본 논문에서는 일련의 디지털 사진들을 특정한 인물에 기반하여 브라우징 하는 것을 돕기 위한 인물 기반 사진 색인 방법을 제안한다. 기존의 인물 기반 영상 색인의 경우, 얼굴 특징값만을 인물 특정값으로 이용하였다. 이에 반하여, 제안하는 방법의 주 된 목적은 얼굴의 주변 정보인 상황 및 옷 정보를 얼굴 정보와 함께 조합하여 색인 과정에 활용함으로써 인물 기반 사진 색인 의 성능을 높이는 것이다 얼굴 특정값과 옷 특징값을 효과적으로 조합하기 위해, 인물을 상황 별로 클러스터링하는 방법이 함께 제안된다 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 검증하기 위해 1120 장의 사진 데이터베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에서, 기존의 방법에서처럼 얼굴 특정값만을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 70%의 평균 성능을 보였으며, 제안 된 방법을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 92%의 평균 성능을 보여 제안된 방법이 인물 별 사진 색인에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 먼저 영상 초록의 배열 모형을 영상물의 소통 구조 이론, FRBR 모형 및 용어간의 구문적 및 어의적 관계를 고려하는 PRECIS 색인 이론 등을 이용하여 설계하고 이 모형에 따라서 영상 초록을 구성한 후 순차적 영상 초록과 요약문과 색인어 추출의 정확도 측면에서 어떤 차이를 보이는지 6개의 표본 비디오와 26명의 피조사자를 이용하여 실험을 통해서 조사해 보았다. 조사 결과, 배열 모형 기반 영상 초록이 순차적 영상 보다 더 정확한 요약문을 추출하는 것으로 나타났고 색인어 추출의 정확도는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 영상 초록의 반복 보기의 효과를 측정한 결과 순차적 영상 초록을 먼저 보고 배열 모형 영상초록을 반복해서 본 경우에 요약문의 정확도가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 기초하여 디지털 비디오 도서관 환경에서 영상 초록의 두 가지 활용 방안 즉, OPAC 환경에서 영상 초록의 초기값으로 순차적 영상 초록을 제시하고 선택을 통해서 배열 모형 기반 영상 초록이 함께 출력되는 비디오 브라우징 인터페이스를 구성하는 것과 제안된 배열 모형 기반 영상 초록을 영상 질의의 구조화된 매칭 자료로 활용하는 것에 대해서 제안하였다.
비디오 검색 및 색인은 먼저 압축 비디오에서 장면전환을 검출하여 샷(shot)으로 분리한 후 샷 내에 키프레임 특징 정보들의 유사도 비교를 통해 이루어진다. 일반적으로 내용기반 영상 및 비디오 검색에서는 컬러, 형태, 질감의 세 가지 대표적인 영상 특징들이 주로 사용된다. 그러나 여러 특징들이 결합되어 사용되는 검색 시스템이라 할지라도 각 특징들에 대한 가중치가 적합하게 부여되지 않으면 검색되는 결과 영상의 순위가 크게 변하여 검색 성능이 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 특징들이 결합되어 사용될 때 각 특징에 대한 가중치를 적응적으로 부여해서 비디오 검색 성능을 개선하고자 한다. 제안한 방법을 3,200개 키 프레임으로 구성된 비디오 데이터베이스에서 실험을 하였고 다양한 성능평가 방법을 통해 제안한 방법이 기존 고정가중치 부여를 이용한 방법과 비교하여 검색 성능이 개선됨을 볼 수 있었다.
본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역 특징백터를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 컬러 히스토그램 검색방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSY 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구하고, 이를 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 또한 컬러 히스토그램 방법들의 가장 큰 문제점인 공간 정보가 부족한 것은 영상을 16개 영역으로 나눠서 각 영역간의 비교를 통해 해결한다. 그리고 색상 검색에 추가적으로 모양 특징인 에지와 질감 특징인 DCT 변환의 DC를 이용하여 검색의 정확도를 높인다 1,000개의 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보인다.
본 논문에서는 내용기반 영상검색 시스템에서 검출 정확성을 개선하기 위한 모양 기반 객체 표현 기법인 골격 나무 구조와 골격 나무 구조에 기반한 검색 기법을 제시한다. 모양의 표현을 위한 새로운 골격 나무 표현 기법은 객체의 모양을 계층적인 나무 구조로 표현한다. 나무 구조에서의 상위 레벨의 노드들은 객체 모양의 대략적인 몸체를 표현하고 하위 레벨의 노드들은 객체 모양의 세밀한 부분을 표현한다. 대부분의 영상 잡음 영향은 하위 레벨의 노드들에 국한되므로 외곽선 잡음의 영향은 하위 레벨에 대한 가중치를 조절하여 감소시킬 수 있다. 두 골격 나무의 유사성은 두 나무의 골격 노드들을 매칭하여 계산된다. 두 골격 노드들의 집합이 표현하는 영역의 유사성 계산을 위해서 Zernike 모멘트 불변량과 Fourier 기술자 불변량의 조합이 사용된다. 검출의 정확도를 다른 유사성 측도와 비교하고 그 결과를 제시하였다. 실험 결과 제안된 검색 기법의 검출 정확도가 증가하였음을 알 수 있었다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.
내용기반 비디오 복사 검출(content-based video copy detection)은 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로서, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오의 복사본을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 원본 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 검출방법은 키 이미지를 선택 한 다음 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사검출을 위해 시간에 따른 영상의 변화를 나타내는 모션을 구한다. 이를 각 방향으로 양자화하여 제안한 방향성 히스토그램을 구하면 비디오의 클립은 1차원 그래프 형태로 변환된다. 제안한 알고리즘은 실시간 검색을 위한 인덱스 구성에 적합하고, 비디오 특징의 정합에 의해 움직임 변화가 많은 TV광고 노출 횟수 검색 둥에 유리하다.
디지털 도서관은 자연어 문서와 멀티미디어 자료에 대한 정보 검색 엔진을 필요로 하는 가장 중요한 데이터베이스 시스템이다. 이 논문은 자연어 처리 기법의 정보 검색 엔진과 브라우저에 대한 설계와 실험 결과를 소개한다. 자연어 문서에 대한 정보 검색 과정은 어휘 분석, 구문 분석, 스테밍, 주제어 색인 등의 계산학적 처리를 포함한다. 많은 이미지와 이미지의 제목, 그리고 자연어로 기술된 설명 문서를 포함하는 실험적인 데이터베이스 ‘Earth and Space Science’를 통해서 자연어 문서 분석에 기반하는 정보 검색 기능을 실험하였다. 또한 디지털 도서관 환경에서의 멀티미디어 정보 검색 내용 기반의 이미지 검색 엔진과 병행하는 정보 검색 시스템으로서의 가능성을 보여준다.
본 논문은 일생동안 한 개인이 느끼는 오감 정보를 모두 저장하는 데 필요한 기억 용량을 분석하고 저장공간을 추정하였다. 추정된 저장 공간은 현대 압축 기술을 사용하였고, 오감 정보는 입거나 이식 가능한 유비쿼터스 환경하에서 얻어지는 센싱 정보이다. 저장 공간의 약 76%가 일반 텔레비젼 수준의 화질인 비디오 시각 정보를 저장하는 데 사용되고 저장 공간의 나머지 부분은 인덱스 정보를 포함하는 음성, 미각, 후각, 촉각 정보를 저장한다. 한 개인의 태아기를 포함한 일생 동안, 약 100년간의 데이터 저장에는 약 600 tera bytes의 저장 용량이 필요한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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