The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.1
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pp.253-260
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1999
In this paper, we suggest a new direct method for mage segmentation using texture and color information combined through a multivariate linear discriminant algorithm. The color texture is computed in nin 3${\times}$3 masks obtained from each 3${\times}$3${\times}$3 spatio-spectral neighborhood in the image using the classical haralick and Pressman texture features. Among these 9${\times}$28 texture features the best set was extracted from a training set. The resulting set of 10 features were used to segment an image into four different regions. The resulting segmentation was Compared to classical color and texture segmentation methods using both box classifiers and maximum likelihood classification. It compared favourably on the test image from a Fastred-Lightgreen stained prostatic histological tissue section based on visual inspection. The classification accuracy of 97.5% for the new method obtained on the training data was also among the best of the tested methods. If these results hold for a larger set of images, this method should be a useful tool for segmenting images where both color and texture are relevant for the segmentation process.
The previous video structuring techniques are mainly limited to shot or shot group level. However, the shot level structure couldn't provide semantics within a video. So, researches on high level structuring are going on for getting over the drawbacks of shot level structure, recently. To overcome the drawbacks of shot level structure, we propose video scene segmentation technique based on color and motion features. For considering various color distribution, each shot is divided into sub-shots based on color feature. A key frame is extracted from each sub-shot. The motion feature in a shot is extracted from MPEG-1 video's motion vector. Moreover adaptive weights based on motion's property in search range are applied to color and motion features. The experiment results of proposed technique show the excellence in view of the over-segmentation and the reflection of semantics, comparing with those of previous techniques. The proposed technique decomposes video into meaningful hierarchical structure and provides video browsing or retrieval based on scene.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4B
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pp.630-636
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2010
Ocular inspection in oriental medicine, which identifies sickness by patient's skin color, is usually applied by doctor's subjective judgment. In order to reduce the subjectiveness of diagnosis, we propose a method of objective and quantitative analysis for ocular inspection. The most issued features for ocular inspection are how to identify the color of patients' face in various situations, and how to link the relation between color and sickness. For resolving these two issues, the color system of CIE Lab is adopted for analyzing and classifying the color characteristics. The classification of color features is verified by experiments on groups of patients and non-patients. The results of experiments showed that the proposed method can provide an objective means for ocular inspection using patient's skin color.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.8
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pp.1358-1364
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2002
Presently, Multimedia data are increasing suddenly in broadcasting and internet fields. For retrieval of still images in multimedia database, content-based image retrieval system is implemented in this paper that user can retrieve similar objects from image database after choosing a wanted query region of object. As to extract color features from query image, we transform color to HSV with proposed method that similarity is obtained it through histogram intersection with database images after making histogram. Also, query image is transformed to gray image and induced to wavelet transformation by which spatial gray distribution and texture features are extracted using banded autocorrelogram and GLCM before having similarity values. And final similarity values is determined by adding two similarity values. In that, weight value is applied to each similarity value. We make up for defects by taking color image features but also gray image features from query image. Elevations of recall and precision are verified in experiment results.
The purpose of this study was to be of use for more successful prediction of possible Prevailing aesthetic characteristics in the future, by reviewing how decadent features have actually been unfolded in fashion and make-up since the end of 20th century, as we are now in the new 21st century. The decadent traits of modern fashion and make-up since the late'90s could be listed as follows : first, the fashion has intentionally been designed to look disgusting, where realistic and imaginary images coexist, by using a half-man, half-machine image or vividly describing detestable animal skin, There have also been disgusting features in the make-up, which are so extremely weird that we can created by adding vinyl or pieces of textiles like Patch of the 17th century. Second, the satanic character of the fashion seems to be meant to keep in harmony with evil image such as Dracula, witch, skeleton or warrior of the evil, in order to charge the unnatural, inhuman and fin-de-siecle Phenomenon and find out what It really means for the inner world of men. And the demonic expressions of the make-up chiefly use white or black color or blue color of low saturation or low lightness, and part of facial features is exaggerated or shortchanged. Third, the decadent characteristics are expressed in the fashion by attaching sensational ornament to the human bode or using sexual exposure. So they give unnatural, unsound and extremely erotic impressions. The decadent features in the make-up are generated by excessively using a gay red color or sensational, exciting colors. Fourth, the exoticism of the fashion is largely affected by China's Chipaoh, Japan's Kimono or primitive motives from Africa, as there are increasing interests in Asia. And that of the make-up leans toward the East, as Kabuki make-up from Japan, Kyongkeuk make-up from China or the primitive features from Africa are employed.
Query-by-example (QBE) is a well-known method for image retrieval. In reality, however, an example image to be used for the query is rarely available. Therefore, it is often necessary to find a good example image to be used for the query before applying the QBE method. Query-by-layout (QBL) is our proposal for that purpose. In particular, we make use of the visual descriptors such as the edge histogram descriptor (EHD) and the color layout descriptor (CLD) in MPEG-7. Since image features of the CLD and the EHD can be localized in terms of a$4{\times}4$ sub-image, we can specify image features such as color and edge distribution on each sub-image separately for image retrieval without a query image. Experimental results show that the proposed query method can be used to retrieve a good image as a starting point for further QBE-based image retrieval.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.11
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pp.937-942
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2003
We present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images from the surroundings having vertical line edges by one camera. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right regions of the each line are computed by using the properties of the line and a region growing method. The pattern vectors are matched with the feature points of the map by comparing the color information and the geometrical relationship. From the perspective transformation and rigid transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
Numerous challenges have been made to retrieve video using the contents. Recently MPEG-7 had set up a set of visual descriptors for such purpose of searching and retrieving multimedia data. Among them, color and motion descriptors are employed to develop a content-based video retrieval system to search for videos that have similar characteristics in terms of color and motion features of the video sequence. In this paper, the performance of the proposed system is analyzed and evaluated. Experimental results indicate that the processing time required for a retrieval using MPEG-7 descriptors is relatively short at the expense of the retrieval accuracy.
In this paper, we proposed an image retrieval system with a simple and effective relevance feedback, called RAP(Reward and Punishment) algorithm. First, color and texture features were extracted from the images. Next, the extracted feature values were used for image retrieval in various forms. We applied the relevance feedback to the initial retrieved images from the image retrieval system, and compared its result with that of the conventional system. In the experiment using the test image database of 16 class 512 images, the proposed system showed the better retrieval performance of about 10∼l7 % than that of the conventional INRIA system in each relevance feedback step.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.7
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pp.25-32
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2015
In this paper, we propose a license plate detection method of running cars in various road images. The proposed method first classifies the road image into day and night images to improve detection accuracy, and then the tail-light regions are detected by finding red color areas in RGB color space. The candidate regions of the license plate areas are detected by using symmetrical property, size, width and variance of the tail-light regions, and to find the license plate areas of the various sizes the morphological operations with adaptive size structuring elements are applied. Finally, the plate area is verified and confirmed with the geometrical and image features of the license plate areas. The proposed method was tested with the various road images and the detection rates (precisions) of 84.2% of day images and 87.4% of night images were achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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