To retrieve complex data such as images, the content-based retrieval method rather than keyword based method is required. In this paper, we implemented a content-based image retrieval system which retrieves object of user query effectively using invariant moments which have invariant properties about linear transformation like position transition, rotation and scaling. To extract the shape feature of objects in an image, we propose a labeling algorithm that extracts objects from an image and apply invariant moments to each object. Hashing method is also applied to reduce a retrieval time and index images effectively. The experimental results demonstrate the high retrieval efficiency i.e precision 85%, recall 23%. Consequently, our retrieval system shows better performance than the conventional system that cannot express the shale of objects exactly.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.98-100
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2000
현대 사회는 웹이라는 것을 통하여 수많은 정보들을 얻을 수 있으며 시간과 공간을 초월하고 있다. 이러한 정보들 가운데 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트 등을 실시간으로 동시에 제공받는 것은 아직도 웹 상에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 W3C(World Wide Web Consortium)에서 XML 어플리케이션의 하나로서 SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language)이란 표준화한 방안과 기술을 개발하였고, 이러한 표준화된 SMIL을 바탕으로 기존의 디지털 T.V, VOD, 웹 상에서의 멀티미디어 프리젠테이션 등과 같은 분야와 연계하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 리얼시스템사의 G2나 애플사의 QuickTime과 같은 SMIL을 지원하는 상용 플레이어들을 비롯한 기존의 다양한 SMIL 플레이어에는 SMIL 문서를 검색할 수 있는 해결책을 제시하지 못하고 있다. 현재와 같으 기하급수적인 웹의 발전은 기본적인 웹의 기능 외에 웹에 대한 다양한 검색 기능이 제공되면서부터 이며 웹의 이러한 발전 과정을 미뤄볼 때 SMIL 또한 이러한 검색 기능의 제공은 필수적이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문에서는 기존의 SMIL 플레이어들이 지원하지 못했던 검색 기능을 지원하기 위해 SMIL에서 의미를 가지는 엘리먼트와 컨텐트를 가지고 인덱스를 구축하고, 또한 이를 이용하여 산재해 있는 SMIL 문서와 문서내의 미디어 객체 등에 대한 검색을 수행한 후 선별적으로 디스플레이할 수 있게 하는 검색 기능을 갖는 SMIL 플레이어를 설계 및 구현한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.279-282
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2012
로컬 히스토그램 평활화(LHE)는 영상에서 로컬 정보를 강조하기 위한 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 그러나 이 알고리즘은 스펙클 노이즈를 증폭시키는 단점을 가진다. 따라서, 기존의 로컬 히스토그램 평활화 기법을 확장한 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 이용하여 기존 로컬 히스토그램 평활화 기법들의 문제점을 해결하고자 하였다. 이 방법은 3단계-컨트라스트 향상 단계, 노이즈 제거 단계, 통합 단계로 이루어진다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 컨트라스트 향상 단계에서 일반적인 로컬 히스토그램 평활화 방법이 아닌 컨트라스트를 제한하는 적응적인 히스토그램 평활화 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 새로운 바이레터럴 필터를 적용하였다. 즉, 기존 방법의 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법 및 잘 알려진 로컬 히스토그램 평활화 기법들과 비교하여 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.63-65
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2000
웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.
In this paper, we introduced a system that extracts metadata by recognizing characters and objects in media using deep learning technology. In the field of broadcasting, multimedia contents such as video, audio, image, and text have been converted to digital contents for a long time, but the unconverted resources still remain vast. Building media archives requires a lot of manual work, which is time consuming and costly. Therefore, by implementing a deep learning-based metadata generation system, it is possible to save time and cost in constructing media archives. The whole system consists of four elements: training data generation module, object recognition module, character recognition module, and API server. The deep learning network module and the face recognition module are implemented to recognize characters and objects from the media and describe them as metadata. The training data generation module was designed separately to facilitate the construction of data for training neural network, and the functions of face recognition and object recognition were configured as an API server. We trained the two neural-networks using 1500 persons and 80 kinds of object data and confirmed that the accuracy is 98% in the character test data and 42% in the object data.
