As the usage of the Internet grows and digital media become more diversified, it has become much easier for digital contents to be distributed and shared. This makes easier to access the desired digital contents. On the other hand, there is an increasing need to protect the copyright of digital works. There are some prevalent ways to protect ownership, but they accompany several disadvantages. Among those ways, watermarking methods have the advantage of ensuring invisibility, but they also have a disadvantage that they are vulnerable to external attacks such as a noise and signal processing. In this paper, we propose the detecting method of illegal contents that is robust against external attacks to protect digital works. We extract HSV and LBP features from images and use Euclidian-based hashing techniques to shorten the searching time on high-dimensional and near-duplicate videos. According to the results, the proposed method showed higher detection rates than that of the Watermarking techniques in terms of the images with fabrications or deformations.
인터넷 사용의 대중화와 네트워크 기술의 발달로 인하여 일반 사용자에 대한 비디오 컨텐츠의 원활한 제공과 편리한 검색 방법이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 서비스를 지원하는 클립(clip)기반 비디오 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성되어 있다. 인덱싱 시스템은 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 파일 생성 및 클립단위의 비디오 데이터베이스 구축 방법으로 이루어진다. 검색 시스템은 키워드 질의에 의한 검색 방법과 대표 프레임의 2차원 브라우징 방법 및 클립의 내용을 실시간으로 볼 수 있는 방법으로 이루어진다. 결론적으로 제시된 방법들은 비디오 컨텐츠를 제공하는데 있어서 유용성을 보이며 또한 의도한 비디오 내용을 쉽게 찾을 수 있도록 해준다.
본 논문에서는 도메인 온톨로지를 사용하여 개인화 된 개념 기반의 검색 기법을 제안하였다. 제안 모델은 도메인 온톨로지를 이용한 컨텐츠의 대표 개념 추출, 컨텐츠 가중치와 개념 가중치를 이용한사용자 프로파일 구성 그리고 개인화 된 개념 기반 검색 과정으로 구성된다. 컨텐츠의 대표 개념은 TScore 기법을 이용하여 추출하였고, 사용자 프로파일은 개인 정보 수집 모듈을 통해 개념 가중치가 높은 개념을 대상으로 구성하였다. 개념 기반 검색을 위해 사용자 프로파일의 개념 집합과 컨텐츠의 대표 개념 집합간에 유사도를 비교하여 개인이 선호하는 개념의 우선순위에 의해 컨텐츠를 검색하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 인터넷 사이트에서 컨텐츠를수집하고사용자프로파일을구성하여 실험하였다. 실험 결과, 제안한 검색기법이 기존의 기반의 검색 기법에 비해 우수함을 보였다. 제안된 기법은 개인화 된 추천 시스템이나 전자 도서관 등과 같은 분야에서 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.
현재 대부분의 정보검색시스템에서 사용되고 있는 키워드 매칭기법은 기하급수적으로 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에는 부적합하다. 이러한 문제는 의미정보를 활용하여 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 의미정보를 효과적으로 활용할 수 있는 한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 기법은 의미정보를 개념그래프를 이용하여 표현하고, 이를 정보검색에 활용한다. 구현된 시스템은 완전 매칭과 부분 매칭이 가능한 시스템이다. 부분 매칭은 구문적 부분 매칭과 의미적 부분 매칭 두 가지가 있다. 의미적 유사도는 온톨로지 내의 서브클래스 관계로 계산된다. 이러한 기법은 정보검색 뿐만 아니라 동적 하이퍼링크의 구현 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다.
In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.
휴대용 멀티미디어 기기의 진화와 보급 확산에 따라 디지털 음원 보급이 용이해짐으로써 사용자는 디지털 음원 및 관련된 콘텐츠를 휴대용 멀티미디어 기기를 이용하여 검색 및 감상할 수 있게 되었다. 그러나 디지털 음악서비스 시장과는 대조적으로 CD로 제공되는 오프라인 음악서비스 시장은 점차적으로 침체되어 오프라인 음악서비스 시장 자체가 사장될 위기에 놓여있는 있는 실정이다. 본 논문에서는 오프라인 음악서비스의 중심인 음악앨범에 부착된 1차원 바코드와 휴대폰 음악서비스를 결합하여 두 음악서비스 시장이 상생할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 음악앨범 정보 검색 시스템은 실제의 음악앨범으로 부터 디지털 음원과 정보를 획득하기 위해 음악 CD에 부착된 1차원 바코드를 모바일 단말기에 입력하여 음원서버로부터 해당 앨범의 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 또한 검색 결과에 사용자 선호도를 반영하기 위해 앨범별 검색 횟수를 이용하여 사용자들이 선택한 음악 장르의 앨범을 최근 선호하는 앨범순으로 검색하도록 하였다. 제안하는 모바일 음악앨범 검색 시스템은 WIPI를 기반으로 구현되어 시범 서비스를 제공하고 있다.
CBIR is an effective tool to search and extract image contents in a large remote sensing image database queried by an operator or end user. However, as imaging principles are different by sensors, their visual representation thus varies among image modality type. Considering images of various modalities archived in the database, image modality difference has to be tackled for the successful CBIR implementation. However, this topic has been seldom dealt with and thus still poses a practical challenge. This study suggests a cross modality CBIR (termed as the CM-CBIR) method that transforms given query feature vector by a supervised procedure in order to link between modalities. This procedure leverages the skill of analyst in training steps after which the transformed query vector is created for the use of searching in target images with different modalities. Current initial results show the potential of the proposed CM-CBIR method by delivering the image content of interest from different modality images. Despite its retrieval capability is outperformed by that of same modality CBIR (abbreviated as the SM-CBIR), the lack of retrieval performance can be compensated by employing the user's relevancy feedback, a conventional technique for retrieval enhancement.
Mobile image retrieval is one of the most exciting and fastest growing research fields in the area of multimedia technology. As the amount of digital contents continues to grow users are experiencing increasing difficulty in finding specific images in their image libraries. This paper proposes a new efficient and effective mobile image retrieval method that applies a weighted combination of color and texture utilizing spatial-color and second order statistics. The system for mobile image searches runs in real-time on an iPhone and can easily be used to find a specific image. To evaluate the performance of the new method, we assessed the iPhone simulations performance in terms of average precision and recall using several image databases and compare the results with those obtained using existing methods. Experimental trials revealed that the proposed descriptor exhibited a significant improvement of over 13% in retrieval effectiveness, compared to the best of the other descriptors.
최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 독창적인 영상 언어라 일컬어지는 몽타주를 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹(Camera Tracking)에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자를 즐겁게 참여시킬 수 있는 뉴미디어 영상 디자인 툴(엔터테인먼트)이다. 일방적으로 영상을 시청하는 소극적 영상의 수용자에서 벗어나 영상 재생산의 적극적 주체가 되는, 사용자 중심의 새로운 영화(미디어기반 엔터테인먼트)의 토대가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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