• Title/Summary/Keyword: 이미지정보

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Automatic Extraction of Semantic Relationships from Images Using Ontologies and SVM Classifiers (SVM과 온톨로지를 이용한 이미지 의미 관계 자동 추출 기법)

  • Jeong, Jin-Woo;Joo, Young-Do;Lee, Dong-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06c
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    • pp.13-18
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    • 2007
  • 효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.

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Automatic Annotation of Image using its Content (내용 정보를 이용한 이미지 자동 태깅)

  • Jang, Hyun-Woong;Cho, Soosun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.841-844
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    • 2015
  • 이미지 인식과 내용분석은 이미지 검색과 멀티미디어 데이터 활용 분야에서 핵심기술이라 할 수 있다. 특히 최근 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등에서 수집되는 영상 데이터 양이 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 이미지를 인식하고 내용을 분석하여 활용할 수 있는 기술에 대한 요구가 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 이미지 내용정보를 이용하여 자몽으로 이미지로부터 태그정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기계학습 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)에 ImageNet의 이미지 데이터와 라벨을 학습시킨 후, 새로운 이미지로부터 라벨정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨을 태그로 간주하고 검색에 활용한다면 기존 검색시스템의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

A Perfect Gridding Algorithm for DNA Chip Image Processing (DNA칩 이미지 처리를 위한 완전 그리딩 알고리즘)

  • 김판규;정호열;조환규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.392-394
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    • 2000
  • 본 논문에서는 DNA칩 이미지 처리시스템을 위한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. DNA칩 이미지를 분석하여 처리할 수 있는 많은 DNA칩 분석 시스템이 있다. 하지만 이전의 시스템들은 정확한 이미지 처리를 통한 올바른 유전자 발현정보를 얻기 위해서 많은 사용자의 개입이 필요한 단점이 있었다. 본 논문에서는 사용자의 개입이 없는 정확한 자동 이미지 처리를 위해서, $\varepsilon$-그래프 모델링 기법을 제시하고, MBR, Mass, Geometry 등 세가지 종류의 반점(spot) 중심을 이용한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. 제시된 이미지 처리 기술은 완전한 자동 DNA칩 분석 시스템으로, 사용자의 개입없이도 정확한 DNA칩 위치 정보를 얻을 수 있다.

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Mosaics Image Generation based on Mellin Transform (멜린 변환을 이용한 모자이크 이미지 생성)

  • 이지현;양황규
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.7 no.8
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    • pp.1785-1791
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    • 2003
  • This paper presents the mosaic method that the video sequence with shift and rotation information after Mellin Transform. The results are used to compute the projection matrix for each image registration. So before registration, we process camera calibration in order to reduce the image warp by camera and then compute the global projection matrix for image registration for reducing errors from rut image to last image. This paper describes the mosaic method that compute duplication and movement information quickly and robust noise using projection matrix on Mellin Transform.

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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    • v.8 no.1
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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.

Classification of Brain MR Images using 2 Level Decision Tree Learning (2 단계 결정 트리 학습을 이용한 뇌 MR 영상 분류)

  • Kim, Yong-Uk;Kim, Jun-Tae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.341-344
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    • 2001
  • 본 논문에서는 학습을 수행하여 뇌 MR 이미지를 자동으로 분류하고 검색하는 시스템을 설계하였다. 이미지로부터 얻을 수 있는 정보는 크게 두 가지 부류로 나눌 수 있다. 이미지 자체로부터 얻을수 있는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등의 하위레벨(low-level) 정보가 있고, 이미지 의미 해석에서 오는 전이, 포함, 방향, 등의 상위레벨(high-level) 정보가 있다. 이 논문은 의료 이미지에 대하여 상위 및 하위 레벨 정보의 각 특징을 살리고 효과적으로 검색하기 위해, 두 부류의 이미지 정보에 대한 결정 트리(Decision Tree) 학습을 2 단계로 적용하여 이미지를 분류하도록 시스템을 설계하였다.

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Flickr Image Classification using SIFT Algorism (SIFT 알고리즘을 이용한 플리커 이미지 자동분류)

  • Jang, Hyun-Woong;Cho, Soo-Sun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1394-1396
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    • 2013
  • 플리커와 같은 대용량 영상저장 및 공유 사이트가 인기를 끌면서 이미지 정보의 양은 점점 늘어나고 있고 사용자들은 정확한 이미지 정보 검색을 요구하고 있다. 태그기반의 이미지 검색에서 정확도를 높이기 위하여 태그들의 의미적 연관성을 이용하는 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 특징점 추출에 기반하여 이미지를 분류하는데 뛰어난 성능을 가진 SIFT알고리즘을 사용하여 플리커 이미지를 분류하는 방법을 제안한다. 위키피디아 의미 연관성을 이용해 태그 정보로 1차 분류된 데이터베이스에 SIFT알고리즘을 사용해본 결과 기존의 SURF를 사용한 연구보다 높은 정확성을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 이미지를 더욱 정확하게 분류할 수 있을 것으로 기대한다.

The Brand Image Retrieval system Based on The Color/shape (컬러/형태 기반 브랜드 이미지 검색 시스템)

  • 신성윤;임정훈;강오형;이양원;표성배
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.299-302
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    • 2001
  • 이미지 검색 시스템이란 이미지가 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 이미지를 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 이미지의 컬러와 형태를 기반으로 한 브랜드 이미지 검색 시스템을 제시한다. 이미지를 영역별로 분할하여 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용하고 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.

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An Experimental Analysis of Primary Feature for Improving the Hit Ratio of Image Retrieval (이미지 검색의 적중률 향상을 위한 기본 속성 분석)

  • 윤성민;엄기현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10b
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    • pp.271-273
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    • 1998
  • 본 논문에서는 최근 발달된 컴퓨터 버전의 이미지 처리 기법들을 활용하여 이미지의 기본 속성(primary features)을 정의하고 이미지 검색에서의 효용성을 실험을 통하여 분석한 결과를 제시한다. 기본 속성으로는 색상, 질감, 모자익, 위치정보등을 선정하여 샘플 이미지들에 대한 속성값들을 데이터베이스로 저장하고 시각 질의들을 처리하는 검색 시스템 원형을 구현하여 실험하였다. 정의된 4가지 기본적 속성 중 색상, 질감, 모자익을 이용하는 내용 기반 검색이 기존 시스템과 비교하여 검색 적중률이 향상됨을 보였다. 제안된 이미지의 기본 속성들을 이용하면 실제 이미지 데이터베이스에 대한 질의 처리에 활용할 수 있는 인덱스를 구성할 수 있을 것이다.

A Study on the Interactive Effect of Spoken Words and Imagery not Synchronized in Multimedia Surrogates for Video Gisting (비디오 의미 파악을 위한 멀티미디어 요약의 비동시적 오디오와 이미지 정보간의 상호 작용 효과 연구)

  • Kim, Hyun-Hee
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.45 no.2
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    • pp.97-118
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    • 2011
  • The study examines the interactive effect of spoken words and imagery not synchronized in audio/image surrogates for video gisting. To do that, we conducted an experiment with 64 participants, under the assumption that participants would better understand the content of videos when viewing audio/image surrogates rather than audio or image surrogates. The results of the experiment showed that overall audio/image surrogates were better than audio or image surrogates for video gisting, although the unsynchronized multimedia surrogates made it difficult for some participants to pay attention to both audio and image when the content they present is very different.