을 가지는 영상을 검색(Retrieval)하면 그와 유사한 다른 영상들도 같이 검색할 수 있는 시스템(System)이 필요하다는 생각에서 본 시스템을 구현하였는데, 그래픽영상의 일괄 수집이 가능하였고, 사용자의 관심영상에 대한 유사영상 검색이 가능하였다.
본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터와 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와의 결합은 그 동안의 섬유 패션 산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다. 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치를 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 이러한 방법은 영상내용만을 통해 검색했던 것 뿐만아니라 텍스트가 가지고 있는 의미를 보안하여 보다 효과적인 검색을 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.
본 논문에서는 다양한 이벤트들을 기반으로 KFD 동영상 내의 주요 장면들을 검색하는 KFD 동영상 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 선행 연구인 KFD 웹 데이터베이스 시스템에서 정의한 온톨로지 기반의 이벤트에 대한 히스토리 정보를 생성한 후, 이를 이용하여 KFD 동영상의 주요 이벤트들을 요약할 수 있으며 빠르고 정확하게 검색한다. 또한 제안된 시스템은 KFD 동영상과 내담자 스케치 동영상의 히스토리 정보를 매칭함으로서 멀티모달 동기화 재생 기능을 제공한다. 가족미술치료사는 본 시스템에서 제공하는 이벤트 기반의 멀티모달 동기화 검색 및 재생 기능을 이용하여 보다 의미론적이고 신뢰성 있는 KFD 사정 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 감시 시스템의 기록과 검색의 효율성을 높이기 위해 감시 영상이 가지는 특징을 충분히 고려하여 영상 처리를 적용하였으며 이를 위해 배경 영역과 감시할 물체 영역을 분리하여 검색하는 시스템을 설계한다. 제안한 영상 시스템은 CCD 카메라로부터 영상을 입력받아 먼저 감시 대상의 배경화면과 감시할 대상인 물체 영역을 추출하여 카메라에서 이동물체의 생성시 정지 영상으로 기록함으로서 필요시에 즉시 시간별 또는 장소별로 감시 영상을 실시간적으로 효율적인 검색이 가능한 시스템을 구성하였다.
최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.
멀티미디어 컨텐츠가 급격히 증가함에 따라 사용자들은 다양한 유통 경로를 통하여 많은 멀티미디어 컨텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 내용기반 영상 검색시스템은 영상 데이터의 내용을 다양한 시각적 특정 값들로 표현하여, 수많은 영상 중에서 사용자가 원하는 영상을 검색하고 원하지 않는 영상을 필터링 하도록 한다. 그러나 멀티미디어 데이터의 편집은 영상 데이터의 고유한 시각적 특정 값들을 왜곡시켜 잘못된 검색 결과나 필터링 결과를 제공하여 내용기반 영상 검색시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 영상편집효과 가운데 글자삽입, 프레임의 삽입, 그리고 여러 영상으로의 구성과 같은 편집효과에 대해 분석하고 이러한 편집효과를 제거하는 알고리즘을 고려한 내용기반 검색시스템을 제안하였으며, 실험을 통해 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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