본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.
Many applications dealing with image management need a technique for removing duplicate images or for grouping related (near-duplicate) images in a database. This paper proposes a concentric circle-based image signature which makes it possible to detect near-duplicates rapidly and accurately. An image is partitioned by radius and angle levels from the center of the image. Feature values are calculated using the average or variation between the partitioned sub-regions. The feature values distributed in sequence are formed into an image signature by hash generation. The hashing facilitates storage space reduction and fast matching. The performance was evaluated through discriminability and robustness tests. Using these tests, the particularity among the different images and the invariability among the modified images are verified, respectively. In addition, we also measured the discriminability and robustness by the distribution analysis of the hashed bits. The proposed method is robust to various modifications, as shown by its average detection rate of 98.99%. The experimental results showed that the proposed method is suitable for near-duplicate detection in large databases.
This paper proposes a signature using dominant singular values for video sequence matching. By considering the input image as matrix A, a partition procedure is first performed to separate the matrix into non-overlapping sub-images of a fixed size. The SVD(Singular Value Decomposition) process decomposes matrix A into a singular value-singular vector factorization. As a result, singular values are obtained for each sub-image, then k dominant singular values which are sufficient to discriminate between different images and are robust to image size variation, are chosen and normalized as the signature for each block in an image frame for matching between the reference video clip and the query one. Experimental results show that the proposed video signature has a better performance than ordinal signature in ROC curve.
이 논문은 색상과 위치정보를 이용한 새로운 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서. 질의가 주어졌을 경우, 데이타베이스의 검색공간을 줄일 목적으로 두 가지 종류의 색인 키(Key)를 제시하는데 하나는 영상의 고유한 색상 구성적 특성을 나타내는 주요 색상세트(MCS, Main Colors' Set)이고 다른 하나는 주요 색상마다의 분포 및 위치적 특성을 나타내는 분포 블록기호(DBS, Distribution Block Signature)이다. 이 두 가지 필터(Filter)를 연속적으로 적용하면 영상 데이터베이스로부터 잠재성이 높은 유사 후보 영상만을 걸러내게 된다. 이어서 보다 높은 검색성능을 얻기 위해 새롭게 제안한 쿼드모델 (Quad Modeling)과 유사도 피드백 메커니즘을 이용한다. 이 방법은 색상과 위치정보에 대한 가중치를 역동적으로 조절함으로써 검색성능을 향상시킨다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 성공적으로 영상검색에 사용될 수 있음을 보인다.
In this paper, we design and implement E-COIRS enabling users to query with concepts and image features used for further refining the concepts. For example, E-COIRS supports the query "retrieve images containing black home appliance to north of reception set. "The query includes two types of concepts: IS-A and composite. "home appliance"is an IS-A concept, and "reception set" is a composite concept. For evaluating such a query. E-COIRS includes three important components: a visual image indexer, thesauri and a query processor. Each pair of objects in an mage captured by the visual image indexer is converted into a triple. The triple consists of the two object identifiers (oids) and their spatial relationship. All the features of an object is referenced by its old. A composite concept is detected by the triple thesaurus and IS-A concept is recolonized by the fuzzy term thesaurus. The query processor obtains an image set by matching each triple in a user with an inverted file and CS-Tree. To support efficient storage use and fast retrieval on high-dimensional feature vectors, E-COIRS uses Cell-based Signature tree(CS-Tree). E-COIRS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.
멀티미디어정보검색 응용분야에서 내용-본위 이미지 검색은 유사성이 높은 멀티미디어 문서를 검색하는데 있어서 필수적이다. 따라서, 본 논문은 픽셀 (Pixel) 단위의 본래 이미지가 자동적 혹은 수동적으로 아이콘(icon) 객체로 구성된 아이콘 이미지로 변환될 때, 아이콘 이미지의 효율적인 표현과 검색을 제공하기 위함이다. 이를 위해 먼저 아이콘 객체를 점 대신에 사각형으로 표현함으로써 아이콘들간의 공간관계를 정확하게 표현할 수 있는 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 또한, 이미지의 검색을 가속화시키기 위해, 2차원 시그니쳐 화일 구성을 사용한 효율적인 검색기법을 설계한다. 마지막으로, 성능 실험을 통하여 제안한 공간 매치 표현 기법이 기존의 9-DLT 표현 기법보다 더 나은 검색 효율을 나타냄을 보인다.
