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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.6
- 수록면
- 166 - 172 (7page)
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As information-oriented society at the beginning 21 centuries, 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. So MPEG-7 is introduced as a new technology for effective management and retrieval for multimedia data. In this paper, retrieval system which enables to retrieve digital video is implemented. Video retrieval detects content-based feature value by using differential value of pixels, chi-square value on histogram of image, differential value of histogram's variance and chi-square value of variance about each bin which is histogram of quantized image. After detecting shot boundary by feature value of mean value comparison algorithm, content-based feature value is detected from key frame representing each shot by using HMMD color space, Edge histogram and motion activity among the MPEG-7 standard visual descriptors. Detected feature values is compressed by PCA technique. We model the cerebral cortex and hippocampal neural network in engineering domain, and learn content-based feature vectors fast and apply the HNMA(hippocampal neural modeling algorithm) to compose of optimized feature. And then we present fast and precise retrieval effect when indexing and retrieving.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Feature Extraction
Ⅲ. HNMA
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
References
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-566-016510403