We propose a new algorithm to detect shot change, which is necessary in retrieval of video data. In order to solve the problems of abrupt brightness change and similar brightness between frames in the typical shot change methods, we propose the hi-polarity histogram method which takes into account the distribution and magnitude of brightness changes in consecutive frames. We evaluate our algorithm with compressed and uncompressed video data and demonstrate its improved performance.
The need for content-based retrieval from visual media, such as image and video data, is ever increasing rapidly in many applications, such as electronic art museums, internet shopping malls, internet search engines, and medical information systems. In our previous research, we proposed an architecture, called the HERMES, which is a Web Service-enabled visual media retrieval framework. In this paper, we propose the Web Service workflows that are employed in the HERMES. We describe how we designed the workflows for service registration and query processing in the framework. We especially explain how metadata and ontology can be utilized to realize more intelligent content-based retrieval on visual media data.
The key characteristic of video data is its spatial/temporal relationships. In this paper, we propose an content based video retrieval system based on hierarchical data structure for specifying the temporal semantics of video data. In this system, video data's hierarchical structure temporal relationship, inter video object temporal relationship, and moving video object temporal relationship can be represented. We also implemented these video data's temporal relationship into an object-relational database management system using inheritance, encapsulation function overloading, etc. So more extended and richer temporal functions can be used to support a broad range of temporal queries.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.439-442
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2004
Traditional database systems have been used models supported for the operations and relationships based on simple interval. video data models are required in order to provide supporting temporal paradigm, various object operations and temporal operations, efficient retrieval and browsing in video model. As video model is based on object-oriented paradigm, 1 present entire model structure for video data through the design of metadata which is used of logical schema of video, attribute and operation of object, and inheritance and annotation. by using temporal paradigm through the definition of time point and time interval in object-oriented based model, we tan use video information more efficiently by me variation.
Video data is usually stored in a compressed format in order to reduce the storage space. For efficient browsing, searching, and retrieval of compressed video sequences, size-reduced images (or DC images which are formed with block DC coefficients) are generally preferred to avoid unnecessary computational complexity. In this paper, we propose a DC image extraction scheme appropriate for scene analysis and efficient browsing of compressed video sequences. The proposed algorithm utilizes predicted low frequency AC coefficients to achieve better approximation and to reduce the error drift. Due to the AC prediction based on a quadratic surface model, the proposed scheme requires no additional memory compared with the previous zero-order or first-order approximation scheme. Simulation results show that the proposed scheme achieves better subjective and objective quality with minor additional operations.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.293-294
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2011
본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 촬영한 영상신호의 편집 시스템과 편집 방법, 그리고 효율적인 영상 관리를 수행하는 영상 시스템을 제안한다. 이를 위해 아날로그 비디오 카메라로 촬영한 아날로그 비디오 신호 또는 디지털 비디오 카메라로 촬영한 디지털 비디오 신호를 컴퓨터 시스템을 이용하여 볼 수 있는 비디오 스트림 데이터로 변환시킨다. 컴퓨터 시스템에 구비된 사용자 인터페이스를 이용하여 입력되는 사용자의 요구에 따라 변환된 비디오 스트림 데이터를 내용 또는 일자별로 인덱스화하여 저장하며 사용자가 인덱스 정보를 이용하여 비디오 스트림 데이터들을 검색하고 편집한다.
This letter proposes a robust feature extraction method using a spatially normalized mean for temporal ordinal measurement. Before computing a rank matrix from the mean values of non-overlapped blocks, each block mean is normalized so that it obeys the invariance property against linear additive and subtractive noise effects and is insensitive against multiplied and divided noise effects. Then, the temporal ordinal measures of spatially normalized mean values are computed for the feature matching. The performance of the proposed method showed about 95% accuracy in both precision and recall rates on various distortion environments, which represents the 2.7% higher performance on average compared to the temporal ordinal measurement.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.5
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pp.163-170
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2007
In this paper, We propose a new technique for extraction of moving objects included in compressed video signal. Moving object extraction is used in several fields such as contents based retrieval and target tracking. In this paper, in order to extract moving object blocks, motion vectors and DCT coefficients are used selectively. The proposed algorithm has a merit that it is no need of perfect decoding, because it uses only coefficients on the DCT transform domain. We used three test video sequences in the computer simulation, and obtained satisfactory results.
MPEG-7 Visual Standard specifies a set of descriptors that can be used to measure similarity in images or video. Among them, the Edge Histogram Descriptor describes edge distribution with a histogram based on local edge distribution in an image. Since the Edge Histogram Descriptor recommended for the MPEG-7 standard represents only local edge distribution in the image, the matching performance for image retrieval may not be satisfactory. This paper proposes the use of global and semi-local edge histograms generated directly from the local histogram bins to increase the matching performance. Then, the global, semi-global, and local histograms of images are combined to measure the image similarity and are compared with the MPEG-7 descriptor of the local-only histogram. Since we exploit the absolute location of the edge in the image as well as its global composition, the proposed matching method can retrieve semantically similar images. Experiments on MPEG-7 test images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.04 in ANMRR, which shows a significant difference in visual inspection.
This Paper proposes the simple and efficient image retrieval algorithm using subregional texture features. In order to retrieve images in terms of its contents, it is required to obtain a precise segmentation. However, it is very difficult and takes a long computing time. Therefore. this paper proposes a simple segmentation method, which is to divide an image into high and low entropy regions by using Picture Information Measure (PIM). Also, in order to describe texture characteristics of each region, this paper suggest six different texture features produced on the basis of co-occurrence matrix. For an image retrieval system, a normalised correlation is adopted as a similarity function, which is not dependent on the range of each texture feature values. Finally, this proposed algorithm is applied to a various images and produces competitive results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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