• 제목/요약/키워드: 모양특징정보

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Zernike Moments Shape Descriptor with Region Partitioning (영역분할에 의한 Zernike Moments 모양정보 기술자)

  • 김종득;김해광
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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    • pp.53-57
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    • 1999
  • 모양정보는 사람이 물체를 구분하는 특징 중 하나이며 Zernike moments등의 방법으로 그 특징을 표현한다. 본 논문에서는 기존의 Zernike moment 방법을 수정하여 입력 모양정보를 내부 모양정보와 외부 모양정보로 분리하여 각각의 영역에 대해서 특징을 추출한다. 그리고 두 모양정보의 유사도를 계산하는 과정에서 내부 모양정보와 외부 모양정보의 특징에 각각 다른 가중치를 적용함으로써 사용자의 의도에 가장 적합한 질의 결과를 얻을 수 있는 새로운 기능성을 부여하여 검색의 효율성을 높였다. 실험 결과 기존의 Zernike moments 방법에 비해서 최대 12 %의 성능 향상이 있음을 보였다.

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Content-based Image Retrieval System using Multi-index key (멀티인덱스키를 이용한 내용기반 이미지 검색시스템)

  • 김진천;김주연
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • 제8권1호
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    • pp.102-107
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    • 2004
  • In this paper, we proposed a content-based image retrieval system using the multi-Index key. The multi-index ky combines the color distribution considering the spatial characteristic and the shape features of an image using the edge detection. Consequently, the evaluation shows that the performance of the proposed technique is better than other techniques.

Content-based Image Retrieval System using Multi-index Key (멀티인덱스키를 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템)

  • 김주연;김지천
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.710-712
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    • 2003
  • 본 논문에서는 시각적. 공간적 정보로 멀티미디어 분야에서 다양한 응용이 가능한 이미지검색을 위해 색상특징정보와 모양특징정보를 멀티인덱스키로 구성하여 질의 이미지의 입력 시 자동으로 색상특징정보와 모양특징정보를 동시에 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있는 내용기반 이미지 검색시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단일 특징정보를 이용한 방법이나 2가지 이상의 특징정보를 단계적으로 검색하는 방법에 비해 향상된 효율성과 신속성을 보이고 있다.

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Multi-layer Eigenvector Shape descriptor for Image Retrieval Applications (영상 데이터 검색을 위한 다계층 고유벡터 모양 정보 기술자)

  • 김종득;김해광
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵
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    • pp.97-102
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    • 1999
  • 멀티미디어 데이터의 증가로 사용자가 원하는 데이터의 신속하고 정확한 검색이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 모양 정보를 기반으로 영상 데이터를 효과적이며 효율적으로 검색하기 위하여, 새로운 모양 정보 특징 및 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서는 화소의 공간적분포로 나타나는 모양 정보를 covariance matrix의 eigenvector를 이용하여, 계층적으로 영역을 분할하고, 각 분할된 영역에서 크기 변화, 위치 이동, 회전에 불변하는 특징들을 추출한다. 영상 정보의 검색은 특징벡터 공간에서 질의 영상에서 추출된 특징과, 데이터베이스에 기록된 영상들의 특징 사이의 거리를 계산하여, 거리에 반비례하는 유사도가 높은 영상들을 출력한다. 제안된 모양 특징은 또한 계층수의 조정에 의해서 모양 정보를 표현할 수 있는 정도를 조절 할 수 있다는 장점이 있다.

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Image Retrieval using Shape Feature (모양 특징을 이용한 영상 검색)

  • 정성호;황병곤;이상렬
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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    • pp.57-61
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    • 2000
  • 본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

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Search strategy based on shape feature of image object (이미지 객체의 모양 특징에 기반한 검색 방안)

  • 김영태;엄기현
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.53-56
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    • 2001
  • 이미지 데이타베이스에서 이미지의 객체에 대한 모양 정보는 효율적인 유사성 검색을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 객체의 지역적인 모양 특징 정보를 이용한 유사성 검색 방안을 제안한다. 이 검색 방안은 사용자의 질의를 이용하여 각 이미지 객체에 대하여 부분 검색 및 전체 검색을 지원한다. 이 때, 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 지역 특징을 지닌 (거리 r, 각도 $\theta$)의 집합으로 표현되며 같은 객체에 대하여 위치 변화, 크기 변화, 회전시 항상 일정한 값을 지닌다.

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A Shape feature extracting of WBC using UNL Fourier transform (UNL Fourier Transform을 이용한 백혈구 모양 특징 추출)

  • 이성환;김지윤;유채곤;황치정
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.505-507
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    • 2000
  • 현재 백혈병 진단에서 사용중인 방법은 골수영상을 획득하고 이를 관찰하여 비정상의 백혈구의 형태, 백혈구 핵의 크기와 추출된 골수에서의 백혈구가 차지하는 비율을 이용하여 진단하고 있다. 비정상적인 모양을 띠고 있는 백혈구의 검출은 백혈병 진단에 있어 중요한 정보로 사용된다. 백혈구의 이상 형태중 다수의 구멍이 있는 백혈구는 검출하기 위해 골수영상에서 백혈구 영역을 추출하고 이에 대해 UNL transform을 이용하여 모양 특징을추출하였다. UNL Fourier transform은 원영상의 이동(translation), 회전(rotation), 확대/축소(scale)에 대해 불변인 성질을 지니므로 이를 이용해 백혈구의 모양 특징을 추출하고 유사도 검색을 통해 비정상의 백혈구를 검출하였다.

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Facial Feature Extraction using an Active Shape Model with an Adaptive Mean Shape (적응적인 평균 모양을 이용한 동적 모양 모델 기반 얼굴 특징점 추출)

  • Kim Hyun-Chul;Kim Hyoung-Joon;Hwang Wonjun;Kee Seok-Cheol;Kim Whoi-Yul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.868-870
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    • 2005
  • 본 논문은 포즈가 취해진 얼굴의 정확한 특징점 추출을 위하여 적응적인 평균 모양 방법을 이용한 ASM(Active Shape Model)을 제안한다. ASM은 사람 얼굴의 모양을 모델링하기 위하여 통계학상의 모양 모델을 이용한다. 통계학상의 모양 모델의 평균 모양은 입력 영상의 얼굴 포즈와 관계없이 하나로 고정되어 있으며, 이는 모양 모델 제한 조건 검사 및 복원과정에서 잘못된 결과를 만드는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 입력 영상의 얼굴 모양에 적응적인 평균 모양을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 고정된 평균 모양 방법의 문제를 해결하고 특징점 추출 성능을 향상시킴을 보였다.

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Binary Conversion and Similarity Check for Shape feature Information based Image Retrieval (모양 특징정보 기반 이미지 검색을 위한 이진 영상 변환 및 유사도 검색)

  • 김주연;김진천
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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    • pp.375-378
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    • 2003
  • 본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.

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Facial Caricaturing System using Facial Features information (얼굴 특징정보를 이용한 캐리커처 생성 시스템)

  • 이옥경;박연출;오해석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.404-406
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    • 2000
  • 캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.

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