본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.
음악 데이타의 양이 급속히 증가함에 따라 음악 데이타베이스의 오디오 특정을 이용한 내용기 반 음악 장르의 효율적인 유사도 검색 방법이 요구되고 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 시계열 패턴인 오디오 특징을 인덱싱 할 수 있는 인덱싱 기법과 데이터마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 인덱싱 기법을 기반으로 하는 유사 장르 음악 검색 시스템의 개발에 대하여 논의한다. 먼저, 시계열 패턴 인덱싱 기법과 데이터마이닝을 이용한 내용기반 음악장르 검색 시스템의 구조를 제안한다. 또한, 오디오 특정을 이용한 유사 장르 검색의 성능을 보이기 위하여 시계열 패턴 인덱스 화일을 구축하고 성능 분석 을 제시한다. 실제 데이타의 특정값을 이용한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인하였다.
동영상의 내용 기반 검색에 있어 객체의 움직임에 대한 정보는 내용의 분류와 구분에 있어 중요하게 이용될 수 있다. 특히 사람의 동작을 분석하고 구분하는 것은 검색뿐 아니라 다양한 분야에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 따라 변화하는 모양 정보를 이용하여 동작을 표현하고 구분하기 위해 제안된 모양 변화 기술자와 모양 시퀀스의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 변화하는 객체의 모양 정보를 더 효율적으로 표현하기 위한 모양 기술자의 선택과 유사도 측정을 위해 사용되는 거리함수의 비교를 통하여 동작 정보의 표현 및 검색 효율을 높일 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 더 효율적으로 동작 정보를 표현하여 검색의 성능을 높일 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 검색 속도를 증진하기 위해 음악의 대표 선율인 주제 선율을 추출하여 주제 선율 색인을 구성하고 이를 이용한 효율적인 내용 기반 음악 정보 검색 기법을 제안하였다. 추출된 주제 선율을 다차원 공간 색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제 선율 색인으로 구성하기 위해 주제 선율의 평균 음 높이 변화량과 평균 음 길이 변화량을 이용하였으며 검색의 정확도를 증진하기 위해 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처와 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처를 이용하였다. 또한 제안된 내용 기반 음악 정보 검색 기법에서는 사용자의 질의 선율로부터 질의 선율의 패턴 정보를 구성하고 M-tree의 k-근접 검색 및 범위 검색 기법을 이용하여 사용자의 질의 선율과 유사한 주제 선율을 포함하고 있는 음악 정보를 검색한다. 검색된 결과로부터 순위 부여한 후 사용자 피드백을 하여 사용자의 만족도를 증진하기 위한 특성을 포함하도록 하였다. 또한, 본 논문에서 제안된 주제 선율 색인 기법 및 내용 기반 검색 기법을 포함한 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 프로토타입을 구현하여 제안된 기법의 실효성을 입증하였다.
Face-based video retrieval has become an active and important branch of intelligent video analysis. Face profiling and matching is a fundamental step and is crucial to the effectiveness of video retrieval. Although many algorithms have been developed for processing static face images, their effectiveness in face-based video retrieval is still unknown, simply because videos have different resolutions, faces vary in scale, and different lighting conditions and angles are used. In this paper, we combined content-based and semantic-based image analysis techniques, and systematically evaluated four mainstream local features to represent face images in the video retrieval task: Harris operators, SIFT and SURF descriptors, and eigenfaces. Results of ten independent runs of 10-fold cross-validation on datasets consisting of TED (Technology Entertainment Design) talk videos showed the effectiveness of our approach, where the SIFT descriptors achieved an average F-score of 0.725 in video retrieval and thus were the most effective, while the SURF descriptors were computed in 0.3 seconds per image on average and were the most efficient in most cases.
본 논문에서는 상용 검색 엔진인 BRS/Search 시스템을 이용하여 XML문서에 대한 구조 기반 검색이 가능하도록 XML문서 검색시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 시스템은 XML문서의 논리적인 구조를 Unix 파일시스템의 디렉토리 구조로 표현한다. 이렇게 표현된 XML 문서를 BRS/Search 시스템의 데이터베이스에 정보의 손실 없이 저장하기 위해 데이터베이스 스키마를 정의하고 내용 검색뿐만 아니라, 구조 검색, 혼합 검색, 애트리뷰트 검색이 가능하도록 BRS/search 시스템에 부가적으로 필요한 ETID 추출기, 구조정보 추출기, 저장 관리기, 질의 처리기를 설계하고 구현한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.56-63
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2024
Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.
영상은 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 영상을 검색하기 위해 영상의 정확한 특징정보를 추출하여 검색 시스템을 구축하여야 한다. 영상 검색 시스템은 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 영상 검색 시스템에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 영상 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 검색에 상용되는 에지 특징정보 추출을 위해 라플라시 안마스크와 입력 영상을 컨벌루션하여 에지의 외곽선 데이타를 추출하였으며, 그리고 추출한 에지 특징정보와 메타데이타로 영상 데이타베이스를 생성하여 신속하고 효율적으로 영상을 검색할 수 있도록 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템은 영상의 하위 레벨에 표현된 내용기반 에지 특징정보와 특징정보 추출이 어려운 상위레벨에 표현된 주석기반 에지 특징 정보를 영상의 색인으로 구성하여 사용하기 때문에 영상 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 영상 검색 시스템은 메타데이타에 의해 영상 데이타베이스를 구축하므로 정확한 영상 컨텐츠 정보의 축적관리와 영상의 정보공유 및 재이용이 가능하다.
여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.
최근 교육정보의 교류 수요의 급속한 증가에 따라 교육정보 자료에 대한 베타데이터의 표준이 필요하게 되었다. 이에 따라 국내에서는 교육정보 자료를 통합적으로 공유 재사용하기 위하여 KEM(Korea Educational Metadata) 2.0을 한국교육학술정보원에서 개발하였다. 또한 해외에서는 최근 급증하고 있는 멀티미디어 데이터의 메타데이터에 대한 적절한 표현을 위하여 MPEG-7 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 교육정보 자료 중에서 교육용 이미지에 대한 검색시스템을 개발하였다. 본 검색시스템은 한국교육학술정보원에서 개발된 KEM 2.0을 수용하기 위하여 교육용 이미지의 메타데이터 표현을 KEM 2.0 기반에서 MPEG-7으로 확장한 XML 스키마를 사용하였다. 또한 의미기반의 키워드 검색과 내용기반 이미지 검색의 장단점을 서로 보완하기 위해 키워드 검색과 내용기반의 이미지 검색을 통합한 검색 기능을 제공한다. 또한 표준화된 베타데이터를 사용함에 따라 메타데이터의 재사용성을 높이고 이기종 시스템간의 상호 호환성을 높일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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