인터넷 상에 산재해 있는 사진이나 비디오 등 시각 미디어 데이터를 효과적으로 검색하는 것은 전자 미술 박물관, 전자상거래, 전자 쇼핑몰 등 여러 응용 분야에서 중요한 일이다. 이러한 분야에서는 단순한 키워드 검색이 아닌 내용 기반 또는 의미 기반의 멀티미디어 검색을 필요로 한다. 인터넷 상의 시각 미디어를 효과적으로 검색하기 위해 제안된 선행 연구에서는 시각 미디어의 메타데이터와 온톨로지를 이용하고 또한 웹서비스를 이용하여 의미 기반의 검색을 수행한다. 본 연구에서는 인터넷 상에서 여러 시각 미디어 제공자와 이 제공자들의 정보를 가지고 있는 하나의 중계자가 존재하는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하기 위한 전 단계로 적합한 서비스 제공자를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 질의에 적합한 제공자들과 그 순위를 효율적으로 얻기 위하여 온톨로지의 트리 구조를 이용한다. 온톨로지 트리에서 하위 노드의 크기와 자식 노드의 크기에 기반한 이 방법은 기존의 방법에 비해 효과적으로 제공자들간의 순위를 측정한다. 실험 결과 이 방법이 속도는 비슷하게 유지하면서 정확한 결과를 도출함을 보인다.
The need for content-based retrieval from visual media, such as image and video data, is ever increasing rapidly in many applications, such as electronic art museums, internet shopping malls, internet search engines, and medical information systems. In our previous research, we proposed an architecture, called the HERMES, which is a Web Service-enabled visual media retrieval framework. In this paper, we propose the Web Service workflows that are employed in the HERMES. We describe how we designed the workflows for service registration and query processing in the framework. We especially explain how metadata and ontology can be utilized to realize more intelligent content-based retrieval on visual media data.
온톨로지의 용용 분야 중 하나인 정보 검색(Information Retrieval) 분야는 그 응용에 있어서 가장 도전적인 분야 중 하나이며, 그 중에서도 이미지의 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 하는 정보 검색은 키워드 기반의 이미지 검색을 대체 할만한 기술로 각광 받고 있다. 미술 작품이나 풍경 사진 둥 시각 미디어는 정보 검색에서도 수요가 매우 많은 영역이다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 복수의 시각 미디어 제공자가 있고 이제공자들의 정보를 가지고 있는 단일 중계자가 있는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 즉 서비스 온톨로지, 제공자 온톨로지 같은 온톨로지를 정의하고 사용자의 질의에 맞는 제공자의 목록을 효율적으로 얻기 위한 ASN.1 기반의 추론 방법을 제안하였다 이 방법은 기존의 트리 기반이나 구간 (interval) 기반의 방법에 비해 더 효율적이었다. 끝으로 실험을 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다. 또한 제공자가 중계자에게 자신의 서비스를 등록할 때 생기는 서비스 온톨로지에 병합하는 문제에 대한 효과적인 방법을 제안하였다.
웹 서비스 사이트들의 급속한 증가에 따라 수많은 유사 웹 서비스들 중에서 최적의 서비스를 찾는 방법이 문제가 되고 있다. 매치메이커는 주어진 질의에 적합한 서비스 사이트를 찾아주는 일종의 에이전트 시스템이다. 본 논문에서는 분산 시각 미디어 검색 프레임워크인 HERMES를 위한 매치메이커를 제안하고, QoS를 기반으로 결과 서비스 사이트의 순위를 부여하는 방법을 설명한다. 또한 실험을 통해 제안 방법의 유용성과 정확성을 보인다.
최근들어 오디오, 비디오와 이미지 같은 다양한 디지털 멀티미디어 데이터의 인덱싱, 브라우징과 질의를 위한 새로운 형태의 시스템이 개발되었다. 이러한 시스템은 각 미디어 스트림을 실제 물리적 이벤트에 따라서 작은 유닛단위로 나누고, 물리적 이벤트들을 검색을 위해서 효율적으로 인덱스화 시킨다. 본 논문에서는 오디오-비주얼 데이터의 분석과 세그멘테이션을 위해서 각 데이터가 가지고 있는 오디오, 이미지, 비디오 특징을 이용하는 새로운 방법을 사용한다. 이것은 이미지나 비디오만을 분석했던 이전의 방법들을 문제점을 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 방법을 이용하여 XCRAB이라고 불리는 웹 기반 멀티미디어 검색 시스템을 구현하였고, 성능평가를 위해서 여러가지 질의의 조합을 이용하여 실험을 하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.230-240
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2022
Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.
HERMES(tHE Retrieval framework for visual MEdia Service)는 웹 상에 존재하는 그림, 영상 등 시각미디어 검색을 위한 시스템이다. 복수의 서비스 제공자와 하나의 서비스 중계자가 있는 분산 환경에서, 사용자의 질의가 왔을 때 서비스 중계자는 적절한 서비스 제공자를 효율적으로 찾는 것이 매우 중요하다. 그래서 다양한 서비스 제공자가 존재하는 분산환경에서 서비스 제공자들간의 랭킹은 매우 중요하다. 본 논문에서는 온톨로지를 사용하여 서비스 제공자들을 랭킹하는 방법을 제안하고 기존의 서비스 제공자 랭킹과 비교하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 우수함을 보인다.
한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.137-142
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1997
One of the inherent problems in constructing the sign language dictionary is how to make retrieval and comparison operations on the visual database of signs. This paper describes a retrieval method, especifically for Japanese signs. This method has a useful capability for flexible retrieval of the sign from a bilingual dictionary. Our method can retrieve similar signs to the given input. The retrieval mechanism is essentially based on similarity between the given verbal description and verbal descriptions in a retrieval database. The similarity measure of verbal descriptions can be considered as the approximations for the similarity of sign motion images. As a results of our experiment, the success ratio of the retrievals is 96% in averages.
비디오데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미검색기법이 요구된다. 본 논문에서는 특징 기반 검색과 주석 기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의와, SQBE(scene query by example) 질의가 가능한 비디오 검색시스템(Video Retrieval System : VRS)을 제안한다. 사용자는 SQBE 질의를 통해 장면의 검색 결과로 제시된 장면을 기반으로 객체의 추가 삭제를 통해 사용자가 원하는 좀 더 정확한 장면의 검색이 가능하다. 또한 SQBE질의를 위한 질의언어와 이 질의를 처리하기 위한 질의처리알고리즘을 제안하고 장면과 객체의 유사성 검색에 대한 성능평가를 수행했다. 제안된 시스템은 Visual C++과 Oracle을 이용하여 구현되었다.
기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 메타데이타 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수 사용자들이 Broker서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이타에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 Load Balancing 시스템을 제안한다. 또한 기존의 방식들과 비교실험을 통하여 제안하는 Load Balancing 시스템의 스케줄링 기법이 빠르다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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