This paper describes an implementation of the slide-show functionality, which is one of the services that can be provided by the Digital Multimedia Broadcasting (DMB). While the existing analog radio broadcasting services provide audio only, DMB slide-show is the functionality that can deliver still images associated with the audio. For example, it can deliver the photographs of the singer, album cover images, or the lyrics of the song that correspond to the audio. There are two modes for the transmission of the slide-show. Firstly. the program-associated data (PAD) field within the DMB audio frame can be utilized and secondly, the slide-show data can be transmitted, after being multiplexed, with other service data as individual data stream separated from the audio. This paper describes PC-based implementations of a transmitter-side module that inserts slide-show data into the PAD area within audio bitstream and a receiver-side application module that plays the slide-show through decoding the PAD within the received audio bitstream and demonstrates their validity through experiments.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.23-40
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2003
6. ATC 성공사례 및 국내 현황 중앙대학교 AVID Training Center 1).사 업 명 AVID 미디어 공인 교육 센타 (AVID Tanning Center) 2003년 6월 서울 지역 유일하게 활동시작 2). 사 업 내 용 - 산업용 디지털 콘텐츠의 개발 - 생산 및 리 소스확보 - 디자인. 애니메이션. 영화. 게임 등 콘텐츠 제작에 필요한 다양한 디지털 이미지 음향등 산업용 콘텐츠를 산학협력에 의해 확보 - 공동활용체계 구축으로 디지털 콘텐츠 산업의 경쟁력 강화 - 디지털 콘텐츠 유통 및 전문인력 양성 콘텐츠의 국내 외 유통기반 구축 - 저작권 보호 관련기술의 표준화 지원 및 기술개발 사업지원 - 디지털 영화 제작 산업디자인, 사진, 게임, 디지털 콘텐츠의 기획 -콘텐츠 제작 관련 교육을 통한 콘텐츠 제작자의 저변 확대 - 디지털 콘텐츠 분양 정보 공동체 조성 - 디지털 콘텐츠 경영정보, 마케팅 정보의 공유 - 디지털 콘텐츠 산업 통계 및 지표 연구, 지역별 특성 연구 지원 - 디지털 콘텐츠 산업 관련 정보 네트워크 구축 제공
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.81-84
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2011
최근 디지털 비디오는 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 이용하여 인터넷을 통해 스트림 동영상으로 전송 되고 있다. 이러한 영향으로 비디오 영상을 검색하는 동영상 검색엔진의 필요성이 크게 증가하였다. 기존의 비디오 이미지 처리에는 전체적 특징을 이용한 비디오 검색을 사용하여 완전히 동일한 동영상을 찾는 것은 가능하였지만, 유사한 동영상을 찾는 것은 불가능하였다. 본 논문에서는 유사한 동영상들은 서로 비슷한 부문이 많이 존재한다는 점에 착안하여 동영상 클립을 키 프레임 단위로 나누어 각 키 프레임의 지역 특징을 사용해, 각 특징들 간의 가중치 있는 최대 이분 매치를 이용한 유사도 측정을 통해 비슷한 동영상 검색할 수 있게 하였다. 실험 결과 만족할 만한 성능으로 유사한 동영상 영상을 검색해 내는 것을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.239-242
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2000
급속한 컴퓨터 및 통신 기술의 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야들에서 활용되고, 기하급수적으로 증가되고 있으나, 기존의 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로 한 것이기에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여들의 문제점을 가지고 있다. 이에, 상기에 기술한 문제점을 해결하기 위하여 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 할 수 있는 동영상 분석 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 논문의 주된 연구과제는 컷 검출을 위한 통합 특징량 적용법과 색상특징, 모양특징을 사용하여 이미지 내의 특징 정보를 분석하는 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.67-69
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2001
최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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