Journal of Information Technology Applications and Management
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v.9
no.3
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pp.1-12
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2002
Due to the fast development in computer and communication technologies, a video is now being more widely used than ever in many areas. The current information analyzing systems are originally built to process text-based data. Thus, it has little bits problems when it needs to correctly represent the ambiguity of a video, when it has to process a large amount of comments, or when it lacks the objectivity that the jobs require. We would like to purpose an algorithm that is capable of analyze a large amount of video efficiently. In a video, divided areas use a region growing and region merging techniques. To sample the color, we translate the color from RGB to HSI and use the information that matches with the representative colors. To sample the shape information, we use improved moment invariants(IMI) so that we can solve many problems of histogram intersection caused by current IMI and Jain. Sampled information on characteristics of the streaming media will be used to find similar frames.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.11
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pp.669-672
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2005
An algorithm detecting abrupt and gradual shot boundaries is proposed in this Paper. The conventional methods detect abrupt shot boundaries well, but do not show good performance on gradual shot boundaries. The proposed method Is based on the fact that the difference of the characteristic between frames is large when the shot conversion occurs. And the Proposed method detects abrupt and gradual shot boundaries with one algorithm. Moreover, it detects not only position where gradual shot conversion occurs, but also the exact duration where gradual shot conversion occurs.
In this paper, a content-based image retrieval scheme based on scale-space theory is proposed. The existing methods using scale-space theory consider all scales for image retrieval,thereby requiring a lot of computation. To overcome this problem, the proposed algorithm utilizes amodified histogram intersection method to select candidate images from database. The relative scalebetween a query image and a candidate image is calculated by the ratio of histograms. Feature pointsare extracted from the candidates using a corner detection algorithm. The feature vector for eachfeature point is composed of RGB color components and differential invariants. For computing thesimilarity between a query image and a candidate image, the euclidean distance measure is used. Theproposed image retrieval method has been applied to various images and the performance improvementover the existing methods has been verified.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.415-418
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2003
칼라 히스토그램 인터섹션 방법은 칼라 분포간의 유사도를 측정하는데 널리 사용된다 하지만 이 방법은 칼라 공간을 고정된 칼라수로 양자화시킨 경우에만 유효하므로 칼라 공간에 대한 분할 문제와 양자화 레벨의 결정 문제를 내포하고 있다. 이에, 본 논문에서는 고정 양자화된 칼라 분포뿐만 아니라 적응적 양자화되어 상이한 칼라분포를 갖는 영상간의 정합에 적용 가능한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 생산자가 생산된 상품을 소비자에게 공급하는 동안 생산효율을 계산하여 경제적 이익을 최대화 시키기 위한 생산자-소비자 모델로 간주되어질 수 있다 실험을 통해 우리는 제안된 방법이 두 칼라 분포간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.4
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pp.169-176
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2018
In this study, we propose a new Fire Flame Region Extraction using Block Homogeneity Segmentation method of the Fire Image with irregular texture and various colors. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role. The Color Image with fire flame is divided into blocks and edge strength for each block is computed by using modified color histogram intersection method that has been developed to differentiate object boundaries from irregular texture boundaries effectively. The block homogeneity is designed to have the higher value in the center of region with the homeogenous colors or texture while to have lower value near region boundaries. The image represented by the block homogeneity is gray scale image and watershed transformation technique is used to generate closed boundary for each region. As the watershed transform generally results in over-segmentation, region merging based on common boundary strength is followed. The proposed method can be applied quickly and effectively to the initial response of fire.
This paper proposes a stable and robust method to distinct the color similarity for clothes using the LBG algorithm under various light sources, Since the conventional methods, such as the histogram intersection and the accumulated histogram, are profoundly sensitive to the changing of light environments, the distinction of color similarity for the same cloth can be different due to the complicated light sources. To reduce the effects of the light sources, the properties of hue and saturation which consistently sustain the characteristic of the color under the various changes of light sources are analyzed to define the characteristic of the color distribution. In a two-dimensional space determined by the properties of hue and saturation, the LBG algorithm, a non-parametric clustering approach, is applied to examine the color distribution of images for each clothes. The color similarity of images is defined by the average of Euclidean distance between the mapping clusters which are calculated from the result of clustering of both images. To prove the stability of the proposed method, the results of the color similarity between our method and the traditional histogram analysis based methods are compared using a dozen of cloth examples that obtained under different light environments. Our method successively provides the classification between the same cloth image pair and the different cloth image pair and this classification of color similarity for clothe images obtains the 91.6% of success rate.
In this paper, we propose a Motion Vector-based Particle Filter(MVPF) for object tracking on bitstreams and a object tracking system using the MVPF. The MVPF uses motion vectors to both the transition and the observation models of a general particle filter to improve the accuracy while maintaining the number of particles. In the proposed object tracking system, the state of the target object can be predicted using the histogram of motion vectors extracted from the bitstream. In terms of precision, F-measure and IOU(Intersection Of Union), the proposed method is about 30%, 17%, and 17% better on average, respectively, in MPEG test sequences and VOT2013 sequences. Furthermore, When the tracking results are displayed in box form for subjective performance evaluation, the proposed method can track moving objects more robust than the conventional methods in all test sequences.
In this paper, we present a hybrid approach which incorporates color, texture and shape in content-based image retrieval. Colors in each image are clustered into a small number of representative colors. The feature descriptor consists of the representative colors and their percentages in the image. A similarity measure similar to the cumulative color histogram distance measure is defined for this descriptor. The co-occurrence matrix as a statistical method is used for texture analysis. An optimal set of five statistical functions are extracted from the co-occurrence matrix of each image, in order to render the feature vector for eachimage maximally informative. The edge information captured within edge histograms is extracted after a pre-processing phase that performs color transformation, quantization, and filtering. The features where thus extracted and stored within feature vectors and were later compared with an intersection-based method. The content-based retrieval system is tested to be effective in terms of retrieval and scalability through experimental results and precision-recall analysis.
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.
Recently, Classification of characters in a 3D FPS game has emerged as a very significant issue. In this study, We propose the game character Classification method using Image Region Segmentation of the extracting meaningful object in a simple operation. In this method, first used a non-linear RGB color model and octree color quantization scheme. The input image represented a less than 20 quantized color and uses a small number of meaningful color histogram. And then, the image divided into small blocks, calculate the degree of similarity between the color histogram intersection and adjacent block in block units. Because, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. Set a region by these boundary blocks as a game object and can be used for FPS game play. Through experiment, we obtain accuracy of more than 80% for Classification method using each feature. Thus, using this property, characters could be classified effectively and it draws the game more speed and strategic actions as a result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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