• Title/Summary/Keyword: 이미지 추출

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An effective object segmentation on the color plane using Fisher Linear Discriminant (Fisher 선형 분리자를 사용한 컬러 평면에서의 효과적인 목표물 추출)

  • Nahm, Jin-Woo
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2005.11a
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    • pp.213-216
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    • 2005
  • 자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.

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A Content based Web Image Retrieval System using MPEG-7 Visual Descriptors and Textual Information (MPEG-7 시각 정보 기술자와 텍스트 정보를 이용한 내용 기반 웹 이미지 검색 시스템)

  • Park Joo-Hyoun;Nang Jong-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.232-234
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    • 2006
  • 인터넷 기술의 발달과 디지털 카메라와 같은 디지털 미디어 생산 장비의 발달로 WWW에 이미지 데이터의 양이 급격하게 늘어나면서 웹 이미지에 대한 효율적인 검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 검색 요구를 만족시킬 수 있도록 기존의 텍스트 기반의 검색과 시각 정보 기반의 검색을 병합하여 수행할 수 있는 웹 이미지 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안한 웹 이미지 검색 시스템은 웹 이미지 수집 및 검색정보 추출 도구. 검색 서버. 그리고 검색 클라이언트로 구성된다. 웹 이미지 수집 및 검색 정보 추출 도구는 웹에서 이미지를 수집하여 이미지가 속해있는 웹 문서 구조를 이용하여 적절한 키워드를 선택하며 시각 정보 기반의 검색을 지원하기 위해 MPEG-7 시각 정보 기술자(1)를 추출한다. 빠른 검색을 위해 추출된 텍스트 정보는 상용 데이터베이스에 저장되며 MPEG-7 시각 정보 기술자는 고차원 데이터 색인 방법인 HBI (Hierarchical Bitmap Index)(2)를 사용하여 색인 정보를 만들어 사용한다. 검색 클라이언트는 사용자가 각 검색 요소에 가중치를 부여하여 검색 할 수 있도록 하며 원하는 검색 결과를 얻을 때까지 반복하여 검색할 수 있는 연관 피드백 과정도 포함한다.

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Convolutional Neural Network-based Malware Classification Method utilizing Local Feature-based Global Image (로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 CNN 기반의 악성코드 분류 방법)

  • Jang, Sejun;Sung, Yunsick
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.222-223
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    • 2020
  • 최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.

A Design and Implementation of algorithm choosing Context-based Image used Multimedia Communication (멀티미디어 통신을 이용한 내용기반 이미지 추출 알고리즘 설계 및 구현)

  • 안병규
    • Journal of the Korea Computer Industry Society
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    • v.2 no.11
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    • pp.1421-1426
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    • 2001
  • Nowadays, as the quantity of multimedia information increases rapidly, an efficient management for multimedia has become more important. In this paper, to index and search multimedia contents efficiently, we designed the algorithm searching specific image and saving the extracted image using the semantic information extraction scheme based on contents and it is one of the schemes to indexing and searching of video data. After extracting the RGB information from input image, while all frames of video is inspected sequentially, the specific image is saved through referring to the position and distribution of contents from the collection scheme of RGB range. In case of using the proposed image extraction algorithm, because only saved video is searched instead of the whole the searching time can be reduced.

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A Method of Extracting Candidate Regions of Interest in Color Image (컬러 이미지에서의 후보 관심 영역 검출 방법)

  • Park, Hyung-Kun;Lee, Yill-Byung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.462-464
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    • 2012
  • 이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

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.

Design of Conceptual Image Annotation System Using WordNet (WordNet 기반 개념적 이미지 주석 시스템 설계)

  • 조미영;최준호;김판구
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05d
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    • pp.1081-1086
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    • 2002
  • 이미지검색을 위해서 객체의 시각적인 특징에 대한 저차원의 특징 정보를 추출하고 이미지에 의미를 부여하기 위하여 주석을 다는 것이 일반적이다. 하지만 주석 기반 검색에서는 주석으로 달아 놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 재질의 질의어 확장과 같은 기법을 써서 문제를 해결해 왔으나 여전히 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭의 문제를 안고 있다고 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 이미지 관련 Text에서 단어를 추출한 후 추출된 단어들간의 개념 관계를 WordNet을 이용하여 표현한 주석 시스템을 제안한다. 이 시스템은 단순 스트링 매칭이 아닌 개념적 매칭에 의한 개념 기반 검색을 지원할 수 있다.

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Application of the HTML Image Tag on Triggers for Describing Rules for Information Extraction (정보 추출을 위한 트리거에서 HTML이미지 태그 정보의 이용)

  • Kim, Yeon-Jung;Park, Jea-Hyun;Choi, Joong-Min
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.721-723
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    • 2005
  • 웹 문서를 대상으로 하는 정보 추출이나 웹 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되면서 특히, 웹에서 나타나는 구조적 패턴을 이용해 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 구조적 패턴을 이용할 수 없는 경우 텍스트에 의존한 추출기를 생성할 수 밖에 없는데 웹 문서에서 시각적 요소가 강해지면서 트리거가 단순 텍스트가 아닌 이미지로 처리되는 경우가 있다. 기존의 연구들은 트리거를 단순 텍스트로 보는 관점에서의 연구가 많았고 이러한 접근 방법은 트리거가 이미지인 경우에 정확한 정보를 추출해 낼 수 없었다. 이 논문에서는 트리거가 텍스트가 아닌 이미지인 경우에도 필요한 정보를 잘 추출해 내기 위한 방법에 관해 제안하고자 한다.

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Edge Feature Vector Extraction using Higher-Order Local Autocorrelation and Its Application in Image Retrieval (고차국소 자기상관함수를 이용한 에지 특징벡터의 생성과 유사이미지에의 적용)

  • 윤미진;오군석;김판구
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.562-564
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    • 2002
  • 본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.

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Video Caption Extraction and Image Enhancement (비디오 자막 추출 및 이미지 향상에 관한 연구)

  • 김소명;최영우;정규식
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.359-361
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    • 2000
  • 본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

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