In this paper, we propose a method to search the evidence such as a knife found in the crime scene based on GHT from an image database Such objects like knives are simitar in shape. The proposed method utilizes the small shape differences among objects as much as possible to distinguish an object from similar shaped objects. It consists of the GHT based candidate generation and top-down candidate verification. For the fast generation of the candidate 1ist, the GHT operation is performed un the down sampled edge list. The test results show that it can retrieve the correct object even with a pan of object in reasonable time.
This paper proposes a design for efficient and accurate retrieval of similar image subsequences using the multi-dimensional time warping distance as similarity evaluation tool in image sequence database after building of two indexing structures implemented with priority queue and suffix tree respectively. Receiving query image sequence, at first step, the proposed method searches the candidate set of similar image subsequences in priory queue index structure. If it can not get satisfied results, it retrieves another candidate set in suffix tree index structure at second step. The using of the low-bound distance function can remove the dissimilar subsequence without false dismissals during similarity evaluating process between query image sequence and stored sequences in two index structures.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.4
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pp.23-31
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2012
This paper proposes a motion estimation-based super resolution algorithm to restore input low-resolution images of large movement into a super-resolution image. It is difficult to find the sub-pixel motion estimation in images of large movement compared to typical experimental images. Also, it has disadvantage which have high computational complexity to find reference images and candidate images using general motion estimation method. In order to solve these problems for the traditional two-dimensional motion estimation using the proposed registration threshold that satisfy the conditions based on the reference image is determined. Candidate image with minimum weight among the best candidates for super resolution images, the restoration process to proceed with to find a new image registration algorithm is proposed. According to experimental results, the average PSNR of the proposed algorithm is 31.89dB and this is better than PSNR of traditional super-resolution algorithm and it also shows improvement of computational complexity.
In this paper, we propose an object contour tracking algorithm using snakes in stereo image sequences. The proposed technique is composed of two steps. In the first step, the candidate Snake points are determined from the motion information in 3-D disparity space. In the second step, the energy of Snake function is calculated to check whether the candidate Snake points converge to the edges of the interested objects. The energy of Snake function is calculated from the candidate Snake points using the disparity information obtained by patch matching. The performance of the proposed technique is evaluated by applying it to various sample images. Results prove that the proposed technique can track the edges of objects of interest in the stereo image sequences even in the cases of complicated background images or additive components.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.4
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pp.10-21
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2008
The present paper propose a real-time moving object recognition and tracking method using the wavelet-based neural network and invariant moments. Candidate moving region detection phase which is the first step of the proposed method detects the candidate regions where a pixel value changes occur due to object movement based on the difference image analysis between continued two image frames. The object recognition phase which is second step of proposed method recognizes the vehicle regions from the detected candidate regions using wavelet neurual-network. From object tracking Phase which is third step the recognized vehicle regions tracks using matching methods of wavelet invariant moments bases to recognized object. To detect a moving object from image sequence the candidate regions detection phase uses an adaptive thresholding method between previous image and current image as result it was robust surroundings environmental change and moving object detections were possible. And by using wavelet features to recognize and tracking of vehicle, the proposed method decrease calculation time and not only it will be able to minimize the effect in compliance with noise of road image, vehicle recognition accuracy became improved. The result which it experiments from the image which it acquires from the general road image sequence and vehicle detection rate is 92.8%, the computing time per frame is 0.24 seconds. The proposed method can be efficiently apply to a real-time intelligence road traffic surveillance system.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.1
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pp.8-18
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2008
In this paper, we propose an efficient algorithm using wavelet transform for still image database retrieval. Especially, it uses only the lowest frequency sub-band in multi-level wavelet transform so that a retrieval system uses a smaller quantity of memory and takes a faster processing time. We extract different textured features, statistical information such as mean, variance and histogram, from low frequency sub-band. Then we measure the distances between the query image and the images in a database in terms of these features. To obtain good retrieval performance, we use the first feature (mean and variance of wavelet coefficients) to filter out most of the unlikely images. The rest of the images are considered to be candidate images. Then we apply the second feature (histogram of wavelet coefficient) to rank all the candidate images. To evaluate the algorithm, we create various distorted image databases using MIT VisTex texture images and PICS natural images. Through simulations, we demonstrate that our method can achieve performance satisfactorily in terms of the retrieval accuracy as well as the both memory requirement and computational complexity. Therefore it is expected to provide good retrieval solution for JPEG-2000 using wavelet transform.
