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자동 주석 및 히스토그램 기법을 이용한 환경 교육 컨텐츠 검색 시스템
A Retrieval System of Environment Education Contents using Method of Automatic Annotation and Histogram

이근왕   (청운대학교 멀티미디어학과UU0001256  ); 김진형   (청운대학교 인테리어 디자인학과UU0001256  );
  • 초록

    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.


    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. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system for Environment Education Contents 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 form 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. From experiment, the designed and implemented system showed high precision ratio in performance assessment more than 90 percents.


  • 주제어

    indexing agent .   color histogram .   automatic annotation .   environment education content.  

  • 참고문헌 (11)

    1. Sibel Adali, et. al., "The Advanced Video Information System : data structure and query processing," Multimedia System, pp.172-186, 1996. 
    2. N. Dimitrova, A. Zakhor and T. Huang, "Applications of video-content analysis and retrieval", IEEE Multimedia, Vol.9, No.3, pp.42-55, 2002. 
    3. C. W. Ngo, T. C. Pong, H. J. Zhang, "Clustering and retrieval of video shots through temporal slices analysis," IEEE Trans on Multimedia, Vol.04, No.04, pp.446-458, 2002. 
    4. M. S. Kankanhalli and T. S. Chua, "Video modeling using strata-based annotation," IEEE Multimedia, Vol.7, No.1, pp.68-74, 2000. 
    5. Myron Flickner and et. al, "Query by Image and Video Content : The QBIC system," IEEE Computer, Vol. 28, No. 9, 1995. 
    6. J. R. Smith and S. F. Chang, "VisualSEEK : a fully automated content-based image query system," ACM Multimedia, Boston, 1996. 
    7. Tony C. T. Kuo and Arbee L. P. Chen, "A Content Based Query Language for Video Database," IEEE M.M. '96, pp. 209-214, 1996. 
    8. Sibel Adali, et. al., "the Advanced Video Information System : data structures and query processing," Multimedia System, pp. 172-186, 1996. 
    9. R. Hjelsvold, "VideoSTAR-A Database for Video Information Sharing," Ph.D. Thesis, Norwegian Institute of Technology, 1995. 
    10. D. Shasha and T.L. Wang, "New Techniques for Best-match Retrieval," ACM TOIS, Vol. 8, No. 2, pp.140-158, 1990. 
    11. G. Salton and M. J. McGill, "Introduction to Modern Information Retrieval," McGraw-Hill, 1983. 

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