본 논문은 동영상의 대표프레임에서 eigen value와 휘도 성분을 이용한 내용기반 검색 기법에 관한 연구이다. video를 shot단위로 분할하여 shot을 대표하는 대표프레임을 얻어내고, 그 대표프레임을 Eigen Component Analysis(ECA)를 이용하여 데이터베이스를 생성하여 shot들의 휘도값 분포를 구한다. 생성된 코드북과 각 대표 프레임에 대한 코드북 인덱스 값, 휘도값을 database화하여 질의 영상과 video database간의 저장된 비디오들의 코드북과 코드워드간의 유클리디안 거리를 이용하여 유사도 높은 비디오를 찾고, 검색되어진 video에 포함된 대표프레임들의 코드북 인덱스 값과 입력 영상의 코드북 인덱스 값을 비교하여 입력 영상의 특징과 가장 유사한 대표프레임을 얻어낸다. 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 영상의 형태에 대한 전체적인 특징을 제공하는 대표프레임의 eigen value와 휘도 성분을 이용함으로서 보다 검색 결과가 우수하며, 영상의 통계적인 특성을 이용함으로서 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safety-related educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 DCT DC 계수를 추출하구 이들로 구성된 DE 영상으로부터 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출한다. 또한 추출된 대표 프레임을 PCA(Principal Component Analysis) 방법을 이용하여 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후 입력된 질의 영상과 가장 유사한 대표 영상들을 검색하는 방법에 대해 제안한다. 즉, 추출된 대표 프레임에 대해 주성분해석 기법을 적용하여 통계적인 특성을 가진 데이터를 특징으로 추출함으로써 코드워드의 수에 따른 코드북을 생성하고 이를 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 나타내고 또한 통계적인 데이터의 특성을 이용하기 때문에 처리 시간과 상당한 양의 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.117-122
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2002
In this paper, we propose Media GIS web service architecture using 3D geographical database and GPS-related data resulted from 4S-Van. We introduce a novel interoperable geographical data service concept; so-called, Virtual World Mapping (VWM) that can map 3D graphic world with real-world video. Our proposed method can easily retrieve geographical in-formation and attributes to reconstruct 3D virtual space according to certain frame in video sequences. Our proposed system architecture also has an advantage that can provide geographical information service with video stream without any image processing procedures. In addition to, describing the details of our components, we present a Media GIS web service system by using GeoVideo Server, which performs VWM technique.
멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.
컴퓨터와 통신 기술의 발달로 인하여 인터넷은 정보와 지식의 습득을 도와주는 유용한 수단이 되었다. 최근에는 초고속 정보통신망의 출현으로 인하여 단시간 내에 세계 각 곳에 산재되어 있는 정보를 검색 및 전송할 수 있게 되어 인터넷의 교육적 가치가 더욱 높아지고 있는 실정이다. 이에 따라 인터넷을 교수학습에 활용할 수 있게 해주는 여러 가지 도구의 개발이 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 인터넷환경에서 영어 학습을 위한 객체관계형 동영상데이터베이스 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 동영상 데이터베이스 관리 시스템을 이용하여 영어학습을 위한 동영상데이터베이스를 구축하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. 또한 지금까지는 인트라넷과 같은 제한된 공간에서만 사용되던 동영상 데이터베이스를 인터넷에서도 활용할 수 있도록 하기 위한 도구를 개발한다. 이를 이용하면 인터넷상의 사용자가 영화장면과 같은 효과적인 영어학습 도구를 쉽게 찾을 수 있고 스트리밍 기술을 이용하여 실시간 전송 및 재생이 가능하다.
비디오 감시시스템의 영상 기록 및 검색을 위한 고전적 방법은 감시 영상만이 가지는 특징, 즉 감시영상에서 불필요한 배경 영역과 감시 대상을 목적으로 하는 물체 영역을 분리하여 저장하는 시스템을 갖추지 않으므로 감시영상의 저장 및 검색을 하는데 있어서 많은 저장 용량이 요구되기 때문에 매우 비효율적이다. 본 논문에서 제안한 감시 영상 시스템의 기록 및 검색 방법은 비효율적 요소를 해결한 시간별 장소별로 데이터베이스를 활용하여 손쉽게 검색하는 비디오 감시 시스템으로서 기존의 방법에 비해 더욱 효율적인 감시영상의 검색을 가능하게 한다.
To manage large database system with video, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query, whereas a few video identification algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an effective video identification algorithm for video sequence query that employs the Cauchy function of histograms between successive frames and the modified Hausdorff distance. To effectively match the video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative Cauchy function and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several color video sequences show that the proposed algorithm for video identification yields remarkably higher performance than conventional algorithms such as Euclidean metric, and directed divergence methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2053-2067
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2023
This paper proposes two video quality assessment methods based on deep neural network. (i)The first method uses the IQF-CNN (convolution neural network based on image quality features) to build image quality assessment method. The LIVE image database is used to test this method, the experiment show that it is effective. Therefore, this method is extended to the video quality assessment. At first every image frame of video is predicted, next the relationship between different image frames are analyzed by the hysteresis function and different window function to improve the accuracy of video quality assessment. (ii)The second method proposes a video quality assessment method based on convolution neural network (CNN) and gated circular unit network (GRU). First, the spatial features of video frames are extracted using CNN network, next the temporal features of the video frame using GRU network. Finally the extracted temporal and spatial features are analyzed by full connection layer of CNN network to obtain the video quality assessment score. All the above proposed methods are verified on the video databases, and compared with other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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