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한국학술지인용색인(NRF)
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최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심 있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.
To ensure access to rapidly growing video collection, video indexing is becoming more and more essential. A database for video should be build for fast searching and extracting the accurate features of video information with more complex characteristics. Moreover, video indexing structure supports efficient retrieval of interesting contents to reflect user preferences. In this paper, we propose semantic video retrieval method based on user preference. Unlikely the previous methods do not consider user preferences. Futhermore, the conventional methods show the result as simple text matching for the user’s query that does not supports the semantic search. To overcome these limitations, we develop a method for user preference analysis and present a method of video ontology construction for semantic retrieval. The simulation results show that the proposed algorithm performs better than previous methods in terms of semantic video retrieval based on user preferences.
To ensure access to rapidly growing video collection, video indexing is becoming more and more essential. A database for video should be build for fast searching and extracting the accurate features of video information with more complex characteristics. Moreover, video indexing structure supports efficient retrieval of interesting contents to reflect user preferences. In this paper, we propose semantic video retrieval method based on user preference. Unlikely the previous methods do not consider user preferences. Futhermore, the conventional methods show the result as simple text matching for the user’s query that does not supports the semantic search. To overcome these limitations, we develop a method for user preference analysis and present a method of video ontology construction for semantic retrieval. The simulation results show that the proposed algorithm performs better than previous methods in terms of semantic video retrieval based on user preferences.
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참고문헌 (10건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | A. Hoogs, J. Rittscher, G. Stein and J. Schmiederer, “Video content annotation using visual analysis and a large semantic knowledgebase,” in Proc. of CVPR, vol. 2, pp. 379, 2003. | 미소장 |
| 2 | G. C. Stein, J. Rittscher, and A. Hoogs, “Enabling video annotation using a semantic database extended with visual knowledge,” in Proc. of ICME, vol. 1, pp.161-164, 2003. | 미소장 |
| 3 | L. Hollink, M. Worring, A.T. Schreiber, “Building a visual ontology for video retrieval,” in Proc. of the ACM Multimedia, pp. 479-482, 2005. | 미소장 |
| 4 | 정민영, 박성한, “비디오 서버에서 온톨로지를 이용한 의미기반 장면 검색,” 전자공학회 논문지 CI편, 제 45권, 5호, pp. 32-37, 2008. | 미소장 |
| 5 | A. Jaimes, T. Echigo, M. Teraguchi and F. Satoh, “Learning personalized video highlights from detailed MPEG-7 event metadata,” in Proc. ICIP, vol. 1, pp. 133-136, 2002. | 미소장 |
| 6 | L. Tseng, C. Y. Lin and J. R. Smith, “Video personalization and summarization system for usage environment,” J. Vis. Commun. Image Represent., vol. 15, pp. 370, 2004. | 미소장 |
| 7 | Personalcasting: Tailored Broadcast News  |
미소장 |
| 8 | B. Yu, W.Y. Ma, K. Nahrstedt and H.J. Zhang, “Video summarization based on user log enhanced link analysis,” in Proc. ACM Multimedia, pp. 382-391, 2003. | 미소장 |
| 9 | H. Ghosh, P. Poornachander, A. Mallik and S. Chanudhury, “Learning Ontology for Personalized Video Retrieval.” in Proc. of ACM Multimedia, pp. 39–46, 2007. | 미소장 |
| 10 | http://www.w3.org/Submission/SWRL/#2.2 | 미소장 |
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