한국정보과학회논문지:데이타베이스 (Journal of KIISE:Databases)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

비디오 데이타베이스에서 이동 객체를 위한 k-워핑 알고리즘 기반 유사 부분궤적 검색

Similar Sub-Trajectory Retrieval based on k-warping Algorithm for Moving Objects in Video Databases

  • 심춘보 (전북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 장재우 (전북대학교 전자정보공학부, 전북대학교공학연구원 공업기술연구센터)
  • 발행 : 2003.02.01
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.

Moving objects' trajectories play an important role in indexing video data on their content and semantics for content-based video retrieval. In this paper, we propose new similar sub-trajectory retrieval schemes based on k-warping algorithm for efficient retrieval on moving objects' trajectories in video data. The proposed schemes are fixed-replication similar sub-trajectory retrieval(FRSR) and variable-replication similar sub-trajectory retrieval(VRSR). The former can replicate motions with a fixed number for all motions being composed of the trajectory. The latter can replicate motions with a variable number. Our schemes support multiple properties including direction, distance, and time interval as well as a single property of direction, which is mainly used for modeling moving objects' trajectories. Finally, we show from our experiment that our schemes outperform Li's scheme(no-warping) and Shan's scheme(infinite-warping) in terns of precision and recall measures.

키워드

참고문헌

  1. A.P. Sistla, O. Wolfson, S. Chamberlain, and S. Dao, 'Modeling and Quering Moving Objects', ICDE, pp. 422 432, 1997 https://doi.org/10.1109/ICDE.1997.581973
  2. L. Forlizzi, R.H. Guting, E. Nardelli, and M. Schneider, 'A Data Model and Data Structures for Moving Objects Databases', Proc. of ACM SIGMOD Conf, pp. 319-330, 2000 https://doi.org/10.1145/335191.335426
  3. R.H. Guting, M.H. Bohlen, M.Erwig, C.S. Jensen, N.A. Lorentzos, M. Schneider, and M. Vazirgiannis, 'A Foundation for Representing and Querying Moving Objects', ACM Transaction on Database Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 1-42, 2000 https://doi.org/10.1145/352958.352963
  4. J.R. Smith and S.F. Chang, 'VisualSEEK: a Fully Automated Content-Based Image Query System,' in Procceedings of ACM Multimedia 96, pp. 87-98, 1996
  5. Virginia, E.Ogle, and M. Stonebraker, 'Chabot: Retrieval from a Relational Database of images,' IEEE Computer, Vol. 28, No. 9, pp. 40-48, 1995 https://doi.org/10.1109/2.410150
  6. J.Z. Li, M.T. Ozsu, and D. Szafron, 'Modeling Video Temporal Relationships in an Object Database Management System,' in Proceedings of Multimedia Computing and Networking(MMCN97), pp. 80-91, 1997 https://doi.org/10.1117/12.264311
  7. J.Z. Li, M.T. Ozsu, and D. Szafron, 'Modeling of Video Spatial Relationships in an Objectbase Management System,' in Proceedings of International Workshop on Multimedia DBMS, pp. 124-133, 1996 https://doi.org/10.1109/MMDBMS.1996.541863
  8. M.K. Shan and S.Y. Lee, 'Content-based Video Retrieval via Motion Trajectories,' in Proceedings of SPIE Electronic Imaging and Multimedia System II, Vol. 3561, pp. 52-61, 1998
  9. B.K. Yi, H.V. lagadish, and C. Faloutsos, 'Efficient Retrieval of Similar Time Sequences Under Time Warping,' In Proc. Int'l. Conf. on Data Engineering, IEEE, pp. 201-208, 1998 https://doi.org/10.1109/ICDE.1998.655778
  10. S.H. Park et al.,'Efficient Searches for Simialr Subsequence of Difference Lengths in Sequence Databases,' In Proc. Int'l Conf. on Data Engineering. IEEE, pp. 23-32, 2000 https://doi.org/10.1109/ICDE.2000.839384
  11. S.W. Kim, S.H. Park, and W.W. Chu, 'An Index-Based Approach for Similarity Search Supporting Time Warping in Large Sequence Databases,' In Proc. Int'l. Conf. on Data Engineering. IEEE, pp. 607-614, 2001 https://doi.org/10.1109/ICDE.2001.914875
  12. G. Salton, 'A New Comparison between Conventional Indexing(MEDLARS) and Automatic Text Processing(SMART),' Journal of the American Society for Information Science, Vol. 23, No. 2, pp 75-84, 1972 https://doi.org/10.1002/asi.4630230202
  13. G. Salton and M. McGill, An introduction to Modern Information Retrieval, McGraw-Hill, 1993