본 논문에서는 HPEG-7의 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 조합하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 에지 특징 정보는 영상의 컨텐트를 표현하기 위한 중요한 요소로 고려되어진다. 이것은 특별히 컬러의 단점을 보완하기 위해서 유용하다. 반면 컬런 특징 정보는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어진다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 두 특징 정보를 잘 표현하는 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 사용하였다. 실험 결과로 제안한 방법이 자연 영상에 대하여 두드러지게 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.218-221
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2006
본 논문은 인터넷의 대표적인 문제점중의 하나인 Adult Image 분류 연구에 대해 기술한다. 특히 우리는 이러한 Adult Image를 분류하기 위한 Data Set을 5가지 타입으로 구성한다. 이러한 각 Image에 대해 Color, Gradient, Edge Direction 특성의 Feature들을 추출하고 이를 Histogram으로 구성한다. 이렇게 구성된 Histogram을 Support Vector Machine에 적용하여 Adult Image를 분류한다. 그 결과, 우리는 8250개의 Test Set에 대하여 Recall(96.53%), Precision(97.33%), False Positive(2.96%), F-Measure(96.93%)의 성능 결과를 보여준다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.249-252
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2003
본 논문은 컬러 영상을 명암도에 따른 공간적 객체 분할인 YIQ 모델을 사용하여 객체 분할한 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 흑백 영상보다 더 많은 더 정보를 가진컬러 영상을 사용하여, 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we describe new method to detect face in real-time. We use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from input image, and then extract face region using the detected eye pall. We verify both eye candidate regions and face region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification processes. From the experimental results, we confirmed the proposed algorithm shows very excellent face detection performance.
In this paper, we suggest an authentication system for online lecture using facial information and a face recognition algorithm base on relation of face. First, a facial area on complex background is detected using color information. Second, features are extracted with edge profile. Third, compare it with the value of original facial image in database. By experiments, we know that the proposed system is an useful method for online lecture authentication system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.8C
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pp.772-781
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2009
This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and retrieval of medical images. After color and edge features are extracted from medical images, these two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine, to give membership vectors. Thereafter, the two membership vectors are combined into an ensemble feature vector. Also, to reduce the search time, Correlated Categories Vector is proposed for similarity matching. The experimental results show that the proposed system improves the retrieval performance when compared to other methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.28A
no.5
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pp.398-406
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1991
This paper presents a graphics accelerator for fast image generation. The accelarator has three major functional blocks: linear interpolator, multipliers and Edgee Painting Tree. Linear interpolator with coupled binary tree structure interpolates functional values of two end points. Two multipliers compute input values of interpolator in parallel. Mask pattern which removes out invalid data is generated by Edge Painting Tree. The proposed architecture in this paper is responsible for 64 pixels and can process about 5,900 10x10polygons per second.
Scene change detection is the fundamental process of automatic video indexing and retrieving. In this paper we propose a method which utilizes both compressed and uncompressed domain methods to detect scene change in a video. Candidate locations for scene change are estimated from DC images and motion vector information in compressed domain. And candidate frames are verified using edge histogram distance and color histogram distance, in uncompressed domain. The experimental results show that scene change can be detected fast and correctly by proposed method.
영상 검색을 위한 기존의 칼라 히스토그램 방법은 영상의 형상 정보를 포함하고 있지 않다. 본 논문에서는 로컬 형상 정보인 에지 정보에 칼라 정보를 접목시켰다. 각각의 세 종류의 에지(수평 에지, 수직 에지, 비 방향성 에지) 주위의 픽셀들에 대한 칼라 분포를 구한 후 그 각각의 칼라 분포를 기초로 구한 두 영상간의 거리 정보를 이용하여 영상들간의 유사도를 구했다. 따라서 본 논문에서 제안한 유사도는 한 종류의 에지 타입 (비 방향성 에지)을 이용한 방법에 비해 매칭 오류를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 칼라 히스토그램과 에지 히스토그램을 이용한 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.
A dynamic range compression algorithm using Markov random field (MRF) modeling to display high dynamic range (HDR) images on low dynamic range (LDR) devices is proposed in this work. The proposed algorithm separates foreground objects from the background using the edge information, and then compresses the color differences across the edges based on the MRF modeling. By minimizing a cost function using belief propagation, the proposed algorithm can provide an effective LDR image. Simulation results show that the proposed algorithm provides good results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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