다양한 하드웨어의 발전으로 영상처리를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 예를 들어 차량에 의한 각종 범죄를 예방하기 위해 기존에 설치된 CCTV를 이용하여 실시간으로 범죄 차량의 위치를 탐색하여 단속하는 방법이 있다. 그러나 특정 시스템과 높은 시스템 요구 사항으로 인해 기존 장비들에 적용하기 어려운 문제점 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 장비들에서도 차량의 탐지를 수행할 수 있도록 한국 표준 차량 번호판 정보를 파일 데이터베이스로 구성하고, 특정 차량에 대한 정보를 빠르게 탐색할 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였다. 본고에서 제안한 파일 데이터베이스와 탐색 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 위치에 탐색 대상을 설정하고 실험한 결과 탐색 알고리즘은 항상 특정 시간 안에 차량을 탐색하여 정보를 확인할 수 있었다.
본 논문의 목적은 진단의료영상 서비스를 위한 안드로이드 기반의 mPACS (mobile-based Picture Archiving Communication System)을 구현하는 데 있다. 제안된 mPACS는 병원 PACS에 저장된 진단의료영상을 모바일 기반에 적용할 수 있도록 통합플랫폼을 제공하며, 사용자가 원하는 진단의료영상을 통합플랫폼에서 저장/검색/조작/전송하는 것을 허용한다. 여기서, mPACS 플랫폼은 안드로이드 기반의 체계(즉, 진단의료영상처리)를 위하여 PACS ${\leftrightarrow}$ mPACS ${\leftrightarrow}$ smartphone 간의 전송프로토콜, 영상포맷변환기, JPEG/JPEG2000 부호화기, 텍스트와 아바타 검색등을 포함한다. 이 mPACS는 모바일기반의 기기가 PACS시스템의 진단의료영상 서비스가 가능 한 솔루션을 제공함에 있어서 매우 유용하고 효과적인 것으로 나타났다.
Current image retrieval techniques have shortcomings that make it difficult to search for images based on a semantic understanding of what the image is about. Since an image is normally associated with multiple contexts (e.g. when and where a picture was taken,) the knowledge of these contexts can enhance the quantity of semantic understanding of an image. In this paper, we present a context-aware image retrieval system, which uses the context information to infer a kind of metadata for the captured images as well as images in different collections and databases. Experimental results show that using these kinds of information can not only significantly increase the retrieval accuracy in conventional content-based image retrieval systems but decrease the problems arise by manual annotation in text-based image retrieval systems as well.
Since a large amount of multimedia image has dramatically increased, it is important to search semantically relevant image. Thus, several semantic image annotation methods using RDF(Resource Description Framework) model in mobile environment are introduced. Earlier studies on annotating image semantically focused on both the image tag and the context-aware information such as temporal and spatial data. However, in order to fully express their semantics of image, we need more annotations which are described in RDF model. In this paper, we propose an annotation method inferencing with RDFS entailment rules and user defined rules. Our approach implemented in Moment system shows that it can more fully represent the semantics of image with more annotation triples.
Up to now, most researches on production automation have concentrated on local automation, e. g. CAD, CAM, robotics, etc. However, to achieve total automation it is required to link each local modules such as CAD, CAM into a unified and integrated system. One such missing link is between CAD and computer vision system. This thesis is an attempt to link the gap between CAD and computer vision system. In this paper, we propose algorithms that carry out edge detection, thinning and pruning from the image data of manufactured parts, which are obtained from video camera and then transmitted to computer. We also propose a feature extraction and surface determination algorithm which extract informations from the image data. The informations are compatible to IGES CAD data. In addition, we suggest a methodology to reduce search efforts for CAD data bases. The methodology is based on graph submatching algorithm in GEFG(Generalized Edge Face Graph) representation for each part.
In this paper, we design and implement a partial denoising boundary matching system using indexing techniques. Converting boundary images to time-series makes it feasible to perform a fast search using indexes even on a very large image database. Thus, using this converting method we develop a client-server system based on the previous partial denoising research in the GUI(graphical user interface) environment. The client first converts a query image given by a user to a time-series and sends denoising parameters and the tolerance with this time-series to the server. The server identifies similar images from the index by evaluating a range query, which is constructed using inputs given from the client and sends the resulting images to the client. Experimental results show that our system provides many intuitive and accurate matching results.
