• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.7 no.5
• /
• pp.617-632
• /
• 2004

Video Data includes moving objects which change spatial positions as time goes by. In this paper, we propose a new modeling method for a moving object contained in the video data. In order to effectively retrieve moving objects, the proposed modeling method represents the spatial position and the size of a moving object. It also represents the visual features and the trajectory by considering direction, distance and speed or moving objects as time goes by. Therefore, It allows various types of retrieval such as visual feature based similarity retrieval, distance based similarity retrieval and trajectory based similarity retrieval and their mixed type of weighted retrieval.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.487-490
• /
• 2010

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.110-112
• /
• 2000

이미지와는 달리, 비디오 데이터는 객체에 대한 움직임 정보(motion trajectory)를 가지고 있으며, 이러한 움직임 정보는 비디오 데이터만이 가지는 매우 중요한 특징으로 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 효율적인 내용기반 검색을 위해 하나의 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 single motion trajectory와 두 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 multiple motion trajectory를 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 아울러, 움직임 정보에 대한 사용자 질의에 대해 유사성을 측정하여 순위부여와 Time Interval을 지원하는 새로운 유사성 측정 알고리즘인 SIST와 SIMT를 제안한다.

• Smart Media Journal
• /
• v.1 no.3
• /
• pp.43-47
• /
• 2012

The recent proliferation of multimedia data necessitates the effectively and efficiently retrieving of multimedia data. These research not only focus on the retrieving methods of text matching but also on using the multimedia data features. Therefore, this paper is a similarity measurement method of trajectory using indexing information of moving object in video, for similarity measurement. This method consists of 2 steps. Firstly, Video data is processed indexing for trajectory extraction of moving objects using CCTV. Finally, we describe to compare DTW(Dynamic Time Warping) to TSR(Tansent Space Representation) algorithm.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.281-284
• /
• 2003

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 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.585-595
• /
• 2000

비디오 데이터에서 움직임 객체에 대한 움직임 경로는 내용-기반 검색을 위해 비디오 데이터를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터에서 움직임 객체의 움직임 경로를 모델링하기 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 비디오 데이터를 위한 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위해, 제안하는 기법은 시간, 공간 관계성과 더불어 일정 시간 간격 동안 움직인 객체의 이동 거리(moving distance)를 고려한다. 아울러, 제안하는 표현 기법에 기반하여 단일 움직임 객체의 움직임 경로와 다수 움직임 객체들의 움직임 경로를 위한 새로운 유사성 측정 알고리즘을 제시하며, 이들 알고리즘은 검색 결과에 대해서 유사성에 준하여 순위(Ranking)를 부여할 수 있다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 제안된 시공간 표현 기법은 기조의 Li 방법과 Shan의 방법에 비해 동등한 재현율을 유지하며, 정확율 측면에서 약 20%의 성능 향상을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.57-60
• /
• 2003

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 시스템은 설계한다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.10B no.6
• /
• pp.687-694
• /
• 2003

According to the rapid increase of multimedia data quantity recently, various means of video data search has been desired. In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.9B no.1
• /
• pp.105-112
• /
• 2002

In order to process video data effectively, we need to save its content on database and a content-based retrieval method which processes various queries of all users is required. In this paper, we present VRS(Video Retrieval System) which provides similarity query, SQBE(Scene Query By Example) query, and content-based retrieval by combining the feature-based retrieval and the annotation-based retrieval. The SQBE query makes it possible for a user to retrieve scones more exactly by inserting and deleting objects based on a retrieved scene. We proposed query language and query processing algorithm for SQBE query, and carried out performance evaluation on similarity retrieval. The proposed system is implemented with Visual C++ and Oracle.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.13D no.3 s.106
• /
• pp.347-356
• /
• 2006

A video stream can be represented by a sequence of data points in a multidimensional space. In this paper, we introduce a trend vector that approximates values of data points in a sequence and represents the moving trend of points in the sequence, and present a pattern similarity matching method for data sequences using the trend vector. A sequence is partitioned into multiple segments, each of which is represented by a trend vector. The query processing is based on the comparison of these vectors instead of scanning data elements of entire sequences. Using the trend vector, our method is designed to filter out irrelevant sequences from a database and to find similar sequences with respect to a query. We have performed an extensive experiment on synthetic sequences as well as video streams. Experimental results show that the precision of our method is up to 2.1 times higher and the processing time is up to 45% reduced, compared with an existing method.