인터넷 상에 산재해 있는 사진이나 비디오 등 시각 미디어 데이터를 효과적으로 검색하는 것은 전자 미술 박물관, 전자상거래, 전자 쇼핑몰 등 여러 응용 분야에서 중요한 일이다. 이러한 분야에서는 단순한 키워드 검색이 아닌 내용 기반 또는 의미 기반의 멀티미디어 검색을 필요로 한다. 인터넷 상의 시각 미디어를 효과적으로 검색하기 위해 제안된 선행 연구에서는 시각 미디어의 메타데이터와 온톨로지를 이용하고 또한 웹서비스를 이용하여 의미 기반의 검색을 수행한다. 본 연구에서는 인터넷 상에서 여러 시각 미디어 제공자와 이 제공자들의 정보를 가지고 있는 하나의 중계자가 존재하는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하기 위한 전 단계로 적합한 서비스 제공자를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 질의에 적합한 제공자들과 그 순위를 효율적으로 얻기 위하여 온톨로지의 트리 구조를 이용한다. 온톨로지 트리에서 하위 노드의 크기와 자식 노드의 크기에 기반한 이 방법은 기존의 방법에 비해 효과적으로 제공자들간의 순위를 측정한다. 실험 결과 이 방법이 속도는 비슷하게 유지하면서 정확한 결과를 도출함을 보인다.
Nowadays, portable digital cameras such as smart phone cameras are being popularly used for entertainment and visual information recording. Given a database of geo-tagged images, a visual location recognition system can determine the place depicted in a query photo. One of the most common visual location recognition approaches is the bag-of-words method where local image features are clustered into visual words. In this paper, we propose a new bag-of-words-based visual location recognition algorithm using time-series streetview database. The proposed algorithm selects only a small subset of image features which will be used in image retrieval process. By reducing the number of features to be used, the proposed algorithm can reduce the memory requirement of the image database and accelerate the retrieval process.
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.
온톨로지의 용용 분야 중 하나인 정보 검색(Information Retrieval) 분야는 그 응용에 있어서 가장 도전적인 분야 중 하나이며, 그 중에서도 이미지의 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 하는 정보 검색은 키워드 기반의 이미지 검색을 대체 할만한 기술로 각광 받고 있다. 미술 작품이나 풍경 사진 둥 시각 미디어는 정보 검색에서도 수요가 매우 많은 영역이다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 복수의 시각 미디어 제공자가 있고 이제공자들의 정보를 가지고 있는 단일 중계자가 있는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 즉 서비스 온톨로지, 제공자 온톨로지 같은 온톨로지를 정의하고 사용자의 질의에 맞는 제공자의 목록을 효율적으로 얻기 위한 ASN.1 기반의 추론 방법을 제안하였다 이 방법은 기존의 트리 기반이나 구간 (interval) 기반의 방법에 비해 더 효율적이었다. 끝으로 실험을 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다. 또한 제공자가 중계자에게 자신의 서비스를 등록할 때 생기는 서비스 온톨로지에 병합하는 문제에 대한 효과적인 방법을 제안하였다.
기존의 전통적인 이미지 데이터로의 접근방식은 각 이미지를 기술하는 색인어 및 키워드들에 의하여 이루어졌다. 이러한 키워드에 의한 전통적인 방식은 색인의 객관성 및 이용자들의 적절한 탐색어 선택에 따르는 부담을 수반하는 것이어서 이미지 검색의 문제점으로 제시되어 왔다. 이 연구는 객관성 있는 이미지 기술의 어려움과 키워드 탐색의 한계성을 인식하고 색인어와 매칭되는 탐색어 선택에 따르는 이용자의 부담을 덜 수 있는 방법의 하나로 비주얼 브라우징 기법을 제시하였다. 키워드 탐색 방법과 비주얼 브라우징 방법, 그리고 이 두 가지를 혼합 사용하는 방법을 비교하는 실험을 통하여 각 방법의 효율성을 측정하고 장점 및 단점을 살펴보았다. 실험 결과 키워드 탐색 방식은 탐색의 효율적인 측면을 고려할 때에 적합한 것으로 나타났으며 비주얼 브라우징 방식은 탐색 결과의 포괄적인 측면을 기대할 때에 이용될 수 있는 것으로 드러났다. 이러한 결과는 한 방식이 다른 방식보다 절대 우위의 효율성을 가진다기보다는 이용자가 요구하는 정보의 양과 정확성에 따라 각 방식의 효율성이 달라진다는 것을 제시하고 있다. 이 연구는 비주얼 브라우징 방식을 통하여 현재의 키워드 중심의 이미지 탐색 방식의 문제점을 완화시키고 이용자 중심의 탐색 방식과 이미지 검색 시스템의 디자인을 위한 방향을 제시하고 있다.
The need for content-based retrieval from visual media, such as image and video data, is ever increasing rapidly in many applications, such as electronic art museums, internet shopping malls, internet search engines, and medical information systems. In our previous research, we proposed an architecture, called the HERMES, which is a Web Service-enabled visual media retrieval framework. In this paper, we propose the Web Service workflows that are employed in the HERMES. We describe how we designed the workflows for service registration and query processing in the framework. We especially explain how metadata and ontology can be utilized to realize more intelligent content-based retrieval on visual media data.
To retrieve complex data such as images in multimedia information, we need the content-based retrieval methods based on the visual properties rather than keywords. In this paper, a contrent-based image retrieval system is desinged and implemented to retrieve images using the features of images such as colors, lines and intensity vetor features when a visual query inputs. The contents for image retrievals are the color features extracted from the color component of 16 blocks of the image, th eline features extracted form 4 lines in the image and the shape features extracted from the intensity vectors of the 16 blocks. We can either use a whole image or a sketch image for query. As the experimental results demonstrate the precision 91% the recall 33% and the average rank 3.1 the retrieval performance is found to be high. The experimental results indicate that the retrieval using the weighted features have led to substantial improvement in the percision and performance of system.
A variety of multimedia applications require multimedia database management systems to manage multimedia data, such as text, image, and video, as well as t support content-based image or video retrieval. In this paper we design and implement a content-based image retrieval system, BADA-IV/I$^2$R(Image Information Retrieval), which is developed based on BADA-IV multimedia database management system. In this system image databases can be efficiently constructed and retrieved with the visual features, such as color, shape, and texture, of image. we extend SQL statements to define image query based on both annotations and visual features of image together. A high-dimensional index structure, called CIR-tree, is also employed in the system to provide an efficient access method to image databases. We show that BADA-IV/I$^2$R provides a flexible way to define query for image retrieval and retrieves image data fast and effectively: the effectiveness and performance of image retrieval are shown by BEP(Bull's Eye Performance) that is used to measure the retrieval effectiveness in MPEG-7 and comparing the performance of CIR-tree with those of X-tree and TV-tree, respectively.
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.
본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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