멀티미디어 정보검색 중 내용기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징이 영상 검색 시스템에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 시스템은 영상의 형태가 서로 다른 경우 서로 다른 내용을 나타내므로 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그러므로 영상의 특징을 나타내는 형태의 사용은 효과적인 내용기반 영상검색에서 중요하다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선에 의한 전역 특징 필터링 처리 후에 형태정보의 히스토그램에 의한 성능이 더 우수한 형태 유사도 영상 검색 시스템을 개발한다.
논문에서는 디스플레이 촬영 영상을 기반으로 하는 콘텐츠 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 조명 등의 촬영 조건 변화에 영향을 최소화하기 위해 인접 블록 간 휘도의 증감 방향을 표현하는 이진 맵을 이용한다. 또한 본 논문에서 구현한 콘텐츠 검색 시스템은 제안 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 스칼라 값을 이용한 인덱스 기반의 2단계 검색을 수행한다. 알고리즘 비교 실험을 통해 제안 알고리즘에 대한 검증을 수행하고 제안 알고리즘을 이용하여 구현한 콘텐츠 검색 시스템을 기술한다.
비디오 프로그램 색인 및 검색에 있어서 비디오 프로그램을 의미 있는 부분으로 분할하는 것, 즉 내용기반 비디오 프로그램 분할은 중요하다. 본 논문에서는 내용기반 비디오 프로그램 분할을 위해 음성인식기술을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 음성신호와 캡션 (Closed Caption)의 정확한 동기를 위해 음성인식 기법을 사용한다. 실험을 통하여 내용기반 비디오 프로그램 분할을 위해 제안한 방법의 가능성을 확인하였다.
Information identification with image data by means of low-level visual features has evolved as a challenging research domain. Conventional text-based mapping of image data has been gradually replaced by content-based techniques of image identification. Feature extraction from image content plays a crucial role in facilitating content-based detection processes. In this paper, the authors have proposed four different techniques for multiview feature extraction from images. The efficiency of extracted feature vectors for content-based image classification and retrieval is evaluated by means of fusion-based and data standardization-based techniques. It is observed that the latter surpasses the former. The proposed methods outclass state-of-the-art techniques for content-based image identification and show an average increase in precision of 17.71% and 22.78% for classification and retrieval, respectively. Three public datasets - Wang; Oliva and Torralba (OT-Scene); and Corel - are used for verification purposes. The research findings are statistically validated by conducting a paired t-test.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권1호
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pp.101-120
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2017
Healthcare professionals have edited many health questions (HQs) and their answers for healthcare consumers on the Internet. The HQs provide both readable and reliable health information, and hence retrieval of those HQs that are relevant to a given question is essential for health education and promotion through the Internet. However, retrieval of relevant HQs needs to be based on the recognition of the intention of each HQ, which is difficult to be done by predefining syntactic and semantic rules. We thus model the intention recognition problem as a text classification problem, and develop two techniques to improve a learning-based text classifier for the problem. The two techniques improve the classifier by location-based and area-based feature weightings, respectively. Experimental results show that, the two techniques can work together to significantly improve a Support Vector Machine classifier in both the recognition of HQ intentions and the retrieval of relevant HQs.
인터넷 사용의 대중화와 네트워크 기술의 발달로 인하여 일반 사용자에 대한 비디오 컨텐츠의 원활한 제공과 편리한 검색 방법이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 서비스를 지원하는 클립(clip)기반 비디오 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성되어 있다. 인덱싱 시스템은 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 파일 생성 및 클립단위의 비디오 데이터베이스 구축 방법으로 이루어진다. 검색 시스템은 키워드 질의에 의한 검색 방법과 대표 프레임의 2차원 브라우징 방법 및 클립의 내용을 실시간으로 볼 수 있는 방법으로 이루어진다. 결론적으로 제시된 방법들은 비디오 컨텐츠를 제공하는데 있어서 유용성을 보이며 또한 의도한 비디오 내용을 쉽게 찾을 수 있도록 해준다.
For efficient massive image retrieval, an image retrieval requires that several important objectives are satisfied, namely: automated extraction of features, efficient indexing and effective retrieval. In this work, we present a technique for extracting the 4-dimension directional feature. By directional detail, we imply strong directional activity in the horizontal, vertical and diagonal direction present in region of the image texture. This directional information also present smoothness of region. The 4-dimension feature is only indexed in the 4-D space so that complex high-dimensional indexing can be avoided.
Demner-Fushman, Dina;Antani, Sameer;Simpson, Matthew;Thoma, George R.
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권2호
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pp.168-177
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2012
The search for relevant and actionable information is a key to achieving clinical and research goals in biomedicine. Biomedical information exists in different forms: as text and illustrations in journal articles and other documents, in images stored in databases, and as patients' cases in electronic health records. This paper presents ways to move beyond conventional text-based searching of these resources, by combining text and visual features in search queries and document representation. A combination of techniques and tools from the fields of natural language processing, information retrieval, and content-based image retrieval allows the development of building blocks for advanced information services. Such services enable searching by textual as well as visual queries, and retrieving documents enriched by relevant images, charts, and other illustrations from the journal literature, patient records and image databases.
본 논문에서는 콘텐츠 명성 및 사용자 명성 평가를 통해 신뢰성 높은 UCC 검색을 가능하게 하는 방법에 대해 기술한다. 기존 정보검색과 달리 UCC에서는 얻을 수 있는 텍스트 정보가 한정적이기 때문에 텍스트 외적인 정보의 사용이 필요하다. 콘텐츠 명성과 사용자 명성은 비텍스트 정보를 이용하여 평가되는데, 평가된 명성을 자질로 사용하여 UCC 검색을 수행하면 기존 검색 방법보다 향상된 검색 성능을 기대할 수 있다. 콘텐츠 명성은 영상 자체 정보와 영상과 관련된 소셜활동 정보로부터 콘텐츠의 명성, 즉 가치를 평가한다. 또한 사용자 명성은 콘텐츠와 사용자, 사용자와 사용자 사이의 소셜활동 하나하나에 주목하여 네트워크를 구축하여 사용자의 명성을 평가한다. 각각의 명성을 평가하여 UCC 검색에 사용하는 두 개의 시스템을 구현하고, 유튜브로부터 수집한 UCC와 사용자 정보를 이용하여 두 시스템의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 콘텐츠 명성을 활용한 시스템에서 조금 더 높은 사용자의 동의를 이끌어 낼 수 있었으며, 이 결과는 향후 UCC 검색에 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문은 멀티미디어 정보 검색을 위한 비디오 데이터 처리 기법에 관한 연구로서 뉴스 비디오 도메인에 기반하여 비디오 정보를 효과적으로 검색할 수 있는 비디오 검색 시스템이다. 효과적인 시스템을 구축하기 위하여 비디오 데이터의 생성과 구성에 관한 사전 지식을 이용하여 의미 정보와 특징 정보를 추출한다. 이를 바탕으로 뉴스 비디오를 내용별로 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색하도록 한다. 본 논문에서는 실제 KBS 방송국에서 방송 중인 뉴스에 적용하여 실험하고 시스템 평가를 위하여 프리시즌과 리콜을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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