Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.4
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pp.95-102
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2004
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency md requires many efforts of system administrator or annotator because of imperfect automatic processing. In this paper, we propose semantics-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method and optimized comparison area extracting that propose. Therefore, we propose the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantics-based retrieval.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.1
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pp.28-33
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2003
This paper proposes a database index and retrieval method using the PCA(Principal Component Analysis). We perform a scene change detection and key frame extraction from the DC Image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video stream that is video compression standard such as MPEG. In the extracted key frame, we use the PCA, then we can make codebook that has a statistical data as a codeword, which is saved as a database index. We also provide retrieval image that are similar to user's query image in a video database. As a result of experiments, we confirmed that the proposed method clearly showed superior performance in video retrieval and reduced computation time and memory space.
Park Ju-Young;Kim Won-Il;Park Jin-Man;Yoon Kyoung-Ro
International Journal of Contents
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v.1
no.1
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pp.6-9
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2005
In this paper, we propose a novel approach of user interface for querying Digital Video Library. Through the proposed user interface, the users can specify the query more easily and precisely for image and video retrieval, resulting in better retrieval accuracy of the system. The prototype of the proposed system allows specification of character, atmosphere, implement, mapping and event for the query. This prototype not only provides users with the convenience of query specification in various aspects, but also can easily be extended to the retrieval systems of various multimedia data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.4
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pp.113-120
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2004
In this paper, we propose an efficient feature extraction and image retrieval algorithm for content-based retrieval method. First, we extract the object using Gaussian edge detector for input image which is key frames of MPEG video and extract the object features that are location feature, distributed dimension feature and invariant moments feature. Next, we extract the characteristic color feature using the proposed HAQ(Histogram Analysis md Quantization) algorithm. Finally, we implement an retrieval of four features in sequence with the proposed matching method for query image which is a shot frame except the key frames of MPEG video. The purpose of this paper is to propose the novel content-based image retrieval algerian which retrieves the key frame in the shot boundary of MPEG video belonging to the scene requested by user. The experimental results show an efficient retrieval for 836 sample images in 10 music videos using the proposed algorithm.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.10
no.3
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pp.103-109
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2011
With the growing popularity of digital video applications, those areas of the efficient transmit, storage management, and search technology for video data are emerging as an important core technology. To be an effective video indexing system, users need to be able to find the video segments that they want. Unfortunately, video data is difficult to manage because of its unstructured data type and large volume with linear forms. This paper proposes a shot verification using visual rhythm and video retrieval system. The shot verification is designed to detect a segment from video easily and quickly, known as shot boundaries, just by changing the visual rhythm without playing the image. Therefore, this can decrease the false detected shots and generate the unidentified shots and key frames. The retrieval system is constructed in terms of visual descriptor from the list of MPEG-7. The effectiveness of the proposed shot verification process and video retrieval system is demonstrated.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1997.10a
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pp.24-48
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1997
. Supported byㆍDARPA′s image Understanding (IU) program under "Video Retrieval Based on Language and image Analysis" project.DARPA′s Computer Assisted Education and Training Initiative program (CAETI)ㆍObjective: Develop practical systems for automatic understanding and indexing of video sequences using both audio and video tracks(omitted)
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.31
no.1
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pp.229-258
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2000
The growth of digital image an video archives is increasing the need for tools that efficiently search through large amount of visual dta. Retrieval of visual data is important issue in multimedia database. We are using contented-based visual data retrieval method for efficient retrieval of visual data. In this paper, we introduced fundamental techniques using characteristic values of image data and indexing techniques required for content-based visual retrieval. In addition we introduced content-based visual retrieval system for use of digital library.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4300-4314
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2019
With the development of video-related applications, media content has increased dramatically through applications. There is a substantial amount of near-duplicate videos (NDVs) among Internet videos, thus NDVR is important for eliminating near-duplicates from web video searches. This paper proposes a novel NDVR system that supports large-scale retrieval and contributes to the efficient and accurate retrieval performance. For this, we extracted keyframes from each video at regular intervals and then extracted both commonly used features (LBP and HSV) and new image features from each keyframe. A recent study introduced a new image feature that can provide more robust information than existing features even if there are geometric changes to and complex editing of images. We convert a vector set that consists of the extracted features to binary code through a set of hash functions so that the similarity comparison can be more efficient as similar videos are more likely to map into the same buckets. Lastly, we calculate similarity to search for NDVs; we examine the effectiveness of the NDVR system and compare this against previous NDVR systems using the public video collections CC_WEB_VIDEO. The proposed NDVR system's performance is very promising compared to previous NDVR systems.
Digital Video Library System which manages a large amount of multimedia information requires efficient and effective retrieval methods. In this paper, we propose and implement a new video search and retrieval algorithm that compares the query video shot with the video shots in the archives in terms of foreground object, background image, audio, and its context. The foreground object is the region of the video image that has been changed in the successive frames of the shot, the background image is the remaining region of the video image, and the context is the relationship between the low-level features of the adjacent shots. Comparing these features is a result of reflecting the process of filming a moving picture, and it helps the user to submit a query focused on the desired features of the target video clips easily by adjusting their weights in the comparing process. Although the proposed search and retrieval algorithm could not totally reflect the high level semantics of the submitted query video, it tries to reflect the users' requirements as much as possible by considering the context of video clips and by adjusting its weight in the comparing process.
During recent years, a new framework, which aims to bring a unified and global approach in indexing, browsing and querying various digital multimedia data such as audio, video and image has been developed. This new system partitions each media stream into smaller units based on actual physical events. These physical events within oath media stream can then be effectively indexed for retrieval. In this paper, we present a new approach that exploits audio, image and video features to segment and analyze the audio-visual data. Integration of audio and visual analysis can overcome the weakness of previous approach that was based on the image or video analysis only. We Implement a web-based multi media data retrieval system called XCRAB and report on its experiment result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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