본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
본 논문은 현 검색시스템의 단순한 키워드 입력 방식에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 그레이스케일 히스토그램과 에지정보를 이용하는 검색 시스템 구현을 하였다. 검색알고리즘은 질의 이미지의 특징을 추출하는 단계, 이미지 정제 및 에지정보 추출단계, 추출된 특징을 분석하는 단계, 분석된 특징들로부터 필요한 정보를 확보하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 검색된 데이터베이스에서 이미지를 비교 추출단계로 이루어진다. 제안한 검색시스템은 빠른 검색과 고 정확도를 목적으로 실현되며 시뮬레이션을 통해 이를 검증하고자 하였다.
To retrieve complex data such as images in multimedia information, we need the content-based retrieval methods based on the visual properties rather than keywords. In this paper, a contrent-based image retrieval system is desinged and implemented to retrieve images using the features of images such as colors, lines and intensity vetor features when a visual query inputs. The contents for image retrievals are the color features extracted from the color component of 16 blocks of the image, th eline features extracted form 4 lines in the image and the shape features extracted from the intensity vectors of the 16 blocks. We can either use a whole image or a sketch image for query. As the experimental results demonstrate the precision 91% the recall 33% and the average rank 3.1 the retrieval performance is found to be high. The experimental results indicate that the retrieval using the weighted features have led to substantial improvement in the percision and performance of system.
본 연구는 다중어 질의어를 제공하는 대용량 정보검색 시스템, 콘도르에 대한 고찰이다. 이 시스템은 전북대학교, (주)서치라인, 그리고 카네기멜론 대학교가 컨소시엄 형태로 개발하였다. 이 시스템의 질의처리는 확률 모델을 기반하고 있으며 최근 정보검색 시스템에서 제공하는 문서 클러스터링 기능을 제공하고 있다. 특히 시스템의 특징은 다중어 질의어를 처리하고 질의를 중심으로 온라인으로 문서를 클러스터링하고 요약하는 것이다. 본 시스템은 이미 국내의 3,000만개 웹페이지에 대한 테스트를 마쳤으며 그 안정성을 확보하고 있다.
본 논문은 컴포넌트의 재사용을 위한 컴포넌트 검색 시스템을 구축하였다. 컴포넌트 검색을 위해서는 클래스의 상속관계를 이용한 시소러스로 구축하였고, 이를 통하여 질의를 이용한 컴포넌트 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색결과는 우선순위로 보여줌으로서 질의에 대한 보다 빠른 검색이 되도록 하였다. 검색된 컴포넌트는 원시코드, 컴포넌트 정보, 클래스 다이어그램 등을 제공함으로서 효율적인 컴포넌트 재사용이 가능하도록 하였다.
In this paper, we propose an image retrieval system using the MBCM(Modified Borda Count method) in CME(Combining Multiple Experts). It combines color-, shape- and texture-based retrieval sub-systems. CME method can complementarily combine results of each retrieval system, which uses different features. There are some problems when the Borda count method in pattern recognition is applied to image retrieval. Thus, we propose a modified Borda count method to solve these problems. In the experiment, our method reduces false positive errors and produces better results than that of each retrieval module that uses only one feature.
Recently, as the multimedia processing application increases rapidly by going on increasing multimedia data, the efficient retrieval method of image information is required in many fields of application and becoming the matter of major concern. Furthermore, in the last few years rapid improvements in hardware technology have made it possible to process, store and retrieve huge amounts of data in a multimedia format. As a result, Content-Based Image Retrieval (CBIR) has been receiving widespread interest during the last decade. This paper propose the content-based retrieval system as a method for performing image retrieval through the effective feature analysis of the object of significant meaning by using YCbCr channel merging on the basis of the characteristics of man's visual system.
비디오는 broadcasting, 교육, 출판과 군사 등 다양한 응용들과 함께 멀티미디어 컴퓨팅과 통신 환경의 중요한 요소가 되었다. 멀티미디어 데이터 검색을 위한 효과적인 방법의 필요성은 대용량의 멀티미디어 응용들에서 날로 증가하고 있다. 따라서, 비디오 데이터의 검색과 표현은 비디오 데이터베이스에서 주요 연구 이슈 중에 하나가 되었다. 비디오 데이터의 표현 방법으로 주로 2가지 접근 방법이 있다: (1) 내용 기반 비디오 검색 과 (2) 주석 기반 비디오 검색. 이 논문은 의미 기반 주석을 이용한 비디오 검색 시스템을 설계하고 구현한다.
이용자와 시스템간에 상호작용이 이루어질수 있는 온라인 정보검색 시스템에서는 검색결과에 대한 이용자의 피이드백을 이용하여 검색질문을 수정함으로써 시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 샐톤과 우가 제시한 검색질문의 자동수정 모형을 통제된 키이워어드 시스템에 적용시켜 보았다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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