본 논문에서는 시각적. 공간적 정보로 멀티미디어 분야에서 다양한 응용이 가능한 이미지검색을 위해 색상특징정보와 모양특징정보를 멀티인덱스키로 구성하여 질의 이미지의 입력 시 자동으로 색상특징정보와 모양특징정보를 동시에 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있는 내용기반 이미지 검색시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단일 특징정보를 이용한 방법이나 2가지 이상의 특징정보를 단계적으로 검색하는 방법에 비해 향상된 효율성과 신속성을 보이고 있다.
내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.
디지털 정보기술의 급속한 발전과 고속 네트워크의 보급으로 멀티미디어 데이터가 급격하게 늘어나고 있다. 이러한 데이터들을 빠르고 정확하게 검색하기 위하여 가장 중요한 기반이 되는 것이 데이터의 적절한 표현이다. 최근 최종화 단계를 거친 MPEG-7은 멀티미디어 데이터에 대한 구조화 및 의미 정보를 제공함으로써 효율적인 검색과 필터링을 가능하게 하는 멀티미디어 데이터의 표현에 대한 표준화를 다루고 있다. 본논문에서는 MPEG-7의 표준화와 내용기반 검색 시스템을 소개하고 MPEG-7의 비주얼 기술자를 내용 정보 간의 상호 연관성을 표현하기에 적합한 XML로 구조화 하여 효과 적인 검색이 가능한 내용기반 검색 시스템을 제안한다.
최근 데이터베이스 시스템 분야에서는 각종 비쥬얼 시뮬레이터, 가상현실, 게임 등과 같은 응용이 등장함에 따라서 3차원 이미지 데이터의 중요성이 높아지게 되었고 이에 대한 검색 및 관리가 필요하게 되었다. 그래서 본 논문에서는 3차원 이미지 데이터베이스에서 내용기반 검색을 지원하기 위한 모델링 방법과 3차원 이미지 데이터베이스 시스템의 구조를 제시한다. 이를 위한 요소기술로서 3차원 객체의 모델링 기법과 객체간이 공간관계 표현 기법이 제시되었다.
인터넷 및 정보기술의 급속한 발전에 따라 기존의 도서관은 원문위주의 서비스를 제공하는 도서관으로 변화되고 있다. 본 논문에서는 메타 데이터 기반 논문 종합목록 시스템을 설계하고 구현한다. 학술지 논문 종합 목록을 위한 메타데이터 접합은 더블린 코어 메타데이터 요소 중 12개를 선택하고 소장요소를 추가 제안한다. 본 논문에서 설계 구현한 학술지 논문 종합 목록 시스템은 웹 브라우저 및 Z39.50 프로토콜을 이용하는 온라인 공동 목록 시스템과 학술지 논문 종합 목록시스템 그리고 학술지 논문 통합 검색 서비스로 구성된다. 또한 학술지논문에 대한 통합 검색 또는 기사 색인 검색 결과에 따라 초록보기, 목차보기, 원문보기 등의 서비스가 제공되고, 복사/팩스 서비스 시스템과 연계된다.
본 논문에서는 P2P 네트워크에서 피어들 간에 멀티미디어 콘텐츠의 특정 구간을 구간정보를 이용하여 효율적으로 스트리밍 하는 방법에 대하여 논한다. 피어들은 콘텐츠의 관심 있는 부분만을 쉽고 편리하게 추출하려는 경향이 있기 때문에 멀티미디어 콘텐츠에서 구간정보를 색인한 파일을 만들어 검색서버에 등록한 후 피어들의 요청이 있을 때 이 구간정보를 이용하여 필요한 부분만을 스트리밍 서비스할 수 있도록 한다. 이를 위하여 피어의 PC가 필요에 따라 서버 기능을 할 수 있도록 기능을 구현하고, 검색서버에서 제공되는 구간정보에 따라 해당하는 피어가 구간별로 콘텐츠를 스트리밍 한다. 본 논문에서 제안한 스트리밍 방식의 평가는 스트리밍 요청 후 재생되는 시점까지의 최초전송지연시간에 초점을 맞추었으며, 동일 조건에서 기존의 스트리밍 방식과 비교하여 낮은 수치를 보여주고 있다.