An archiving system designed to enable documenting database of astronomical images, with functions of search and download, is being developed by Korean Astronomical Data Center(KADC) of Korea Astronomy and Space Science Institute(KASI). The system consists of three PCs for web server, database server, and system management server. The search program for the web environment is operated in the web server. In the management server, several utility program we developed are installed: input program for the database, program for transfer from fits to jpg files, program for data recovery and management, and programs for statistics and connect management. The collected data would be sorted out by the system manager to input into the database. The online input is possible in an observatory where the data is produced. We applied the content management system(CMS) module for the database management. On the basic of CMS module, we set up a management system for the whole life cycle of metadata from creation and collection to storage and deletion of the data. For the search function, we employed a technique to extract indices from the metadata. In addition, MySQL is adopted for DBMS. We currently display about 2,700 and 25,000 photographs for astronomical phenomena and astronomical objects on the data, respectively.
The color measuring/matching expert system is implemented with a new color measuring method that combines intelligent algorithms with image processing techniques. Color measuring part of the proposed system preprocesses the scanned original color input images to eliminate their distorted components by means of the image histogram technique of image pixels, and then extracts RGB(Red, Green, Blue)data among color information from preprocessed color input images. If the extracted RGB color data does not exist on the matching recipe databases, we can measure the colors for the user who want to implement the model that can search the rules for the color mixing information, using the intelligent modeling techniques such as fuzzy inference system and adaptive neuro-fuzzy inference system. Color matching part can easily choose images close to the original color for the user by comparing information of preprocessed color real input images with data-based measuring recipe information of the expert, from the viewpoint of the delta Eformula used in practical process.
의료정보는 의료기관간의 호환을 위해서 텍스트 기반정보를 위한 HL7과 영상정보를 위한 DICOM과 같은 표준프로토콜로 구축되어야 한다. 하지만 각 의료기관에서 소유하고 있는 장비 및 개발된 정보시스템이 동일하지 않고 자료의 형태 및 사용하는 코드체계가 상이하여 의료기관간에 자료를 교환하고자 할 때는 상당한 어려움이 초래된다. 따라서 의료기관간 효율적으로 정보를 공유하고 교환하기 위해서는 먼저 DICOM 파일의 특성을 분석하고 이를 기초로 한 통합 데이터베이스를 설계해야한다. 본 논문에서 제안한 WISD(Web Interface System based DICOM) 시스템은 각 의료기관에서 전송 받은 DICOM 파일을 의료정보와 영상정보로 분리하고, 표준화된 형식으로 통합데이터베이스에 저장하며, 웹브라우저를 통해 정보의 검색 및 교환을 가능하게 한다. 본 논문에서 구현한 WISD 시스템은 통합데이터베이스와 인터넷을 통해 의료영상과 환자정보를 검색 및 관리할 수 있기 때문에 별도의 시스템도입 및 비용 없이 의료기관간 효율적인 공유를 할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.40-48
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2021
Content-Based Image Retrieval (CBIR) system plays a vital role to retrieve the relevant images as per the user perception from the huge database is a challenging task. Images are represented is to employ a combination of low-level features as per their visual content to form a feature vector. To reduce the search time of a large database while retrieving images, a novel image retrieval technique based on feature dimensionality reduction is being proposed with the exploit of metaheuristic optimization techniques based on Genetic Algorithm (GA), Extended Binary Cuckoo Search (EBCS) and Whale Optimization Algorithm (WOA). Each image in the database is indexed using a feature vector comprising of fuzzified based color histogram descriptor for color and Median binary pattern were derived in the color space from HSI for texture feature variants respectively. Finally, results are being compared in terms of Precision, Recall, F-measure, Accuracy, and error rate with benchmark classification algorithms (Linear discriminant analysis, CatBoost, Extra Trees, Random Forest, Naive Bayes, light gradient boosting, Extreme gradient boosting, k-NN, and Ridge) to validate the efficiency of the proposed approach. Finally, a ranking of the techniques using TOPSIS has been considered choosing the best feature selection technique based on different model parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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