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  • P-ISSN1229-2435
  • E-ISSN2799-4767
  • KCI

내용기반 이미지 및 비디오 검색 시스템 성능분석에 관한 연구

A Study on the Performance Analysis of Content-based Image & Video Retrieval Systems

한국비블리아학회지 / Journal Of Korean Biblia Society for Library and Information Science, (P)1229-2435; (E)2799-4767
2004, v.15 no.2, pp.97-115
김성희 (중앙대학교 문헌정보학과)

초록

본 논문에서는 먼저 이미지 및 비디오 내용기반 검색 시스템 개념 및 유형을 분석 한 후 현재 상용중인 내용기반 검색시스템 5개를 선정해서 기존의 선행연구 및 각 시스템 홈페이지를 방문하여 성능을 분석 하였다. 그 결과 멀티미디어 정보검색의 효율성을 개선하기 위해서는 내용기반 검색과 주석기반 검색을 병행하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

keywords
이미지, 비디오, 내용기반 검색, 주석기반검색

Abstract

The paper examined the concepts and features of content-based Image and Video retrieval systems. It then analyzed the retrieval performance of on five content_based retrieval systems in terms of usability and retrieval features. The results showed that the combination of content_based retrieval techniques and meta-data based retrieval will be able to improve the retrieval effectiveness.

keywords
이미지, 비디오, 내용기반 검색, 주석기반검색

참고문헌

1.

멀티미디어 개론.

2.

(1984). R-trees: a dynamic index structure for spatial searching (47-57). Proc. ACM SIGMOD.

3.

(1997). 인간의 직관에 기반한 내용기반 영상 검색 (97-104). 인지과학회 춘계 학술발표 논문집.

4.

Usability Engineering.

5.

(1997). The SRtree: An Index Structure for High-Dimensional Nearest Neighbor Queries . Proc. ACM SIGMOD.

6.

(1995). Content-based image retrieval systems. IEEE Computer, , 18-22.

7.

멀티미디어 데이터베이스 개론.

8.

A Review of Content-Based Image Retrieval Systems.

9.

칼라 영상의 내용을 기반으로 한 영상검색.

10.

(1993). Efficient Similarity Search in Sequence Databases . FODO: International Conference on Foundations of Data Organization and Algorithms.

11.

이미숙;황본우;이성환;. (1997). 내용 기반 영상 및 비디오 검색 기술의 연구 현황. 정보과학회지, 15(9), 10-19.

12.

(1992). Database Architecture for Content-Based Image Retrieval . Proceedings of Society of the Photo-Optical Instrumentation Engineers: Image Storage and Retrieval, 1662.

13.

(0000). Fast Multiresolution Image Query . Proc. ACM SIGGRAPH.

14.

(1995). Photobook: Content-Based Manipulation of Image Database. International Journal of Computer Vision, .

15.

(1996). The X-tree: An Indexing Structure for High-Dimensional Data (28-39). Proc. the 22nd VLDB Conference.

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