• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.1446-1452
• /
• 2014

Existing LDA uses the transform matrix that maximizes distance between classes. So we have to convert from an image to one-dimensional vector as training vector. However, in 2D-LDA, we can directly use two-dimensional image itself as training matrix, so that the classification performance can be enhanced about 20% comparing LDA, since the training matrix preserves the spatial information of two-dimensional image. However 2D-LDA uses same calculation schema for transformation matrix and therefore both LDA and 2D-LDA has the heteroscedastic problem which means that the class classification cannot obtain beneficial information of spatial distances of class clusters since LDA uses only data correlation-based covariance matrix of the training data without any reference to distances between classes. In this paper, we propose a new method to apply training matrix of 2D-LDA by using WPS-LDA idea that calculates the reciprocal of distance between classes and apply this weight to between class scatter matrix. The experimental result shows that the discriminating power of proposed 2D-LDA with weighted between class scatter has been improved up to 2% than original 2D-LDA. This method has good performance, especially when the distance between two classes is very close and the dimension of projection axis is low.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제29권2호
• /
• pp.128-137
• /
• 2002

이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권7C호
• /
• pp.663-670
• /
• 2009

본 논문에서는 NFSR(Non-linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 이용하여 영상을 암호화하는 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, NFSR을 이용해서 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그리고 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 암호화를 한다. 그 후, 게이트 이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 암호화 영상에 곱하여 2D CAT 암호화를 한다. 마지막으로, 키 공간 분석, 엔트로피 분석 및 민감도 분석을 통해 제안한 방법이 효율적이고 매우 안전함을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권6B호
• /
• pp.663-673
• /
• 2011

휴대전화를 통한 2D(Two Dimensional) 이미지 인식기반의 QR(Quick Response)코드 및 칼라코드 활용이 급속히 확산되면서 디코딩 기술과 플랫폼의 개선이 요구되고 있으며, 범용 디지털카메라에 의한 소형 비주얼코드의 비 초점 이미지정보 인식기술인 새로운 보코드(Bokode)라는 기술이 발표되었다. 이에 스마트환경 기반의 2D 이미지코드와 인식기술에 대한 연구개발 및 산업 활성화를 위한 대응전략이 절실히 필요한 시점이다. 논문은 이 같은 전략수립을 지원하기 위해 기술 및 산업동향 조사 분석을 통한 정보지원 및 실천과제 제시에 중점을 두며 기술개요 기술동향, 기술 활성화 과제, 전망 및 제안 등으로 구성하였다.

• 한국의상디자인학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.37-49
• /
• 2012

The purpose of this study is to provide basic data of dress design by researching three-dimensional decorative techniques representing flowers, a popular motif in dress design. This study analyzed 44 dresses that were presented in Valentino collection. The result of this study is as follows: First, the detailing expression method can show various patterns and colors through embroidery technique, sub-materials, and bonding techniques in embroidery, beads flower, and ribbon flowers. Second, the fabric flower technique expressed flower image in three-dimension in more various images than do either the ribbon or beads flower technique. Fabric flowers are mostly made from the same material as dresses. The expression technique of fabric flower is classified into the following three classifications: 1) A technique underlying a flower image with one, two and three large flowers, 2) a technique decorating a large area with a number of an identical motif, and 3) a technique highlighting a part of the body or design line by attracting eyes to one point, creating a corsage decorated where a designer wants to emphasize. Third, a silhouette technique realizes a flower image with a silhouette of a dress like sculpted structure and it is thus used less than a detailing expression technique. A flower image is expressed by making use of body lines or emphasizing the face. Finally, flower images on a dress were realized as a full blossomed flower, through visually streamlined shapes and curved lines.

• Archives of Plastic Surgery
• /
• 제34권5호
• /
• pp.605-610
• /
• 2007

Purpose: Facial trauma is increasing along with increasing popularity in sports, and increasing exposure to crimes or traffic accidents. Compared to the 3D CT of 1990s, the latest CT has made significant improvement thus resulting in higher accuracy of diagnosis. The objective of this study is to compare 64 channel 3 dimensional volume CT(3D VCT) with conventional 3D CT in the diagnosis and treatment of facial bone fractures. Methods: 45 patients with facial trauma were examined by 3D VCT from Jan. 2006 to Feb. 2007. 64 channel 3D VCT which consists of 64 detectors produce axial images of 0.625 mm slice and it scans 175 mm per second. These images are transformed into 3 dimensional image using software Rapidia 2.8. The axial image is reconstructed into 3 dimensional image by volume rendering method. The image is also reconstructed into coronal or sagittal image by multiplanar reformatting method. Results: Contrasting to the previous 3D CT which formulates 3D images by taking axial images of 1-2 mm, 64 channel 3D VCT takes 0.625 mm thin axial images to obtain full images without definite step ladder appearance. 64 channel 3D VCT is effective in diagnosis of thin linear bone fracture, depth and degree of fracture deviation. Conclusion: In its expense and speed, 3D VCT is superior to conventional 3D CT. Owing to its ability to reconstruct full images regardless of the direction using 2 times higher resolution power and 4 times higher speed of the previous 3D CT, 3D VCT allows for accurate evaluation of the exact site and deviation of fine fractures.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.288-293
• /
• 2002

이미지 데이터는 표현 방식에 따라서 비트맵과 벡터 방식으로 나누어진다. 비트맵 방식은 이미지 데이터를 픽셀이라는 2차원 맵으로 구성한 것이며, 벡터방식은 주어진 2차원 또는 3차원 공간에 선이나 형상을 그리기 위해 일련의 명령어나 수학적 표현으로 나타낸 것이다. 따라서 서로 다른 방식의 이미지를 제작 및 편집하고 자 하는 경우에는 각기 다근 응용프로그램을 사용해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비트맵과 벡터 방식을 혼합하여 하나의 응용프로그램에서 이미지의 제작 및 편집이 가능한 이미지 편집 도구의 설계 및 구현 방법에 대하여 기술하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.99-107
• /
• 2010

본 연구에서는 디지털 영상의 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 웨이블릿 평면에서 처리되는 변환 평면 워터마킹 알고리즘으로서 2차원 EMD을 이용하여 분해된 워터마크의 EMF 성분들이 웨이블릿 대역에 삽입되어, 각 웨이블릿 대역은 워터마크의 일부 정보만을 포함하고 있는 것을 특징으로 하고 있다. 워터마크의 추출은 각 웨이블릿 대역에서 추출한 워터마크의 일부 정보들을 2차원 EMD의 선형적인 특징에 의해 산술적 또는 논리적 연산을 통하여 회복할 수 있도록 하였다. 개발한 워터마킹 알고리즘은 비가시성, 강인성 등 워터마킹 알고리즘에서 요구되는 조건들에 대한 실험을 수행하여 성능을 비교 분석하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
• /
• 제17권2호
• /
• pp.148-161
• /
• 2013

We propose one- and two-dimensional reference functions for processing of integral/multiview imaging. The functions provide the synthesis/analysis of the integral image by distance, as an alternative to the composition/decomposition by view images (directions). The synthesized image was observed experimentally. In analysis confirmed by simulation in a qualitative sense, the distance was obtained by convolution of the integral image with the reference functions.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제9권2호
• /
• pp.793-806
• /
• 2002

Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the highspeed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps (SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarity) in feature spaces of input data. and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. In topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.