Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.3-8
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2002
This paper introduces the basic concept of computational modeling of perception processes for multimedia data. Such processes are modeled as hierarchical inter- and intra- relationships amongst information in physical, physiological, psychological and cognitive layers in perception. Based on our framework, this paper gives the algorithms for content-based retrieval for multimedia database systems.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.467-468
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2014
본 논문에서는 파일 내용 기반 검색 프로그램을 설계하고 구현하였다. 역 인덱스 구조를 이용하여 설계하였으며 별도의 정보 검색 라이브러리 사용 없이 구현하였다. 인덱스 파일은 트라이 자료 구조를 직접 설계 및 구현 하였으며 자바 언어의 HashMap 구조를 중첩 형태로 구현하였다. 개발 시스템의 유용성을 테스트하기 위해 GRE 단어집에 수록된 약 3,300개의 단어를 사용하여 임의 생성한 텍스트 파일 집합을 사용하였다.
본 논문에서는 초음파 의료영상 데이터베이스로부터 원하는 영상들을 찾아내기 위한 내용기반 영상 검색기법을 제안한다. 전체 영상 검색 시스템은 공간영역의 히스토그램과 웨이브릿 변환영역에서 부대역의 통계적 특성벡터를 이용한 2단계 검색 알고리즘을 사용하였다. 또한 히스토그램의 인덱싱 기법으로 Legendre 모멘트를 이용해서 데이터베이스에 저장되는 인덱스의 크기를 최소화시켜서 기존의 히스토그램을 이용한 검색방법 비해서 검색속도를 높이면서 검색결과를 개선시켰다.
In this paper, we proposed an image retrieval system with a simple and effective relevance feedback, called RAP(Reward and Punishment) algorithm. First, color and texture features were extracted from the images. Next, the extracted feature values were used for image retrieval in various forms. We applied the relevance feedback to the initial retrieved images from the image retrieval system, and compared its result with that of the conventional system. In the experiment using the test image database of 16 class 512 images, the proposed system showed the better retrieval performance of about 10∼l7 % than that of the conventional INRIA system in each relevance feedback step.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.6
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pp.455-461
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2002
Object-based image retrieval method is addressed. A new image segmentation algorithm and image comparing method between segmented objects are proposed. For image segmentation, color and texture features are extracted from each pixel in the image. These features we used as inputs into VQ (Vector Quantization) clustering method, which yields homogeneous objects in terns of color and texture. In this procedure, colors are quantized into a few dominant colors for simple representation and efficient retrieval. In retrieval case, two comparing schemes are proposed. Comparing between one query object and multi objects of a database image and comparing between multi query objects and multi objects of a database image are proposed. For fast retrieval, dominant object colors are key-indexed into database.
To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.99-105
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2000
Video has become an important element of multimedia computing and communication environments, with applications as varied as broadcasting, education, publishing, and military intelligence. The necessity of the efficient methods for multimedia data retrieval is increasing more and more on account of various large scale multimedia applications. According1y, the retrieval and representation of video data becomes one of the main research issues in video database. As for the representation of the video data there have been mainly two approaches: (1) content-based video retrieval, and (2) annotation-based video retrieval This paper designs and implements a video retrieval system for using semantic-based annotation.
Yiran, Zhang;Huizheng, Geng;Yanyan, Xu;Li, Su;Fei, Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.450-470
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2023
Traditional cloud computing faces some challenges such as huge energy consumption, network delay and single point of failure. Edge computing is a typical distributed processing platform which includes multiple edge servers closer to the users, thus is more robust and can provide real-time computing services. Although outsourcing data to edge servers can bring great convenience, it also brings serious security threats. In order to provide image retrieval while ensuring users' data privacy, a privacy preserving image retrieval scheme in edge environment is proposed. Considering the distributed characteristics of edge computing environment and the requirement for lightweight computing, we present a privacy-preserving image retrieval scheme in edge computing environment, which two or more "honest but curious" servers retrieve the image quickly and accurately without divulging the image content. Compared with other traditional schemes, the scheme consumes less computing resources and has higher computing efficiency, which is more suitable for resource-constrained edge computing environment. Experimental results show the algorithm has high security, retrieval accuracy and efficiency.
With the rapid development of internet technology, the number of internet users and the amount of multimedia information on the internet is ever increasing. Recently, the web sites, such as e-business sites and shopping mall sites, deal with lots of image information. As a result, it is required to support content- based image retrieval efficiently on such image data. This paper proposes an intelligent image retrieval system, which adopts XML, technology. To support object-based col)tent retrieval on product catalog images containing multiple objects, we describe a multi -level metadata structure which represents the local features, global features, and semantics of image data. To enable semantic-based and content-based retrieval on such image data, we design a XML-Schema for the proposed metadata and show how to represent such metadata using XML- documents. We also describe how to automatically transform the retrieval results into the forms suitable for the various user environments, such as web browser or mobile browser, using XSLT The proposed scheme can be easily implemented on any commercial platforms supporting XML technology. It can be utilized to enable efficient image metadata sharing between systems, and it will contribute in improving the retrieval correctness and the user's satisfaction on content-based e-catalog image retrieval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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