As the usage of the Internet grows and digital media become more diversified, it has become much easier for digital contents to be distributed and shared. This makes easier to access the desired digital contents. On the other hand, there is an increasing need to protect the copyright of digital works. There are some prevalent ways to protect ownership, but they accompany several disadvantages. Among those ways, watermarking methods have the advantage of ensuring invisibility, but they also have a disadvantage that they are vulnerable to external attacks such as a noise and signal processing. In this paper, we propose the detecting method of illegal contents that is robust against external attacks to protect digital works. We extract HSV and LBP features from images and use Euclidian-based hashing techniques to shorten the searching time on high-dimensional and near-duplicate videos. According to the results, the proposed method showed higher detection rates than that of the Watermarking techniques in terms of the images with fabrications or deformations.
Abduljabbar, Zaid Ameen;Ibrahim, Ayad;Hussain, Mohammed Abdulridha;Hussien, Zaid Alaa;Al Sibahee, Mustafa A.;Lu, Songfeng
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5692-5716
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2019
One of the best means to safeguard the confidentiality, security, and privacy of an image within the IoT-Cloud is through encryption. However, looking through encrypted data is a difficult process. Several techniques for searching encrypted data have been devised, but certain security solutions may not be used in IoT-Cloud because such solutions are not lightweight. We propose a lightweight scheme that can perform a content-based search of encrypted images, namely EEIRI. In this scheme, the images are represented using local features. We develop and validate a secure scheme for measuring the Euclidean distance between two descriptor sets. To improve the search efficiency, we employ the k-means clustering technique to construct a searchable tree-based index. Our index construction process ensures the privacy of the stored data and search requests. When compared with more familiar techniques of searching images over plaintexts, EEIRI is considered to be more efficient, demonstrating a higher search cost of 7% and a decrease in search accuracy of 1.7%. Numerous empirical investigations are carried out in relation to real image collections so as to evidence our work.
MPEG-7 standardization work has started with the aims of providing fundamental tools for describing multimedia contents. MPEG-7 defines the syntax and semantics of descriptors and description schemes so that they may be used as fundamental tools for multimedia content description. In this paper, we introduce a texture based image description and retrieval method, which is adopted as the homogeneous texture descriptor in the visual part of the MPEG-7 final committee draft. The current MPEG-7 homogeneous texture descriptor consists of the mean, the standard deviation value of an image, energy, and energy deviation values of Fourier transform of the image. These are extracted from partitioned frequency channels based on the human visual system (HVS). For reliable extraction of the texture descriptor, Radon transformation is employed. This is suitable for HVS behavior. We also introduce various matching methods; for example, intensity-invariant, rotation-invariant and/or scale-invariant matching. This technique retrieves relevant texture images when the user gives a querying texture image. In order to show the promising performance of the texture descriptor, we take the experimental results with the MPEG-7 test sets. Experimental results show that the MPEG-7 texture descriptor gives an efficient and effective retrieval rate. Furthermore, it gives fast feature extraction time for constructing the texture descriptor.
현재 방송 및 인터넷분야에서는 멀티미디어 정보가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보 중에서 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 원하는 물체영역을 선택한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 우선 컬러특성을 추출하기 위해 제안한 방법으로 색상을 HSV 변환한 후 히스토그램을 구해 데이터베이스영상과 히스토그램 인터섹션을 통해 유사치를 구한다 또한 질의영상을 그레이영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 공간적 그레이분포와 질감특성을 추출하여 유사치를 구한다. 그리고 2개의 유사치를 더하여 최종 유사도를 결정하는데 이때 각 유사치에 가중치를 적용하였다. 질의영상으로부터 컬러영상 특성뿐만 아니라 그레이영상 특성도 파악하여 단점을 보완하였고 실험결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다. 또한 가중치를 적용함으로써 검색효율이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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