Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.81-84
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2011
최근 디지털 비디오는 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 이용하여 인터넷을 통해 스트림 동영상으로 전송 되고 있다. 이러한 영향으로 비디오 영상을 검색하는 동영상 검색엔진의 필요성이 크게 증가하였다. 기존의 비디오 이미지 처리에는 전체적 특징을 이용한 비디오 검색을 사용하여 완전히 동일한 동영상을 찾는 것은 가능하였지만, 유사한 동영상을 찾는 것은 불가능하였다. 본 논문에서는 유사한 동영상들은 서로 비슷한 부문이 많이 존재한다는 점에 착안하여 동영상 클립을 키 프레임 단위로 나누어 각 키 프레임의 지역 특징을 사용해, 각 특징들 간의 가중치 있는 최대 이분 매치를 이용한 유사도 측정을 통해 비슷한 동영상 검색할 수 있게 하였다. 실험 결과 만족할 만한 성능으로 유사한 동영상 영상을 검색해 내는 것을 확인 할 수 있었다.
With ever more popularity of video web-publishing, popular content is being compressed, reformatted and modified, resulting in excessive content duplication. Such overlapped data can cause problem of search speed and rate of searching. However, duplicated data on other site can provide alternatives while specific site cause problem. This paper proposes the efficient method, for retrieving. similar video data in large database. In this research we have used the method to compare summarized video image instead of the raw video data, and detected similar videos through clustering in that dimension feature vector through PCA(principle component analysis). We show that our proposed method is efficient and accurate through our experiment.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2031-2041
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1999
In this paper, we present the HVIS (Hybrid Video Information System) which bolsters up meaning retrieval of all the various users by integrating feature-based retrieval and annotation-based retrieval of unformatted formed and massive video data. HVIS divides a set of video into video document, sequence, scene and object to model the metadata and suggests the Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model(THOMM) which is composed of raw-data layer for physical video stream, metadata layer to support annotation-based retrieval, content-based retrieval, and similarity retrieval. Grounded on this model, we presents the video query language which make the annotation-based query, content-based query and similar query possible and Video Query Processor to process the query and query processing algorithm. Specially, We present the similarity expression to appear degree of similarity which considers interesting of user. The proposed system is implemented with Visual C++, ActiveX and ORACLE.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.716-719
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2010
비디오 클립은 최근 온라인 상에서 흔히 볼 수 있는 짧은 동영상으로 이러한 동영상 클립의 대규모 유입으로 유사한 비디오 클립을 검색하는 동영상 검색 엔진의 필요성이 크게 증가하였다. BCS은 최초의 단일 비디오 클립 표현 모델로 비디오 클립을 주성분 분석을 통해 얻어진 좌표축들을 그 위로 사상된 데이터들로 제한한 것들로 이루어진 좌표계로 요약한다. 그러나 BCS 은 영상의 순서를 무시한 벡터로 표현되므로 세밀한 유사도 구별이 불가능하다. 본 논문에서는 유사한 동영상에 대한 사람의 판단은 서로 유사한 일부분이 많이 존재하는 것을 기반으로 하는 점에 착안하여 하나의 동영상 클립을 샷 단위로 나누어 여러 개의 BCS 으로 나타낸 다음, 이들간의 유사도 측정을 통해 검색의 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 만족할 만한 정확도로 유사한 동영상 클립을 검색해 내는 것을 확인할 수 있다.
In this paper, we propose a video retrieval system to search logical structure and semantic contents of video data efficiently. The proposed system employs a layered modelling method that orBanifes video data in raw data layer, content layer and key frame layer. The layered modelling of the proposed system represents logical structures and semantic contents of video data in content layer. Also, the proposed system supports various types of searches such as text search, visual feature based similarity search, spatio-temporal relationship based similarity search and semantic contents search.
