Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.7
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pp.60-69
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1996
To retrieve complex data such as images in multimedia information, we need the content-based retrieval methods based on the visual properties rather than keywords. In this paper, a contrent-based image retrieval system is desinged and implemented to retrieve images using the features of images such as colors, lines and intensity vetor features when a visual query inputs. The contents for image retrievals are the color features extracted from the color component of 16 blocks of the image, th eline features extracted form 4 lines in the image and the shape features extracted from the intensity vectors of the 16 blocks. We can either use a whole image or a sketch image for query. As the experimental results demonstrate the precision 91% the recall 33% and the average rank 3.1 the retrieval performance is found to be high. The experimental results indicate that the retrieval using the weighted features have led to substantial improvement in the percision and performance of system.
This paper proposes an effective similarity measure for content-based image retrieval using MPEG-7 DCD. The proposed method can measure the similarity of images with the percentage of dominant colors extracted from images. As the result of experiments, we achieved a significant improvement of 18.92% with global DCD and 47.22% with local DCD in ANMRR than the result by QHDM. This result shows that the proposed method is an effective similarity measure for content-based image retrieval. Especially, our method is useful for region-based image retrieval.
This paper proposes a method of player event retrieval using combination of two functions: detection of player name in speech information and detection of sound event from audio information in golf videos. The system consists of indexing module and retrieval module. At the indexing time audio segmentation and noise reduction are applied to audio stream demultiplexed from the golf videos. The noise-reduced speech is then fed into speech recognizer, which outputs spoken descriptors. The player name and sound event are indexed by the spoken descriptors. At search time, text query is converted into phoneme sequences. The lists of each query term are retrieved through a description matcher to identify full and partial phrase hits. For the retrieval of the player name, this paper compares the results of word-based, phoneme-based, and hybrid approach.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.155-164
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2005
WThe education information have been increased. Accordingly, the necessary of developing on education information metadata standards has been increased. By the reason, the Korea Education & Research Information Service developed KEM(Korea Educational Metadata) 2.0. And MPEG-7 was developed to describe metadata of multimedia data. In this paper, we developed a education information image retrieval system. This system used XML schema to accept education information image metadata. We integrated contents-based retrieval and a semantic-based retrieval to overcome there problems that content-based retrieval system can not support semantic-based retrieval and a semantic-based retrieval can not support content-based retrieval. As a results, we expect to handle metadata more efficiently.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.1-16
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2005
When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. Accordingly, this study suggests the re-ranking retrieval model which reflects the content based similarity between user's inquiry terms and index words by grasping the document knowledge structure. In order to accomplish this, the former constructs a thesaurus and similarity relation matrix to provide the subject analysis mechanism and the latter propose the algorithm which establishes a search model such as query expansion in order to analyze the user's demands. Therefore, the algorithm that this study suggests as retrieval utilizing the information structure of a retrieval system can be content-based retrieval mechanism to establish a 2-step search model for the preservation of recall and improvement of accuracy which was a weak point of the previous fuzzy retrieval model.
An important aspect of video program indexing and retrieval is the ability to segment video program into meaningful segments, in other words, the ability of content-based video program segmentation. In this paper, a new approach using speech recognition technology has been proposed for content-based video program segmentation. This approach uses speech recognition technique to synchronize closed caption with speech signal. Experimental results demonstrate that the proposed scheme is very promising for content-based video program segmentation.
Image retrieval system should be construct for searching fast, efficient image be extract the accurate feature information of image with more massive and more complex characteristics. Image retrieval system are essential differences between image databases and traditional databases. These differences lead to interesting new issues in searching of image, data modeling. So, cause us to consider new generation method of database, efficient retrieval method of image. In this paper, To extract feature information of edge using in searching from input image, we was performed to extract the edge by convolution Laplacian mask and input image, and we implemented the annotation-based and content-based image retrieval system for searching fast, efficient image by generation image database from extracting feature information of edge and metadata. We can improve the performance of the image contents retrieval, because the annotation-based and content-based image retrieval system is using image index which is made up of the content-based edge feature extract information represented in the low level of image and annotation-based edge feature information represented in the high level of image. As a conclusion, image retrieval system proposed in this paper is possible the accurate management of the accumulated information for the image contents and the information sharing and reuse of image because the proposed method do construct the image database by metadata.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.57-64
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2006
Tn this paper, We propose a user friendly object-based multimedia retrieval system using the HCNN(HippoCampus Neural Network. Most existing approaches to content-based retrieval rely on query by example or user based low-level features such as color, shape, texture. In this paper we perform a scene change detection and key frame extraction for the compressed video stream that is video compression standard such as MPEG. We propose a method for automatic color object extraction and ACE(Adaptive Circular filter and Edge) of content-based multimedia retrieval system. And we compose multimedia retrieval system after learned by the HCNN such extracted features. Proposed HCNN makes an adaptive real-time content-based multimedia retrieval system using excitatory teaming method that forwards important features to long-term memories and inhibitory learning method that forwards unimportant features to short-term memories controlled by impression.
Internet has been becoming widely popular and making rapid progress and network technologies is showing extension in data transmission speeds. Rapid and convenient multimedia services supplied with high quality and high speed are being needed, This paper treats of the design and implement method of clip-based video retrieval system on the world-wide-web environments. The implemented system consists of the content-based indexing system supporting convenient services for video contents providers and the web-based retrieval system in order to make it easy and various information retrieval for users on the world-wide-web. Three important methods were used in the content-based indexing system. Key frame extracting method by dividing video data, clip file creation method by clustering related information and video database build method by using clip unit, In web-based retrieval system, retrieval method by using a key word, two dimension browsing method of key frame and real-time display method of the clip were used. As a result. the proposed methodologies showed a usefulness of video content providing. and provided an easy method for searching intented video content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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