• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.114-121
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• 2008

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 환경 교육 컨텐츠 검색을 위한 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. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권3호
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• pp.171-180
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• 2003

내용기반 이미지검색이란 색상, 형태 및 질감 등의 저-수준 특징정보를 이용하여 이미지 데이터베이스를 구축하고, 이미지에 대한 검색요구가 발생했을 때 사용자가 찾고자 하는 이미지와 유사한 이미지를 제공하는 시스템으로 정의된다. 데이터베이스의 구축시간과 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간을 나누어 고려할 때, 사용자는 반응시간에 보다 관심을 갖는 것이 일반적이다. 내용기반 이미지검색 시스템에서 질의이미지와 데이터베이스 내의 이미지와의 유사도 비교시간이 전체 반응시간 중에서 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 이러한 유사도 비교시간을 최소화하기 위해 특징벡터의 클러스터링 기법을 적용한 2단계 탐색방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 2단계 탐색방법으로 대용량의 이미지 데이터베이스 내의 전체 이미지에 대한 원 특징정보와 비교하는 전체검색에 비해, 동일한 적합성을 보장하면서 평균적으로 2배 이상의 검색속도 향상을 확인하였으며, 이미지의 수가 더욱 커질수록 효과적임을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.179-188
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• 2003

내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7C호
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• pp.719-725
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• 2003

내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.230-240
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• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.263-279
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• 2009

CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.50-54
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• 1999

본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 색상 특징과 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 색상 특징은 지역별 색상 분포 히스토그램을 추출하고, 각 지역의 히스토그램 중에 가장 큰 값을 가지는 4개의 값을 특징 정보로 이용한다. 모양 특징을 추출하기 위한 전처리 과정은 경계면 추출과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정, angular sampling 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면까지의 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 200개의 폐곡선을 이루는 상표영상에 대한 검색 실험을 통하여 색상 정보와 모양 정보에 대한 정확도를 측정하였다. 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.72/0.83를 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.612-615
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• 2006

멀티미디어 시대의 도래와 함께 영상 정보의 관리는 중요한 분야로 자리 잡았고, 이러한 영상 정보의 체계적인 관리에 효과적인 내용기반 영상 검색 시스템이 등장하였다. 내용기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양의 특징을 이용한다. 오늘날 특징은 한 가지만 사용하기보다는 3가지 특징을 병합하여 사용한다. 기존의 다중 특징을 사용하는 방법들은 가중치를 수동으로 설정하여 검색 과정이 복잡한 단점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 퍼지 적분 가중치 할당 방법으로 보완하여 가중치를 자동으로 설정한다. 본 논문에서는 실험에 의해 최적의 퍼지 측도를 구하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.333-337
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• 2002

A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.

• 한국비블리아학회지
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• 제16권2호
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• pp.157-175
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• 2005

본 논문의 목적은 멀티미디어 내용을 표현하기 위해 제정된 MPEG-7의 비주얼 디스크립터를 설명하고 분석하기 위한 것이다. MPEG-7의 비주얼 디스크립터는 컬러, 모양, 질감, 모션으로 구성되어 있으며 이들 각각의 요소들에 대해 예제 및 응용분야와 더불어서 자세히 설명하고 있다. 마지막으로 본 연구에서는 이들 비주얼 디스크립터에 대한 전반적인 응용분야를 기술하고 있다. 이러한 비주얼 디스크립터들은 다양한 모양의 멀티미디어 내용을 인간의 개입 없이 자동으로 풍부하고 상세하게 표현할 수 있으며 내용 표현의 일관성을 유지하게 함으로써 멀티미디어 검색의 성능을 향상시킬 뿐 아니라 시스템간의 상호운영성을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.