An increasing in quantity of multimedia data brought a new problem that expected data should be retrieved fast and exactly. The adequate representation is a key element for the efficient retrieval. For this reason, MPEG-7 standard was established for description of multimedia data in 2001. However, the content of the standard is massive and the approach method is not clear for real application system yet, because of properties of MPEG-7 standard that has to include a lot of potential cases. In this paper, we suggested implementation scheme of retrieval system with using of only visual descriptors and presented the performance results of developed system. From the result of developed system, MPEG-7 VIRS (Video/Image Retrieval System), we analyzed the retrieval results between using individual descriptor and using multiple descriptors, and showed a layout for real application system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.6
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pp.29-35
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2010
While diversification of the use of video in the prevalence of cheap video equipment, augmented reality can print additional real-world images and video image. Although many recent advent augmented reality techniques, currently attempting to correct the character recognition is performed. In this paper characters marked with a visual marker recognition, and the color to match the marker color of the characters finds. And, it was shown on the screen by the character recognition. In this paper, by applying the phoneme pattern segmentation algorithm by the horizontal projection, we propose to segment the phoneme to match the six types of Hangul representation. Throughout the experiment sample of phoneme segmentation using augmented reality showed proceeding result at each step, and the experimental results was found to be that detection rate was above 90%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.67-76
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2011
Recently, researches for semantic annotation methods which represent and search objects included in video data, have been briskly activated since video starts to be popularized as types for interactive contents. Different location data occurs at each frame because coordinates of moving objects are changed with the course of time. Saving the location data for objects of every frame is too ineffective. Thus, it is needed to compress and represent effectively. This paper suggests two methods; the first, ontology modeling for moving objects to make users intuitively understandable for the information, the second, to reduce the amount of data for annotating moving objects by using cubic spline interpolation. To verify efficiency of the suggested method, we implemented the interactive video system and then compared with each video dataset based on sampling intervals. The result follows : when we got samples of coordinate less than every 15 frame, it showed that could save up to 80% amount of data storage; moreover, maximum of error deviation was under 31 pixels and the average was less than 4 pixels.
Houman, Satoshi;Rahman, M. Masudur;Tan, Joo Kooi;Ishikawa, Seiji
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.1808-1813
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2004
Recognition of human motions using their 2-D images has various applications. An eigenspace method is employed in this paper for representing and recognizing human motions. An eigenspace is created from the images taken by multiple cameras that surround a human in motion. Image streams obtained from the cameras compose the same number of curved lines in the eigenspace and they are used for recognizing a human motion in a video image. Performance of the proposed technique is shown experimentally.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.41
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pp.189-196
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1997
Multimedia systems present information by various media, for example, video, sound, music, animation, movie, etc., in addition to the text which has long been used for conveying the information. But using several media may cause users' confusion and poorly designed user interface often aggravate the situation. Hypermedia systems allow the retrieval and representation of multimedia information using navigation and browsing mechanisms. Typically, there are two major navigation problems in a hypermedia compared to the ordinary user interface: disorientation and cognitive overload. In this study, the multimedia system was studied from the viewpoint of usability. Practical usability evaluation needs cost-effective, low-skill, and low- investment methods. The 'discount usability engineering' method, one of these methods, is based on the use of the following techniques: scenarios, simplified thinking aloud, and heuristic evaluation. The discount usability engineering method was applied to the usability evaluation of multimedia CD-ROM title.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.104-110
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2016
Dense local image descriptors like SIFT are fruitful for capturing salient information about image, shown to be successful in various image-related tasks when formed in bag-of-words representation (i.e., histograms). In this paper we consider to utilize these dense local descriptors in the object tracking problem. A notable aspect of our tracker is that instead of adopting a point estimate for the target model, we account for uncertainty in data noise and model incompleteness by maintaining a distribution over plausible candidate models within the Bayesian framework. The target model is also updated adaptively by the principled Bayesian posterior inference, which admits a closed form within our Dirichlet prior modeling. With empirical evaluations on some video datasets, the proposed method is shown to yield more accurate tracking than baseline histogram-based trackers with the same types of features, often being superior to the appearance-based (visual) trackers.
비디오 데이터에서 움직임 객체에 대한 움직임 경로는 내용-기반 검색을 위해 비디오 데이터를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터에서 움직임 객체의 움직임 경로를 모델링하기 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 비디오 데이터를 위한 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위해, 제안하는 기법은 시간, 공간 관계성과 더불어 일정 시간 간격 동안 움직인 객체의 이동 거리(moving distance)를 고려한다. 아울러, 제안하는 표현 기법에 기반하여 단일 움직임 객체의 움직임 경로와 다수 움직임 객체들의 움직임 경로를 위한 새로운 유사성 측정 알고리즘을 제시하며, 이들 알고리즘은 검색 결과에 대해서 유사성에 준하여 순위(Ranking)를 부여할 수 있다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 제안된 시공간 표현 기법은 기조의 Li 방법과 Shan의 방법에 비해 동등한 재현율을 유지하며, 정확율 측면에서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
Subjects were 66 3- to 4-year-old-Children of unemployed mothers from upper middle class families. Attachment behaviors were measured with the Preschool Strange Situation(Cassidy and Marvin, 1992) and classified as secure, avoidant, dependent, or disorganized. Narrative representations of mothers by Children were obtained by video taped interviews using the MacArthur Story-Stem Battery and coded by the MacArthur Narrative Working Group(1997) system. Data were analyzed with descriptive statistics and t test. Results were that children in the secure group showed more positive representations of their mothers, more prosocial story themes, had higher scores in theme coherence and showed more positive emotional expression than those in the insecure group. The attachment behaviors of the 4 groups(A, B, C, D) were closely correlated with the attachment representations shown in MSSB.
The choice of the motion features influences the result of the human action recognition method directly. Many factors often influence the single feature differently, such as appearance of the human body, environment and video camera. So the accuracy of action recognition is restricted. On the bases of studying the representation and recognition of human actions, and giving fully consideration to the advantages and disadvantages of different features, the Dense Trajectories(DT) algorithm is a very classic algorithm in the field of behavior recognition feature extraction, but there are some defects in the use of optical flow images. In this paper, we will use the improved Dense Trajectories(iDT) algorithm to optimize and extract the optical flow features in the movement of human action, then we will combined with Support Vector Machine methods to identify human behavior, and use the image in the KTH database for training and testing.
비디오 데이터가 가지는 움직임 정보에 대한 의미적 표현을 위해 저차원의 특징뿐만 아니라 시 공간적 관계 표현, 이벤트 인식에 이르기까지 의미적 인식을 위한 많은 연구가 되고 있다. 하지만, 이러한 노력은 메타 데이터 형태로 미디어객체에 단순히 키워드를 부여하는 방법으로 내용을 표현하는 정도이고 진정한 의미적 내용을 표현하는 것은 현재로서는 불가능하다. 본 논문은 비디오 데이터의 객체에 대한 움직임 클래스를 정의하여 의미적 검색을 위한 시 공간 관계 표현 규칙을 제안한다. 특히 축구 비디오 데이터에 대한 의미적 검색을 위해 객체간의 시 공간적 관계 모델을 제시한다. 이벤트에 대한 계층적 표현으로 축구경기의 "Goal" 장면을 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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