Due to the increasing of multimedia data quantity, database searching based on image becomes important. For this scheme, MPEG-7 gives a good solution to efficient data searching. MPEG-7 uses Descriptors which are color, texture, and shape to extract features from images. It is obvious that using more than one Descriptor causes more accurate data searching result than using just one. In this paper, selecting a composite of MPEG-7 visual Descriptor using KL-Expansion is proposed.
MPEG-7 standardization work has started with the aims of providing fundamental tools for describing multimedia contents. MPEG-7 defines the syntax and semantics of descriptors and description schemes so that they may be used as fundamental tools for multimedia content description. In this paper, we introduce a texture based image description and retrieval method, which is adopted as the homogeneous texture descriptor in the visual part of the MPEG-7 final committee draft. The current MPEG-7 homogeneous texture descriptor consists of the mean, the standard deviation value of an image, energy, and energy deviation values of Fourier transform of the image. These are extracted from partitioned frequency channels based on the human visual system (HVS). For reliable extraction of the texture descriptor, Radon transformation is employed. This is suitable for HVS behavior. We also introduce various matching methods; for example, intensity-invariant, rotation-invariant and/or scale-invariant matching. This technique retrieves relevant texture images when the user gives a querying texture image. In order to show the promising performance of the texture descriptor, we take the experimental results with the MPEG-7 test sets. Experimental results show that the MPEG-7 texture descriptor gives an efficient and effective retrieval rate. Furthermore, it gives fast feature extraction time for constructing the texture descriptor.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.12
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pp.1083-1087
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2005
As development of digital technology, many kinds of multimedia data are used variously and requirements for effective use by user are increasing. In order to transfer information fast and precisely what user wants, effective retrieval method is required. As existing multimedia data are impossible to apply the MPEG-1, MPEG-2 and MPEG-4 technologies which are aimed at compression, store and transmission. So MPEG-7 is introduced as a new technology for effective management and retrieval of multimedia data. In this paper, we extract content-based features using color descriptor among the MPEG-7 standardization visual descriptor, and reduce feature data applying PCA(Principal Components Analysis) technique. We model the cerebral cortex and hippocampal neural network in engineering domain, and team content-based feature vectors fast and apply the hippocampal neural network algorithm to compose of optimized feature. And then we present fast and precise retrieval effect when indexing and retrieving.
In this paper, a multimedia database retrieval system is proposed using MPEG-7 meta data. Multimedia content based retrieval system is implemented with the MPEG-7 meta data extraction and matching technique. MPEG-7 descriptors and descriptor schemes are stored into the database with other meta data. When a query image is given, the descriptors and descriptor schemes of the query image are extracted and compared with the descriptors and descriptor schemes in the database. Finally, images having more similarity are retrieved.
This paper proposes a new indexing mechanism for MPEG-7 visual descriptors, especially Dominant Color and Contour Shape descriptors, that guarantees an efficient similarity search for the multimedia database whose visual meta-data are represented with MPEG-7. Since the similarity metric used in the Dominant Color descriptor is based on Gaussian mixture model, the descriptor itself could be transform into a color histogram in which the distribution of the color values follows the Gauss distribution. Then, the transformed Dominant Color descriptor (i.e., the color histogram) is indexed in the proposed indexing mechanism. For the indexing of Contour Shape descriptor, we have used a two-pass algorithm. That is, in the first pass, since the similarity of two shapes could be roughly measured with the global parameters such as eccentricity and circularity used in Contour shape descriptor, the dissimilar image objects could be excluded with these global parameters first. Then, the similarities between the query and remaining image objects are measured with the peak parameters of Contour Shape descriptor. This two-pass approach helps to reduce the computational resources to measure the similarity of image objects using Contour Shape descriptor. This paper also proposes two integration schemes of visual descriptors for an efficient retrieval of multimedia database. The one is to use the weight of descriptor as a yardstick to determine the number of selected similar image objects with respect to that descriptor, and the other is to use the weight as the degree of importance of the descriptor in the global similarity measurement. Experimental results show that the proposed indexing and integration schemes produce a remarkable speed-up comparing to the exact similarity search, although there are some losses in the accuracy because of the approximated computation in indexing. The proposed schemes could be used to build a multimedia database represented in MPEG-7 that guarantees an efficient retrieval.
This paper has been studied for alphabet recognition by using MPEG-7 descriptors. As an application of MPEG-7, the algorithms in this paper have employed Homogeneous Texture descriptor and Edge Histogram descriptor. For confident matching a voting system is used with a tree structure,
In this paper, we present a texture description method as a standardization of multimedia contents description. Like color, shape, object and camera motion information, texture is one of very important information in the visual part of international standard (MPEG-7) in multimedia contents description. Current MPEG-7 texture descriptor has been designed to fit human visual system. Many psychophysical experiments give evidence that the brain decomposes the spectra into perceptual channels that are bands in spatial frequency. The MPEG-7 texture description method has employed Radon transform that fits with HVS behavior. By taking average energy and energy deviation of HVS channels, the texture descriptor is generated. To test the performance of current texture descriptor, experiments with MPEG-7 Texture data sets of T1 to T7 are performed. Results show that the current MPEG-7 texture descriptor gives better retrieval rate and fast and fast extraction time for texture feature.
MPEG-7 Visual Standard specifies a set of descriptors that can be used to measure similarity in images or video. Among them, the Edge Histogram Descriptor describes edge distribution with a histogram based on local edge distribution in an image. Since the Edge Histogram Descriptor recommended for the MPEG-7 standard represents only local edge distribution in the image, the matching performance for image retrieval may not be satisfactory. This paper proposes the use of global and semi-local edge histograms generated directly from the local histogram bins to increase the matching performance. Then, the global, semi-global, and local histograms of images are combined to measure the image similarity and are compared with the MPEG-7 descriptor of the local-only histogram. Since we exploit the absolute location of the edge in the image as well as its global composition, the proposed matching method can retrieve semantically similar images. Experiments on MPEG-7 test images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.04 in ANMRR, which shows a significant difference in visual inspection.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.2
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pp.131-139
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2003
Shape descriptors play an important role in systems for object recognition, retrieval, registration, and analysis. Seven well-known descriptors including MPEG-7 visual descriptors arebriefly reviewed and a new robust pattern recognition descriptor is proposed. Performance comparison among descriptors are presented. Experiments show that the newly proposed descriptor yields better performance results than Fourier, invariant moment, and edge histogram descriptors.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.1
s.307
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pp.27-34
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2006
In this paper, we propose a combined region-based image retrieval system using EHD(Edge Histogram Descriptor) and CLD(Color Layout Descriptor) of MPEG-7 descriptors. The combined descriptor can efficiently describe edge and color features in terms of sub-image regions. That is, the basic unit for the selection of the region-of-interest (ROI) in the image is the sub-image block of the EHD, which corresponds to 16 (i.e., $4{\times}4)$ non-overlapping image blocks in the image space. This implies that, to have a one-to-one region correspondence between ELE and CLD, we need to take an $8{\times}8$ inverse DCT (IDCT) for the CLD. Experimental results show that the proposed retrieval scheme can be used for image retrieval with the ROI based image retrieval for MPEG-7 indexed images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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