영상 식별 기술은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 환경 하에서 고속의 검색을 위해서 필수적이다. 본 논문은 이러한 고속 검색을 위하여 GA(Genetic Algorithm)과 SVM(Support Vector Machine)을 결합한 모델을 제안한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 이렇게 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합를 찾아 영상을 식별하여 정확도를 높였다. 성능평가는 색상, 질감. 색상과 질감의 연합 특징벡터를 각각 사용한 성능 비교. SYM과 제안된 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 실험 결과 색상과 질감을 연합한 특징벡터를 사용한 것이 단일 특징벡터를 사용한 것 보다 좋은 결과를 보였으며 하이브리드 기법을 이용한 제안된 알고리즘이 SVM알고리즘만을 이용한 것 보다 좋은 결과를 보였다.
Due to development of Internet network environments and data compression techniques, the size and amount of multimedia data has greatly increased. They are compressed before transmission or storage. Dealing with these compressed data such as video retrieval or indexing requires the decoding procedure most of the time. In video retrieval and indexing a color histogram is one of the most frequently used tools. We propose a novel scheme for extracting color histograms from images transformed into the compressed domain using $8{times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform). In this scheme an averaged version of original image is obtained by filtering DCT coefficients with a filter we destined.
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.
자주 접근되는 데이터에 대해서 빠른 접근을 보장하기 위해 사용되는 임시저장소인 캐쉬는 컴퓨터 시스템 내에서 다양한 계층에 존재하며, 이러한 캐쉬 저장 공간 내에서 효율적으로 데이터를 관리하기 위해 다양한 페이지 교체 알고리즘들이 연구되어 왔다. 대부분의 페이지 교체 알고리즘들은 얼마나 최근에 데이터가 접근 되었는가 또는 얼마나 자주 접근되었는가를 바탕으로 향후 다시 접근될 것 같은 데이터들을 캐쉬 안에 유지하는 휴리스틱 방법을 취하고 있다. 이러한 컴퓨터 내에서의 데이터의 인출 과정은 인간의 기억 인출 과정과 유사하며, 인간의 기억 인출 과정 역시 캐쉬 구조처럼 기억이 얼마나 최근에 그리고 자주 인출되었는가에 의해 그 기억 인출의 확률과 인출속도가 결정된다는 것이 최근 연구에 의해서 밝혀진바 있다. 본 연구에서는 인간의 기억 인출 과정에서의 과거 해당 기억에 대한 인출 기록들의 최근성과 빈도가 인출 확률에 영향을 미치는 관계를 분석하고 이를 페이지 교체 알고리즘에 응용하여 기존의 페이지 교체 알고리즘의 성능을 개선하였다. 또한, 실험을 통해 제안하는 페이지 교체 알고리즘이 기존에 데이터베이스 버퍼 캐쉬에서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 LRFU보다 파라미터에 민감하지 않고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
디지털 오디오 컨텐츠의 활용이 보편화되면서 오디오 데이타베이스에 대해 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 오디오 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 새로운 인덱스 기법을 제안한다. 이 기법은 어떤 오디오에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 오디오의 특정 부분에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있다. 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 감지하고 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 이러한 방법은 데이타베이스의 모든 컨텐츠를 순차적으로 검색하는 기존의 방법에 비해 적은 비용으로 검색 속도를 크게 향상시키며 특히 기존의 검색 시스템 상위 모듈로 사용이 가능하다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
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.
In this paper, we design and implement E-COIRS enabling users to query with concepts and image features used for further refining the concepts. For example, E-COIRS supports the query "retrieve images containing black home appliance to north of reception set. "The query includes two types of concepts: IS-A and composite. "home appliance"is an IS-A concept, and "reception set" is a composite concept. For evaluating such a query. E-COIRS includes three important components: a visual image indexer, thesauri and a query processor. Each pair of objects in an mage captured by the visual image indexer is converted into a triple. The triple consists of the two object identifiers (oids) and their spatial relationship. All the features of an object is referenced by its old. A composite concept is detected by the triple thesaurus and IS-A concept is recolonized by the fuzzy term thesaurus. The query processor obtains an image set by matching each triple in a user with an inverted file and CS-Tree. To support efficient storage use and fast retrieval on high-dimensional feature vectors, E-COIRS uses Cell-based Signature tree(CS-Tree). E-COIRS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.
본 논문은 성능이 우수한 DirectX 기반 다채널 영상 감시 시스템을 설계 구현하고, 성능 분석한 결과를 제시한다. 본 논문의 시스템은 크게 디스플레이 서브시스템, 저장 서브시스템, 검색 및 재생 서브시스템으로 구성된다. 디스플레이 서브시스템은 빠른 디스플레이, 채널 간 디스플레이 동기 및 tearing effect 개선을 위해, DirectDraw의 H/W 가속 기능과 overlay, flip 기능을 효율적으로 이용하여 설계되었다. 저장 서브시스템은 저장 속도 개선을 위해, DirectShow 필터 기반 다중 쓰레드 구조로 설계되어 캡쳐 장치에서 획득되는 다채널의 영상 스트림이 채널별로 압축 저장되고 채널 간 데이터 병목 현상이 최소화되도록 하였다. 검색 및 재생 서브시스템에는 효율적인 인덱스 파일 구조와 영상 데이터 저장 구조, 재생 시에 채널별 동시 재생이 가능하도록 한 효율적인 재생 구조를 설계 구현하여 보다 빠른 재생 및 검색이 가능하도록 하였다. 실험결과, 제안된 시스템이 기존 시스템보다 저장 속도는 최고 2배 까지, 검색 및 재생 속도는 최고 3.5배 정도까지 개선되었음이 확인되었다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
In this paper, we propose a new method for content-based retrieval system using wavelet transform and correlation, which has were used in signal processing and image compressing. The matching method is used not perfect matching but similar matching. Used feature vector is the lowest frequency(LL) itself, energy value, and edge information of 4-layer, after computng a 4-layer 2-D fast wavelet transform on image. By the proosed algorithm, we got the result that was faste rand more accurate than the traditional algorithm. Because used feature vector was compressed 256:1 over original image, retrieval speed was highly improved. By using correlation, moving object with size variation was reterieved without additional feature information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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