Hwang, Jiyoung;Park, Hyo-Yeun;Hunter, William Cannon
Asia pacific journal of information systems
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v.25
no.1
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pp.163-178
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2015
This paper specifically delineated the methodological application of constructivism in smart tourism studies. It explained what constructivism is and how this methodology could be applied in the study of smart tourism. In this study, residents of Seoul participated in constructivist research using the Q method to identify their subjectivities toward Seoul based on photographs most commonly found in tourism promotional material. Residents are concerned with good governance and cultural integrity, and they are aware of their role as stakeholders in tourism in their communities. However their potential contribution to destination image formation has been usually overlooked by researchers and marketers. Three clusters of subjectivities were revealed after 42 photographs of Seoul were sorted by 37 respondents. The results show how respondents perceived Seoul's destination image. The three clusters agreed that symbolic monuments were the key representations of Seoul. The paper recommends that tourism marketers and policy makers should focus on understanding and coordinating with residents' perceived image of Seoul as a destination when planning and decision making, especially in promoting Seoul as a destination market. This study, in conjunction with other constructivist research offers insight into how destination image is, especially with the rise of smart tourism, a complex social construction.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.5
no.1
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pp.127-133
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2011
Characters in natural image are an important information with various context. Previous work of character region detection algorithms is not detect of character region in case of image complexity and the surrounding lighting, similar background to character, so this paper propose an method of character region detection in natural image using edge and connected component by morphological reconstructions. Firstly, we detect edge using Canny-edge detector and connected component with local min/max value by morphological reconstructed-operation in gray-scale image, and labeling each of detected connected component elements. lastly, detected candidate of text regions was merged for generation for one candidate text region, Final text region detected by checking the similarity and adjacency of neighbor of text candidate individual character. As the results of experiments, proposed algorithm improved the correctness of character regions detection using edge and connected components.
In the 21th century, the age of image, people express and evaluate with images. Image is a symbol of a person or a thing. It simulates people's visual sense most quickly and precisely and is shared in the society. At the time, since it is acknowledged that there are few books available and lack of theoretical system with regard to image making, the purpose of this study was to get a theoretical access to image making by taking as an empirical case the case of Choi Byeongryeol, a candidate running for the congress in June 4, 1998 and combining it with theories of costume. Research methods employed here were to investigate the theoretical system of image making and fashion direction, and to analyze empirical cases. The boundary of the empirical case was limited to the candidate's fashion direction during the election period for 50 days from April 1998 to the election date June 4, 1998. The results of this study are as follows. First, personal image making aims at the establishment of one's own identity through building up an ideal image. Second, it is found that personal image making can make a complete image possible through fashion direction. Third, it is found that fashion direction functions as a symbol and communicative means with a result that the effect can penetrate to the society accurately and quickly. Fourth, it is found that fashion direction fit for a situation can enhance personal values and reinforce his or her competitive power to carry out the ultimate goals in the society. This study proved that fashion styling for personal image making expresses a person in a symbolic image, enhances his/her personal value in the society and, ultimately, contributes to the establishment of an individual's identity.
Steganography is one of information hiding technologies and discriminated from cryptography in that it focuses on avoiding the existence the hidden information from being detected by third parties, rather than protecting it from being decoded. In this paper, as an image steganography method which uses images as media, we propose a new block matching method that embeds information into the discrete wavelet transform (DWT) domain. The proposed method, based on a statistical analysis, reduces loss of embedding capacity due to inequable use of candidate blocks. It works in such a way that computes the variance of each candidate block, preserves candidate blocks with high frequency components while reducing candidate blocks with low frequency components by compressing them exploiting the k-means clustering algorithm. Compared with the previous block matching method, the proposed method can reconstruct secret images with similar PSNRs while embedding higher-capacity information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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