In this paper, we propose a new method of indexing and searching based on object-specific features at different semantic levels for video retrieval. A moving trajectory model is used as an indexing key for accessing the individual object in the semantic level. By tracking individual objects with segmented data, we can generate motion trajectories and set model parameters using polynomial curve fitting. The proposed searching scheme supports various types of queries including query by example, query by sketch, and query on weighting parameters for event-based video retrieval. When retrieving the interested video clip, the system returns the best matching event in the similarity order.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.4
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pp.1-14
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2004
In this study, we propose Linktable based on extended TB-Tree(LTB-Tree) which can improve the performance of existing TB (Trajectory-Bundle)-tree proposed for indexing the trajectory of moving objects in GIS Applications. In addition, in order to evaluate proposed indexing scheme, we take into account as follows. At first, we select existing R*-tree, TB-tree, and LTB-tree as the subject of performance evaluation. Secondly, we make use of random data set and real data set as experimental data. Thirdly, we evaluate the performance with respect to the variation of size of memory buffer by considering the restriction of available memory of a given system. Fourth, we test them by using the experimental data set with a variation of data distribution. Finally, we think over insertion and retrieval performance of trajectory query and range query as experimental measures. The experimental results show that the proposed indexing scheme, LTB-tree, gains better performance than traditional other schemes with respect to the insertion and retrieval of trajectory query.
Because moving objects usually move on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. But, because FNR-tree and MON-tree are stored by the unit of the moving object's segment, they can't support the whole moving objects' trajectory. In this paper, we propose an efficient trajectory index structure, named Trajectory of Moving objects on Network Tree(TMN Tree), for moving objects. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attribute, and preserve moving objects' trajectory. Then, we design index structure which supports not only range query but trajectory query. In addition, we divide user queries into spatio-temporal area based trajectory query, similar-trajectory query, and k-nearest neighbor query. We propose query processing algorithms to support them. Finally, we show that our trajectory index structure outperforms existing tree structures like FNR-Tree and MON-Tree.
Recently, together with increasing use of multimedia data, many works on moving objects in video databases have been made. Moving objects change visual features and spatial positions with the lapse of time in video data. And they arc related to the other objects or events. In this paper, we propose a new modeling and various query types of moving objects for content based retrieval in video databases. The proposed modeling represents visual features, moving trajectories and semantic contents related to objects. Therefore, it allows to process various query types. And we propose various query operators for the retrieval types. To show the superiority of our modoling, we implement the retrieval systems and compare it with the existing methods in terms of the supporting query types. The proposed method supports various query types and improves the efficiency of the query processing over the existing methods.
In this paper, we propose a new spatio-temporal representation scheme which can model moving objets trajectories effectively in video data and a new signature-based access method for moving objects trajectories which can support efficient retrieval on user query based on moving objects trajectories. The proposed spatio-temporal representation scheme supports content-based retrieval based on moving objects trajectories and concept-based retrieval based on concepts(semantics) which are acquired through the location information of moving objects trajectories. Also, compared with the sequential search, our signature-based access method can improve retrieval performance by reducing a large number of disk accesses because it access disk using only retrieved candidate signatures after it first scans all signatures and performs filtering before accessing the data file. Finally, we show the experimental results that proposed scheme is superior to the Li and Shan's scheme in terns of both retrieval effectiveness and efficiency.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.8
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pp.1828-1834
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2004
With the rapid development of wireless communications and mobile technologies, requirements of various services based on moving objects like location-based services and mobile applications services have been increased. In this paper, we propose an index structure which can improve the performance on trajectory-based query especially, one of the various query types for moving objects in mobile applications. It maintains link table(L-Table) to obtain good efficiency on retrieval and insertion performance of the existing TB(Trajectory Bundle)-tree proposed for trajectory-based query of moving objects. The L-Table contains page number in disk and memory pointers pointing the leaf node with the first and last line segment of moving objects in order to directly access preceding node. In addition, we design to reside a part of whole index in main memory by preserving a fixed size of buffer in case of being restricted by available main memory. Finally, experimental results with various data sets show that the proposed technique is superior to the existing index structures with respect to insertion and trajectory-based query.
Kim, Young-Jin;Kim, Young-Chang;Chang, Jae-Woo;Sim, Chun-Bo
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.3
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pp.1-18
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2008
Because we can usually get many information through analyzing trajectories of moving objects on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. Also, because FNR-tree and MON-tree store the segment unit of moving objects, they can't support the trajectory of whole moving objects. In this paper, we propose an efficient trajectory index structures based on signatures on a spatial network, named SigMO-Tree. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attributes, and design an index structure which supports not only range query but trajectory query by preserving the whole trajectory of moving objects. In addition, we divide user queries into trajectory query based on spatio-temporal area and similar-tralectory query, and propose query processing algorithms to support them. The algorithm uses a signature file in order to retrieve candidate trajectories efficiently Finally, we show from our performance analysis that our trajectory index structure outperforms the existing index structures like FNR-Tree and MON-Tree.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.267-270
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2002
최근 멀티미디어 데이터에 대한 관심이 높아지면서 비디오 데이터에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에는 시간의 변화에 따라 공간적인 위치가 변화하는 움직임 객체를 포함하고 있다. 이러한 움직임 객체를 효과적으로 표현하고 검색하기 위해서는 객체의 전체적인 움직임을 파악할 수 있는 궤적을 표현하고 검색할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 움직임 객체의 궤적을 효과적으로 표현하고 검색하는 기법을 제안한다. 따라서 움직임 객체의 궤적 유사도 검색을 수행하도록 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.64-66
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2001
비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.
Captured human motion data has been widely utilized for understanding the mechanism of human motion and synthesizing the animation of virtual characters. Searching for desired motions from given motion data is an important prerequisite of analyzing and editing those selected motions. This paper presents a new method of content-based motion retrieval without the need of additional metadata such as keywords. While existing search methods have focused on skeletal configurations of body pose or planar trajectories of locomotion, our method receives a three-dimensional trajectory as its input query and retrieves a set of motion intervals in which the trajectories of body parts such as hands, foods, and pelvis are similar to the input trajectory. In order to allow the user to intuitively sketch spatial trajectories, we used the Leap Motion controller that can precisely trace finger movements as the input device for our experiments. We have evaluated the effectiveness of our approach by conducting a user study in which the users search for dozens of pre-selected motions from baseketball motion data including a variety of moves such as dribbling and shooting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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