비디오 복사 방지(video copy detection)는 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오 복사 방지 기법은 비디오의 복사판을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 방지방법은 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사방지를 위해 가능한 두 가지의 새로운 순서정합(sequence matching) 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법 중 칼라 정합 방법과 성능을 비교 분석하였다. 모션, 명암도와 칼라 기반 특징을 복사 방지 관점에서 비교하고, 영화클립에 대해 실험한 결과를 제시한다.
내용기반 비디오 복사 검출(content-based video copy detection)은 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로서, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오의 복사본을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 원본 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 검출방법은 키 이미지를 선택 한 다음 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사검출을 위해 시간에 따른 영상의 변화를 나타내는 모션을 구한다. 이를 각 방향으로 양자화하여 제안한 방향성 히스토그램을 구하면 비디오의 클립은 1차원 그래프 형태로 변환된다. 제안한 알고리즘은 실시간 검색을 위한 인덱스 구성에 적합하고, 비디오 특징의 정합에 의해 움직임 변화가 많은 TV광고 노출 횟수 검색 둥에 유리하다.
클라우드 컴퓨팅은 수십 년을 걸쳐 인기를 얻고 있으며, 그에 따라 클라우드 네이티브 애플리케이션에 주요하게 사용되는 기술인 컨테이너 또한 주목을 받고 있다. 이러한 컨테이너 기술은 기존 VM보다 가볍고 성능이 뛰어나지만, 호스트 시스템과 커널을 공유하거나 이미지 레지스트리에서 이미지를 업/다운로드 하는 등의 문제로 여러 가지 보안상의 위협이 존재한다. 컨테이너의 보안 위협 중 하나로 컨테이너 생성의 소스가 되는 컨테이너 이미지의 무결성을 언급할 수 있다. 또한, 컨테이너 애플리케이션이 동작하는 동안의 런타임 보안이 매우 중요하며, 런타임에서 컨테이너 애플리케이션의 동작을 모니터링함으로써 컨테이너에서 발생하는 이상 행위를 탐지하는 데에 도움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 첫째로, 컨테이너 이미지의 무결성을 보장하기 위해 기존의 Docker Content Trust(DCT) 기술을 기반으로 자동으로 이미지의 서명을 검사하는 서명 검사기를 구현한다. 다음으로 Cloud Native Computing Foundation (CNCF)의 오픈소스 프로젝트인 falco를 기반으로 falco 이미지의 배포 간편성을 위해 새로 생성한 이미지를 소개하고, 간편하게 모니터링 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 docker-compose를 구현 및 패키지 구성을 제안한다.
Image-based, high-content screening assays demand solutions for image segmentation and cellular compartment encoding to track critical events - for example those reported by GFP fusions within mitosis, signalling pathways and protein translocations. To meet this need, a series of nuclear/cytoplasmic discriminating probes have been developed: DRAQ5$^{TM}$ and CyTRAK Orange$^{TM}$. These are spectrally compatible with GFP reporters offering new solutions in imaging and cytometry. At their most fundamental they provide a convenient fluorescent emission signature which is spectrally separated from the commonly used reporter proteins (e.g. eGFP, YFP, mRFP) and fluorescent tags such as Alexafluor 488, fluorescein and Cy2. Additionally, they do not excite in the UV and thus avoid the complications of compound UV-autofluorescence in drug discovery whilst limiting the impact of background sample autofluorescence. They provide a convenient means of stoichiometrically labelling cell nuclei in live cells without the aid of DMSO and can equally be used for fixed cells. Further developments have permitted the simultaneous and differential labelling of both nuclear and cytoplasmic compartments in live and fixed cells to clearly render the precise location of cell boundaries which may be beneficial for quantitative expression measurements, cell-cell interactions and most recently compound in vitro toxicology testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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