초음파 진단장치는 X선 촬영과 달리 인체에 해를 주지 않고 계속적으로 장시간 관 찰할 수 있고 실시간으로 영상을 볼 수 있으며, 또 타장비에 비해 가격이 저렴하고 소형이 라는 장점이 있다. 현재는 이 영상들을 대용량 저장매체에 저장되어 컴퓨터를 통해 재생하 여 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 막대한 양의 영상데이터를 검색하기 위한 새 로운 검색방법을 제시한다. 제안하는 검색방법은 검색을 원하는 정지화상의 컬러이미지를 제시하면 시스템이 이를 자동으로 분석하여 이미지 데이터베이스에 저장된 유사한 이미지데 이터들과 관련된 정보들을 질의결과로 나타내어 쉽게 검색하고자 한다. 이를 위하여 사용자 가 제시한 정지화상을 Bitmap으로 구성하고, Bitmap전체의 비디오 메모리에서 검색할 부분 영역을 검색대상으로 설정한다. 이 값을 key값으로 우선적으로 여기에 원하는 유사비를 설 정한 후 전체 동화상의 각 프레임에서 추출한 비디오 메모리 데이터와 검색 화면의 비디오 메모리를 Pixel별로 비교하여, 사용자가 원하는 영상데이터의 위치point 값과 유사비율값을 보관한다. point값으로 보관된 것을 유사비율에 따라 우선 순위를 정하여 데이터베이스에 보 관하고 이 보관된 후보 이미지들을 순위별로 화면에 나타내어 사용자가 원하는 이미지데이 터를 쉽고 빠르게 검색할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.267-270
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2002
최근 멀티미디어 데이터에 대한 관심이 높아지면서 비디오 데이터에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에는 시간의 변화에 따라 공간적인 위치가 변화하는 움직임 객체를 포함하고 있다. 이러한 움직임 객체를 효과적으로 표현하고 검색하기 위해서는 객체의 전체적인 움직임을 파악할 수 있는 궤적을 표현하고 검색할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 움직임 객체의 궤적을 효과적으로 표현하고 검색하는 기법을 제안한다. 따라서 움직임 객체의 궤적 유사도 검색을 수행하도록 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.124-126
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2002
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 움직임 궤적(moving objects'trajectories)에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 효율적으로 지원하는 N-워핑(N-warping) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 시계열 데이터베이스에서 유사 서브시퀸스 검색을 위해 사용되었던 타임 워핑 변환 기법(time-warping transformation)을 변형란 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘은 움직임 궤적을 모델링하기 위해 사용되는 단일 속성(property)인 각도뿐만 아니라, 거리와 시간과 같은 다중 속성을 지원하며, 사용자 질의에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 가능하게 하는 근사 매칭(approximate matching)을 지원한다
Moving objects' trajectories play an important role in indexing video data on their content and semantics for content-based video retrieval. In this paper, we propose new similar sub-trajectory retrieval schemes based on k-warping algorithm for efficient retrieval on moving objects' trajectories in video data. The proposed schemes are fixed-replication similar sub-trajectory retrieval(FRSR) and variable-replication similar sub-trajectory retrieval(VRSR). The former can replicate motions with a fixed number for all motions being composed of the trajectory. The latter can replicate motions with a variable number. Our schemes support multiple properties including direction, distance, and time interval as well as a single property of direction, which is mainly used for modeling moving objects' trajectories. Finally, we show from our experiment that our schemes outperform Li's scheme(no-warping) and Shan's scheme(infinite-warping) in terns of precision and recall measures.
In this research, the similarity search algorithms are provided for large video data streams. A video stream that consists of a number of frames can be expressed by a sequence in the multidimensional data space, by representing each frame with a multidimensional vector By analyzing various characteristics of the sequence, it is partitioned into multiple video segments and clusters which are represented by hyper-rectangles. Using the hyper-rectangles of video segments and clusters, similarity functions between two video streams are defined, and two similarity search algorithms are proposed based on the similarity functions algorithms by hyper-rectangles and by representative frames. The former is an algorithm that guarantees the correctness while the latter focuses on the efficiency with a slight sacrifice of the correctness Experiments on different types of video streams and synthetically generated stream data show the strength of our proposed algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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