본 논문은 컬러 질의 영상의 효과적인 검출을 위해 공간 컬러모델 및 특징점 정합 방법을 이용한 객체 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선행 연구 되었던 컬러 히스토그램 방법의 단점을 극복하고, 데이터베이스 영상과 질의 영상의 컬러 유사도를 사용자 조작 없이 실시간 분할 검출한다. 이를 위해 HMMD 모델과 러프 집합 이론을 이용하였다. 여기서 질의 영상의 검출을 위해 질의 영상과 데이터베이스 영상 간의 색상 유사도를 비교하여 관심 영역을 선택하고, 관심 영역에서 SIFT 정합 방법을 이용하여 검색한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수한 검출율을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 공간정보와 색상변화율을 이용한 영상검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간정보를 추출하기 위하여 임계치 $\tau$에 의하여 영상으로부터 색상영역들을 추출한다. 이 과정에서 색상 영역의 수와 색상변화 횟수를 계산하며, 이 값들을 이용하여 색상변화율을 얻는다. 영상간의 유사도는 공간정보에 의해여 측정되며, 색상변화율은 유사한 색상변화율을 가진 이미지가 보다 높은 검색 순위가 갖도록 돕는다. 다양한 자연영상들을 이용한 실험을 통하여 제안된 방법이 색상정보를 이용한 다른 일반적인 방법들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.
시맨틱 웹은 단순한 문서들의 링크가 아닌 문서들의 의미와 관계를 표현하는 웹으로 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있도록 구성되어 있다 본 논문에서 제안하는 검색방식은 온톨로지기반의 추론을 통한 시맨틱 검색방법으로 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 검색키워드와 문서의 키워드가 다르더라도 의미적으로 같으면 온톨로지의 추론을 통해 검색이 가능하게 한다. 둘째, 규칙기반의 변환기가 서로 다른 온톨로지의 컨셉을 정확한 매치(exact match)가 아니어도 유사한 컨셉으로 추론할 수 있게 한다. 셋째, 온톨로지가 검색 키워드의 의미를 뚜렷하게 정의할 수 있으므로 단순한 키워드 매칭과 빈도만으로 검색하는 것 보다 정확한 검색이 가능하도록 한다. 넷째, 최적화된 질의문 자동 생성이 도메인 온톨로지를 통해 가능하므로 자연어와 유사한 검색영역과 정확성을 갖게 한다. 다섯째, 에이전트가 단순히 키워드가 포함된 문서만을 찾는 것이 아니라 온톨로지에 표현되어 있는 정보를 토대로 사용자가 원하는 정보와 지식을 자동적으로 찾게 한다. 이러한 방식은 데이타베이스의 질의문을 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 검색 시스템보다 정화한 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시맨틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다.
동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다.
멀티미디어의 내용 기반 검색을 위한 표준인 MPEG-7은 컨텐츠의 비주얼 내용 정보를 표현하기 위해 Part3에서 비주얼 기술자를 정의하고 있다. MPEG-7 비주얼 컬러 기술자에 의해 정의된 컨텐츠의 컬러 정보를 추출하기 위해서는 주파수 영역 정보를 공간 영역 정보로 변환해야 한다. 이때 변환 과정에서 수행되는 IDCT(Inverse DCT)의 연산 속도는 특징 추출 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 IDCT의 연산 시간을 최소화하는 방법으로 DCT 계수 영역에서 컬러 특징 정보를 빠르게 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 제안한 방법에 대해 MPEG-7 실험 모듈과 공인 데이터 베이스를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과, 검색 율이 평균 5% 감소한 반면 추출 시간은 평균 80% 향상되었다.
본 논문에서는 영역별로 자동으로 개체명을 추출하기 위하여 씨앗단어를 이용하고, 웹페이지와 개체명 후보들 간의 상호 중요도를 측정하여 개체명 후보들의 순위를 정하는 방식을 제안한다. 제안된 방식은 크게 세 단계에 의해서 수행되어 지는데 먼저 씨앗단어 정보를 이용하여 웹페이지를 검색하고, 검색되어진 웹 페이지와 씨앗단어 정보를 이용하여 패턴 규칙을 추출한다. 추출된 패턴 규칙을 웹페이지에 적용하여 개체명 후보들을 추출하고 추출된 후보들과 웹페이지 사이의 상호 중요도를 재귀적으로 계산하여 최종적으로 개체명 후보들의 순위가 정해 진다. 한국어와 영어 개체명 영역에 제안된 기법을 적용하여 실험한 결과 한국어에서는 78.72%의 MAP를 얻을 수 있었고, 영어에서는 96.48%의 MAP를 얻었다. 특히 영어 개체명 인식에서의 성능은 구글에서 제공하고 있는 구글셋의 결과보다도 높은 성능을 보였다.
주어진 영상으로부터의 3 차원 얼굴 모델링은 얼굴 분석, 애니메이션, 생체 인식 등의 많은 컴퓨터비전 및 그래픽스 응용분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 헤어 영역은 얼굴에 비해 모양의 다양성과 모델의 복잡도가 현저히 높다. 기존의 연구는 주로 얼굴 영역에 한정한 3 차원 얼굴 모델링을 중심으로 이루어졌지만 헤어 모델링은 중요하게 다루지 않고 있는 경우가 많다. 본 논문에서는 심층인공신경망의 일종인 FCN (fully connected network)을 이용하여 인물 영상에서 헤어 부분을 영역화하고 그와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 데이터베이스에서 검색하여 3 차원 얼굴 모델에 증강함으로써 완전한 얼굴 모델링을 수행하는 방법을 제안한다. 이는 FCN 을 이용하여 다양한 인물 영상에 대하여 네트워크 학습을 수행하는 과정과 3D 헤어 데이터베이스의 구축 과정을 포함한다. 실험 결과 적절한 수준의 헤어 모델이 3 차원 얼굴 모델링 결과물에 증강됨을 확인하였다.
최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.
본 논문에서는 비접촉 동작 인식 기기를 활용한 동영상 콘텐츠 검색 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 스마트 TV와 같은 인터넷이 가능한 디스플레이의 동영상 콘텐츠를 대상으로 하며, 콘텐츠 자체 또는 콘텐츠 내의 객체에 대한 정보를 검색 결과로 제공한다. 시스템 구현에 앞서 영상 콘텐츠의 검색 요구 사항에 따라 시나리오 및 기능을 수립하고, 각각의 기능은 비접촉 동작 인식 기기인 립모션을 기반으로 손 동작을 지정하였다. 따라서, 제안하는 시스템은 사용자의 손가락 동작에 의해 선택된 영역을 모바일 비주얼 검색 서버에 전송하게 되고, 검색 결과는 모바일 기기를 통해 최종적으로 전달된다. 본 논문에서는 시스템을 실제로 구현하고 다양한 콘텐츠에 대하여 실험하였다. 개발된 시스템을 통해서 사용자는 손을 이용한 간단한 동작에 의해 콘텐츠 정보, 콘텐츠 내 객체의 정보를 실시간으로 모바일을 통해 제공받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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