Kim, Nac-Woo;Lee, Byung-Tak;Koh, Jai-Sang;Song, Ho-Young
International Journal of Contents
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제4권2호
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pp.24-28
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2008
In this paper, we propose a new approach for content-based video retrieval using non-parametric based motion classification in the shot-based video indexing structure. Our system proposed in this paper has supported the real-time video retrieval using spatio-temporal feature comparison by measuring the similarity between visual features and between motion features, respectively, after extracting representative frame and non-parametric motion information from shot-based video clips segmented by scene change detection method. The extraction of non-parametric based motion features, after the normalized motion vectors are created from an MPEG-compressed stream, is effectively fulfilled by discretizing each normalized motion vector into various angle bins, and by considering the mean, variance, and direction of motion vectors in these bins. To obtain visual feature in representative frame, we use the edge-based spatial descriptor. Experimental results show that our approach is superior to conventional methods with regard to the performance for video indexing and retrieval.
전통적인 영상 검색 방법은 영상의 색인화와 검색에서 기본적인 특징으로 컬러, 모양, 그리고 질감 들을 사용한다. 우리는 이러한 특징들을 사용하지 않는 새로운 방법을 제시한다. 내용 기반 영상의 색인화와 검색을 위한 유사성 측정에 기하학적 방법을 사용한 시각적 특징을 제시한다. 이 방법은 Radon 변형이라고 한다. 이 방법은 복잡한 분리 방법이 없이 영상의 기하학적 분포에 따라 계산한다. 실험에서도 매우 뛰어난 검색 효과를 보이고 있다.
디지털 기술과 인터넷의 발달로 인해 이미지 생산, 유통, 이용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이미지 검색에 관한 연구도 증가하는 추세이다. 이미지검색 분야는 내용기반과 의미기반으로 나뉘어 연구가 수행되어왔으며, 문헌정보학 관점에서는 특히 의미기반의 색인과 검색에 주목해왔다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 의미기반 이미지검색 분야 연구 집적의 분석결과를 제시하고자 한다. 이를 위하여 데이터는 Web of Science 수록된 문헌정보학(Information Science/Library Science)분야의 이미지검색 논문 및 학술회의 논문 총 282건을 대상으로 하였으며, 국내 연구와 비교를 위해서는 DBpia에 수록된 문헌정보학 분야의 이미지검색 논문 35건을 수집하였다. 데이터 분석 과정은 우선 개괄적인 현황을 파악하기 위해서 서지사항을 분석하였고, 이와 함께 내용분석을 통한 체계적 분석 고찰을 수행하였다. 연구 결과 이미지 검색은 기존 연구에서 밝힌 바와 같이 의미기반 이미지 검색이 주된 흐름이며, 그 중에서도 이미지 색인과 기술 분야, 이미지 요구와 검색행태 분야의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났다. 최근 연구 경향으로 주목할 만한 분야는 집합적 색인, 다언어/다문화 환경에서의 색인과 이미지 요구, 감정색인과 접근 등이다. 이용자 중심의 이미지 검색 연구 측면에서는 특정 이용자 그룹 중에서 대학생이나 대학원생이 주된 연구 대상 이용자 그룹이며 이 외에도 이미지를 업무에 사용하는 이용자 그룹에 대한 연구가 주된 경향이다. 최근에는 일반 이용자를 대상으로 일상생활 환경에서 이미지검색에 관한 연구가 등장하기 시작했다. 국내 연구와 비교하면, 논문의 수적인 차이를 제외하면 세부 연구 주제에 있어서 상당히 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지금까지의 이미지 검색 분야의 연구 집적을 조명하며, 향후 발전적 방향을 제시하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대한다.
Query-by-example (QBE) is a well-known method for image retrieval. In reality, however, an example image to be used for the query is rarely available. Therefore, it is often necessary to find a good example image to be used for the query before applying the QBE method. Query-by-layout (QBL) is our proposal for that purpose. In particular, we make use of the visual descriptors such as the edge histogram descriptor (EHD) and the color layout descriptor (CLD) in MPEG-7. Since image features of the CLD and the EHD can be localized in terms of a$4{\times}4$ sub-image, we can specify image features such as color and edge distribution on each sub-image separately for image retrieval without a query image. Experimental results show that the proposed query method can be used to retrieve a good image as a starting point for further QBE-based image retrieval.
