International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.230-240
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2022
Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.
This paper reviews how to access the ergonomic information through internet-the world-wide computer networks. Recently, with the growth of hypertext type Internet-the WWW (World-Wide Web), it becomes much easier to access to the Internet and we can retrieve information very effeciently. In order to search the ergonomic information, this paper also reviews the famous Web search engines like Lycos, Web Crawler, and meta-indices like YAHOO. Also, useful Web-sites of ergonomics/human factors such as ErgoWeb are summarised.
In a very time, the Internet has affected the lives of millions of peoples. Some serious advances have been made in software development, information exchange, publishing, database retrieval, educational opportunities, commercial expansion, political awareness, and more. But this network of network is still in its infancy. More advanced search concept, World Wide Web(or Web) will continue to help users move boldly onto the information highway. It help user work effectively and efficiently. In this article, we explain how to utilize web to enhance research in Industrial Engineering area.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.227-230
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2006
A content-based image retrieval system using MPEG-7 is designed and implemented in this thesis. The implemented system uses existing MPEG-7 Visual Descriptors. In addition, a new descriptor for efficient retrieval of bio images is proposed and utilized in the developed content-based image retrieval system. Comparing proposed CBSD(Compact Binary Shape Descriptor) with Edge Histogram Descriptor(EHD) and Region Shape Descriptor(RSD), it shows good retrieval performance in NMRR. The proposed descriptor is robust to large modification of brightness and contrast and especially improved retrieval performance to search images with similar shapes. Also proposed system adopts distributed architecture to solve increased server overload and network delay. Updating module of client efficiently reduces downloading time for metadata. The developed system can efficiently retrieve images without causing server's overload.
In this paper, we describe a generation mechanism of semantic-based queries for high accuracy information retrieval and question answering. It is difficult to offer the correct retrieval result because general information retrieval systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features, and we .generate semantic-based queries using them. These queries are generated using the se-mantic-based question analysis grammar and the query generation rule. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our mechanism using 100 questions whose answer type is a person in the TREC-9 corpus and Web. There was a 0.28 improvement in the precision at 10 documents when semantic-based queries were used for information retrieval.
Abdullah Iftikhar;Muhammad Irfan Khan;Kulsoom Iftikhar
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.7
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pp.31-44
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2024
The inverted index is combination of the keywords and posting lists associated for indexing of document. In modern age excessive use of technology has increased data volume at a very high rate. Big data is great concern of researchers. An efficient Document indexing in big data has become a major challenge for researchers. All organizations and web engines have limited number of resources such as space and storage which is very crucial in term of data management of information retrieval system. Information retrieval system need to very efficient. Inverted indexing technique is introduced in this research to minimize the delay in retrieval of data in information retrieval system. Inverted index is illustrated and then its issues are discussed and resolve by implementing the scalable inverted index. Then existing algorithm of inverted compared with the naïve inverted index. The Interval list of inverted indexes stores on primary storage except of auxiliary memory. In this research an efficient architecture of information retrieval system is proposed particularly for unstructured data which don't have a predefined structure format and data volume.
This paper proposes the information retrieval improvement for the Web using the structure and hyperlinks of HTML documents along with user profile. The method bases on the rationale that terms appearing in different structure of documents may have different significance in identifying the documents. The method partitions the occurrence of terms in a document collection into six classes according to the tags in which particular terms occurred (such as Title, H1-H6 and Anchor). We use genetic algorithm to determine class importance values and expand user query. We also use this value in similarity computation and update user profile. Then a genetic algorithm is used again to select some terms from user profile to expand the original query. Lastly, the search engine uses the expanded query for searching and the results of the search engine are scored by similarity values between each result and the user profile. Vector space model is used and the weighting schemes of traditional information retrieval were extended to include class importance values. The tested results show that precision is up to 81.5%.
Journal of the Korean Institute of Oriental Medical Informatics
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v.15
no.1
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pp.1-10
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2009
In these days everyone search the information easily with the Internet as the rapid distribution and active usage of the Internet. The search engines were developed specially to accuracy of information retrieval. User search the information more quickly and variously with them. The search portal system will be embossed with representation and basic services. The Internet user needs the result of text, image and video, knowledge search. The keyword based search is used generally for getting result of the information retrieval and another method is category based search. This paper investigates the classification of knowledge search structure for oriental medicine in market leader of search portal system by ranking web site. As a result, each classification system is unified and there is a possibility of getting up a many confusion to the user who approaches with classification systematic search method. This treatise proposed the improved oriental medicine classification system of internet information retrieval in knowledge search area. if the service provider amends about the classification system, there will be able to guarantee the compatibility of data. Also the proper access path of the knowledge which seeks is secured to user.
This paper describes how to compose multimedia ontology for integrating/searching different types of multimedia databases. For this, we build integrated ontology based on MPEG-7 Multimedia Description Schemes (MDS), which is a representative standard for specifying multimedia contents, and the concept of TV-Anytime and re-express it using Web Ontology Language (OWL). In addition, we explain interoperability of the developed integrated ontology with other types of ontology with different concepts. Lastly, this paper describes the method of semantic search and retrieval using the integrated multimedia ontology.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.4
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pp.81-92
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2009
This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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