This research presented an extraction method of a logical database to create a design form of stream-nose. The practical use of logical database is important for the expansion of thinking area with investigation of Form to create a stream nose. Firstly, We presented apply course with the method to draw the image database as a first step of a stream-nose design. secondly, extraction method of a character-line applied the image-layered technique was an objectified. Such course is for establishing a design process to create the original form of the stream nose.
Serata, M.;Sakuma, K.;Stejic, Z.;Kawamoto, K.;Nobuhara, H.;Yoshida, S.;Hirota, K.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.451-454
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2003
A new query method, called query by visual keys, is proposed to aim easy operation and efficient region-based image retrieval (RBIR). Visual keys are constructed from representative regions/subimages in a given image database, and the database is indexed with visual keys. A system on PC is presented, where text retrieval techniques are applied to the image retrieval with visual keys. Experimental results show that one retrieval is done within 4ms and that the proposed system achieves the comparable retrieval precision (with user-friendly operation and low computational cost) to conventional region based image retrieval systems
Jung, Eun-Suk;Ryu, Kwang-Ryol;Sclabassi, Robert J.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.301-304
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2007
A realization for image searching engine with moving objects identification and classification is presented in this paper. The identification algorithm is applied to extract difference image between input image and the reference image, and the classification is used the region segmentation. That is made the database for the searching engine. The experimental result of the realized system enables to search for human and animal at time intervals to use a surveillant system at inside environment.
Geospatial database, which is the basis for Geo-Spatial Information Systems, is produced by conventional mapping methods. Recently, with increased demand for digital forms of the geospatial database, studies are carried out to automate its production. The automated mapping system is composed of the image acquisition subsystem, positioning subsystem, point referencing subsystem and the visualization subsystem. The image acquisition subsystem is the most important part of the overall production line because it is the starting point and will affect all subsequent processes. This paper presents a software analysis and design of the image acquisition subsystem. The design was carried out using the Unified Modeling Language which is a modeling method used extensively in the software engineering field.
This paper suggested that medical image database construction technique that generated and recognized from variable medical device and professional medical experts for the formalization and pattern extraction from informal medical images. And then we transformed informal image characteristics to digital data, and generated the meaningful pattern matching informations. Through this experienced works, so many related researchers can easily access the medical images database and use this formalized image informations on the variable fields.
This paper presents a novel method for image classification based on a hybrid genetic algorithm (GA) and support vector machine (SVM) approach which can significantly improve the classification performance for content-based image retrieval (CBIR). Though SVM has been widely applied to CBIR, it has some problems such as the kernel parameters setting and feature subset selection of SVM which impact the classification accuracy in the learning process. This study aims at simultaneously optimizing the parameters of SVM and feature subset without degrading the classification accuracy of SVM using GA for CBIR. Using the hybrid GA and SVM model, we can classify more images in the database effectively. Experiments were carried out on a large-size database of images and experiment results show that the classification accuracy of conventional SVM may be improved significantly by using the proposed model. We also found that the proposed model outperformed all the other models such as neural network and typical SVM models.
Urban is an area where small-scale changes to individual buildings occur frequently. An existing urban building database requires periodic updating to increase its usability. However, there are limitations in data collection for building changes over a wide urban. In this study, we check the possibility of detecting building changes and updating a building database by using satellite images that can capture a wide urban region by a single image. For this purpose, building areas in a satellite image are first extracted by projecting 3D coordinates of building corners available in a building database onto the image. Building areas are then divided into roof and facade areas. By comparing textures of the roof areas projected, building changes such as height change or building removal can be detected. New height values are estimated by adjusting building heights until projected roofs align to actual roofs observed in the image. If the projected image appeared in the image while no building is observed, it corresponds to a demolished building. By checking buildings in the original image whose roofs and facades areas are not projected, new buildings are identified. Based on these results, the building database is updated by the three categories of height update, building deletion, or new building creation. This method was tested with a KOMPSAT-3A image over Incheon Metropolitan City and Incheon building database available in public. Building change detection and building database update was carried out. Updated building corners were then projected to another KOMPSAT-3 image. It was confirmed that building areas projected by updated building information agreed with actual buildings in the image very well. Through this study, the possibility of semi-automatic building change detection and building database update based on single satellite image was confirmed. In the future, follow-up research is needed on technology to enhance computational automation of the proposed method.
Currently, The new wave of information technology has enormously influenced every field. In the Held of design, it is time to strive possible efforts in order to accumulate the design-related knowledge by maintaining, managing and controlling design information in a systematic manner, getting out of the old stage of mere use of data itself. Due to remarkable progress in communication media and speed, and file compression technology, text-centric data has been shifting to multimedia data such as image and motion picture. So it is currently required that methologies be developed to effectively utilize the related information. With respect to the processing of image data, it is certain that the optimal method should be come up with reflecting the unique characteristics and utilization of image data, apart from the traditional way of processing and storing the legacy text-based data. The study suggests the system of indexing and implementing design image information through the case of analyzing design image data, abstracting data elements of image itself, and finally applying it to building image-oriented database for use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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