Kim, Jongwoo;Conesa, Jordi;Ramesh, Balasubramaniam
Asia pacific journal of information systems
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제25권1호
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pp.25-60
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2015
Use cases are commonly used to represent customer requirements during systems development. In a large software development environment, finding relevant use cases from a library of past or related projects is a complex, error-prone and expensive task. This study proposes an ontological methodology to support use case retrieval in an interactive manner. The architecture of a prototype system that implements this methodology is presented. To evaluate whether the proposed approach can provide satisfactory results to users, this study develops a research model and hypotheses based on interaction theory. These hypotheses are empirically tested using a laboratory experiment which controls information filtering and perceived interaction. Our study suggests that a system which interacts with a user intelligently reduces cognitive load and increases self-efficacy and satisfaction.
In this paper, we propose an efficient algorithm using wavelet transform for still image database retrieval. Especially, it uses only the lowest frequency sub-band in multi-level wavelet transform so that a retrieval system uses a smaller quantity of memory and takes a faster processing time. We extract different textured features, statistical information such as mean, variance and histogram, from low frequency sub-band. Then we measure the distances between the query image and the images in a database in terms of these features. To obtain good retrieval performance, we use the first feature (mean and variance of wavelet coefficients) to filter out most of the unlikely images. The rest of the images are considered to be candidate images. Then we apply the second feature (histogram of wavelet coefficient) to rank all the candidate images. To evaluate the algorithm, we create various distorted image databases using MIT VisTex texture images and PICS natural images. Through simulations, we demonstrate that our method can achieve performance satisfactorily in terms of the retrieval accuracy as well as the both memory requirement and computational complexity. Therefore it is expected to provide good retrieval solution for JPEG-2000 using wavelet transform.
The emotional information processing is to simulate and recognize human sensibility, sensuality or emotion, to realize natural and harmonious human-machine interface. This paper proposes an emotion-based image retrieval method. In this method, user can choose a linguistic query among some emotional adjectives. Then the system shows some corresponding representative images that are pre-evaluated by experts. Again the user can select a representative one among the representative images to initiate traditional content-based image retrieval (CBIR). By this proposed method any CBIR can be easily expanded as emotion-based image retrieval. In CBIR of our system, we use several color and texture visual descriptors recommended by MPEG-7. We also propose a fuzzy similarity measure based on Choquet integral in the CBIR system. For the communication between system and user, a relevance feedback mechanism is used to represent human subjectivity in image retrieval. This can improve the performance of image retrieval, and also satisfy the user's individual preference.
In this paper, a medical images retrieval method using feature extraction based on wavelet transform is proposed. We used energy of coefficients which is represented by wavelet transform. The proposed retrieval algorithm is comprised of the two retrieval. At first, we make a energy map for wavelet coefficient of a query image and then compare is to one of db image. And then we use an edge information of the query image to retrieve the images selected at the first retrieval once more. Consequently some retrieved images are displayed on screen.
In this paper, we propose a novo] content-based image retrieval system using both Hidden Markov Model(HMM) and an improved chain code. The Gaussian Mixture Model(GMM) is applied to statistically model a color information of the image, and Deterministic Annealing EM(DAEM) algorithm is employed to estimate the parameters of GMM. This result is used to segment the given image. We use an improved chain code, which is invariant to rotation, translation and scale, to extract the feature vectors of the shape for each image in the database. These are stored together in the database with each HMM whose parameters (A, B, $\pi$) are estimated by Baum-Welch algorithm. With respect to feature vector obtained in the same way from the query image, a occurring probability of each image is computed by using the forward algorithm of HMM. We use these probabilities for the image retrieval and present the highest similarity images based on these probabilities.
We propose efficient video retrieval scheme which use fast key frame extraction in DCT domain. Our scheme extract key frame using the edge histogram difference which is extracted in compressed domain for I-frames. And the video retrieval is implemented using Hausdorff distance function about edge histogram of key frame. This approach enables fast content-based video retrieval of the compressed video content without decompression process. Experimental results show our scheme is very fast and efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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