In this paper, we propose the method using PCA(principal component analysis) algorithm when proposed algorithm performs multimedia information indexing. After we extract DC coefficients of DCT from MPEG video stream which is an international standard of moving picture compression coding, we apply PCA algorithm to image made of DC coefficients and extract the feature of each DC image. Using extracted features, we generate codebook and perform multimedia information indexing. The proposed algorithm Is very fast when indexing and can generate optimized codebook because of using statistical feature of data
According to the rapid increase of multimedia data quantity recently, various means of video data search has been desired. In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1130-1139
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1998
This paper presents an integrated solution for the content-based news video indexing and the retrieval. Currently, it is impossible to automatically index a general video, but we can index a specific structural video such as news videos. Our proposed model extracts automatically the key frames by using the structured knowledge of news and consists of the news item segmentation, caption recognition and search browser modules. We present above three modules in the following: the news event segmentation module recognizes an anchor-person shot based on face recognition, and then its news event are divided by the anchor-person's frame information. The caption recognition module detects the caption-frames with the caption characteristics, extracts their character region by the using split-merge method, and then recognizes characters with OCR software. Finally, the search browser module could make a various of searching mechanism possible.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.4
no.2
s.8
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pp.161-172
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1996
The objective of this research is to develope a process of integrating video image into digital map. In order to reach the research objective, the work includes the development of georeferencing technique for video images, the development of pilot system and the assesment process. Georeferencing technique for video images is composed of DGPS positioning, filtering of abnormal points, map conflation, indexing locations for key frames via time tag and indexing locations for total frames. By using the proposed building process, we could find the result that the accuracy of image capturing test points is $92.8%({\pm}2\;frames)$. The eventual meaning of this study is that it is possible to find a new conception of digital map, which overcomes a limitation of exiting two dimensional digital map.
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.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.868-876
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1999
In this paper, an efficient automatic video parsing technique on MPEG-compressed video that is fundamental for content-based indexing is described. The proposed method detects scene changes, regardless of IPB picture composition. To detect abrupt changes, the difference measure based on the dc coefficient in I picture and the macroblock reference feature in P and B pictures are utilized. For gradual scene changes, we use the macroblock reference information in P and B pictures. the process of scene change detection can be efficiently handled by extracting necessary data without full decoding of MPEG sequence. The performance of the proposed algorithm is analyzed based on precision and recall. the experimental results verified the effectiveness of the method for detecting scene changes of various MPEG sequences.
To manage large database system with video, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query, whereas a few video identification algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an effective video identification algorithm for video sequence query that employs the Cauchy function of histograms between successive frames and the modified Hausdorff distance. To effectively match the video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative Cauchy function and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several color video sequences show that the proposed algorithm for video identification yields remarkably higher performance than conventional algorithms such as Euclidean metric, and directed divergence methods.
Recently, many researches into distributed processing on Internet, and multimedia data processing have been performed. Rapid and convenient multimedia services supplied with high quality and high speed are to be needed. In this paper, we design and implement clip-based video retrieval system on the Web enviroment in real-time. Our system consists of the content-based indexing system supporting convenient services for video content providers, and the Web-based retrieval system in order to make it easy and various information retrieval for users in the Web. Three important methods are used in the content-based indexing system, key frame extracting method by dividing video data, clip file creation method by clustering related information, and video database construction method by using clip unit. In Web-based retrieval system, retrieval method ny using a key word, two dimension browsing method of key frame, and real-time display method of the clip are used. In this paper, we design and implement the system that supports real-time display method of the clip are used. In this paper, we design and implement the system that supports real-time retrieval for video clips on Web environment and provides the multimedia service in stability. The proposed methods show a usefulness of video content providing, and provide an easy method for serching intented video content.
Kim, So-Myung;Kwak, Sang-Shin;Choi, Yeong-Woo;Chung, Kyu-Sik
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.29
no.4
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pp.235-247
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2002
For an efficient indexing and retrieval of digital video data, research on video caption extraction and recognition is required. This paper proposes methods for extracting artificial captions from video data and enhancing their image quality for an accurate Hangul and English character recognition. In the proposed methods, we first find locations of beginning and ending frames of the same caption contents and combine those multiple frames in each group by logical operation to remove background noises. During this process an evaluation is performed for detecting the integrated results with different caption images. After the multiple video frames are integrated, four different image enhancement techniques are applied to the image: resolution enhancement, contrast enhancement, stroke-based binarization, and morphological smoothing operations. By applying these operations to the video frames we can even improve the image quality of phonemes with complex strokes. Finding the beginning and ending locations of the frames with the same caption contents can be effectively used for the digital video indexing and browsing. We have tested the proposed methods with the video caption images containing both Hangul and English characters from cinema, and obtained the improved results of the character recognition.
There is a rapid increase in the use of digital video information in recent years. Especially, user requires the environment which retrieves video from passive access to active access, to be more efficiently. we need to implement video retrieval system including video parsing, clustering, and browsing to satisfy user's requirement. In this paper, we first divide video sequence to shots which are primary unit for automatic indexing, using a hybrid method with mixing histogram method and pixel-based method. After the shot boundaries are detected, corresponding key frames can be extracted. Key frames are very important portion because they help to understand overall contents of video. In this paper, we first analyze camera operation in video and then select different number of key frames depend on shot complexity. At last, we compose panorama images from shots which are containing panning or tilting in order to provide more useful and understandable browsing environment to users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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