• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.891-898
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• 2004

An effective video indexing is required to manipulate large video databases. Most algorithms for video indexing have been commonly used histograms, edges, or motion features. In this paper, we propose an efficient algorithm using the luminance projection for video retrieval. To effectively index the video sequences and to reduce the computational complexity, we use the key frames extracted by the cumulative measure, and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results show that the proposed video indexing and video retrieval algorithm yields the higher accuracy and performance than the conventional algorithm.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1129-1133
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• 2006

본 논문에서는 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 의미기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주석기반 검색과 특징기반 검색을 통합한 에이전트를 이용하여 비디오 데이터의 내용 정보 추출 및 검색 과정을 자동으로 처리한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능 평가에서 비디오 데이터의 장면 검색에 대하여 기존 시스템 보다 재현율과 정확률의 증가를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.99-105
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• 2000

비디오는 broadcasting, 교육, 출판과 군사 등 다양한 응용들과 함께 멀티미디어 컴퓨팅과 통신 환경의 중요한 요소가 되었다. 멀티미디어 데이터 검색을 위한 효과적인 방법의 필요성은 대용량의 멀티미디어 응용들에서 날로 증가하고 있다. 따라서, 비디오 데이터의 검색과 표현은 비디오 데이터베이스에서 주요 연구 이슈 중에 하나가 되었다. 비디오 데이터의 표현 방법으로 주로 2가지 접근 방법이 있다: (1) 내용 기반 비디오 검색 과 (2) 주석 기반 비디오 검색. 이 논문은 의미 기반 주석을 이용한 비디오 검색 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2031-2041
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• 1999

본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1133-1141
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• 2004

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.195-198
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• 2009

최근에는 정보와 지식의 교환을 위한 시맨틱 웹 구축의 연구가 활발해 지고 있다. 동영상 콘텐츠를 시맨틱 웹상에서 지식으로 활용하기 위해서는 의미적 검색이 선행 되어야 하는데 현재는 동영상 콘텐츠의 메타데이터와 키워드의 일치성 판단에 의한 검색이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 집단 지성을 사용하여 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 및 활용이 용이하도록 사용자 참여 정보를 확대하고, 의미적 요소인 유용성 수치와 히스토리 데이터를 추가한 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 제안한 온톨로지 스키마를 활용하면, 시맨틱 웹상에서 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 시 기존 검색 방법 보다 재현율이 높으며, 각종 동영상 콘텐츠를 지식으로 활용 가능하게 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.687-694
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• 2003

최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제11권1호
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• pp.24-31
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• 2017

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.631-644
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• 2002

In this paper efficient algorithms for content-based video retrieval using motion information are proposed, including temporal scale-invariant retrieval and temporal scale-absolute retrieval. In temporal scale-invariant video retrieval, the distance transformation is performed on each trail image in database. Then, from a given que교 trail the pixel values along the query trail are added in each distance image to compute the average distance between the trails of query image and database image, since the intensity of each pixel in distance image represents the distance from that pixel to the nearest edge pixel. For temporal scale-absolute retrieval, a new coding scheme referred to as Motion Retrieval Code is proposed. This code is designed to represent object motions in the human visual sense so that the retrieval performance can be improved. The proposed coding scheme can also achieve a fast matching, since the similarity between two motion vectors can be computed by simple bit operations. The efficiencies of the proposed methods are shown by experimental results.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.103-109
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• 2011

With the growing popularity of digital video applications, those areas of the efficient transmit, storage management, and search technology for video data are emerging as an important core technology. To be an effective video indexing system, users need to be able to find the video segments that they want. Unfortunately, video data is difficult to manage because of its unstructured data type and large volume with linear forms. This paper proposes a shot verification using visual rhythm and video retrieval system. The shot verification is designed to detect a segment from video easily and quickly, known as shot boundaries, just by changing the visual rhythm without playing the image. Therefore, this can decrease the false detected shots and generate the unidentified shots and key frames. The retrieval system is constructed in terms of visual descriptor from the list of MPEG-7. The effectiveness of the proposed shot verification process and video retrieval system is demonstrated.