• 제목/요약/키워드: Photo Clustering

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Image Clustering using Geo-Location Awareness

  • Lee, Yong-Hwan
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.135-138
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    • 2020
  • This paper suggests a method of automatic clustering to search of relevant digital photos using geo-coded information. The provided scheme labels photo images with their corresponding global positioning system coordinates and date/time at the moment of capture, and the labels are used as clustering metadata of the images when they are in the use of retrieval. Experimental results show that geo-location information can improve the accuracy of image retrieval, and the information embedded within the images are effective and precise on the image clustering.

최대 클리크 찾기 알고리즘을 이용한 사진 클러스터링 방법과 사진 시각화 인터페이스 (Photo Clustering using Maximal Clique Finding Algorithm and Its Visualized Interface)

  • 류동성;조환규
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.35-40
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    • 2010
  • 최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.

휴대폰 상에서 개인용 사진 컬렉션에 대한 자동 이벤트 군집화 방법 (Automatic Event Clustering Method for Personal Photo Collection on Mobile Phone)

  • 유정수;낭종호
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권12호
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    • pp.1269-1273
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    • 2010
  • 일반적으로 사용자는 휴대폰에서 촬영한 개인용 사진 컬렉션에 대하여 이벤트 기준으로 관리 및 접근하는 것을 선호한다. 본 논문에서는 휴대폰상의 개인용 사진 컬렉션에 대하여 계산 량이 적고 정확도가 높으며 증감적인 클러스터링을 지원하는 이벤트 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 실제 샘플 사진들을 수집하여 이벤트 내의 사진들의 시간 경과 치에 대한 통계적 분석을 통하여 이벤트 경계 구간을 결정하였으며, 시간 정보만으로 분할이 모호한 구간에서는 위치 정보와 시각 정보를 사용하여 보완하였다. 본 논문에서는 제안한 방법에 대하여 실험 및 검증을 수행하였으며, 기존의 일반적인 클러스터링 방법에 비하여 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

격자 기반의 디지털 사진 시각화와 계층적인 클러스터링 방법 (A Grid-based Digital Photo Visualization and Hierarchical Clustering Method)

  • 류동성;정우근;조환규
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권5호
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    • pp.616-620
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    • 2010
  • 일반적으로 대부분의 사람들은 많은 수의 디지털 사진을 관리하기 위해서, 이벤트 혹은 날짜에 따라 각 사진들을 폴더별로 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 관리해야할 사진의 개수가 수백에서 수천 장으로 증가함에 따라, 사진 관리에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 촬영 시각과 사진의 색상 차이를 이용하여, 유사한 사진들을 서로 가깝게 배치하는 2D 격자 공간 기반의 사진 관리 시스템을 제안한다. 그리고 2차원 격자 공간에 배치된 각 사진들을 계층적으로 클러스터링 함으로써, 사용자가 원하는 수준의 세부 단계별 분류 기능을 지원한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해서, 배치된 사진들에 대한 시간 일관성과 사용 공간 효율성을 측정하였다.

사진 사용 이력을 이용한 이벤트 클러스터링 알고리즘 (Adaptive Event Clustering for Personalized Photo Browsing)

  • 김기응;박태서;박민규;이영범;김연배;김상룡
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.711-716
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    • 2006
  • Since the introduction of digital camera to the mass market, the number of digital photos owned by an individual is growing at an alarming rate. This phenomenon naturally leads to the issues of difficulties while searching and browsing in the personal digital photo archive. Traditional approach typically involves content-based image retrieval using computer vision algorithms. However, due to the performance limitations of these algorithms, at least on the casual digital photos taken by non-professional photographers, more recent approaches are centered on time-based clustering algorithms, analyzing the shot times of photos. These time-based clustering algorithms are based on the insight that when these photos are clustered according to the shot-time similarity, we have "event clusters" that will help the user browse through her photo archive. It is also reported that one of the remaining problems with the time-based approach is that people perceive events in different scales. In this paper, we present an adaptive time-based clustering algorithm that exploits the usage history of digital photos in order to infer the user's preference on the event granularity. Experiments show significant performance improvements in the clustering accuracy.

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초점거리 정보를 이용한 디지털 사진 분류 알고리즘 (A Smart Image Classification Algorithm for Digital Camera by Exploiting Focal Length Information)

  • 주영호;조환규
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.23-32
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    • 2006
  • 최근 들어 디지털 카메라의 대중화로 인하여 많은 사람들이 손쉽게 다량의 사진을 촬영할 수 있게 되었다. 수백 장의 사진을 수작업으로 분류, 관리하는 것은 매우 힘든 일이며, 따라서 이를 자동으로 수행해주는 시스템의 필요성이 증대되었다. 디지털 이미지를 분류하는 이전 연구들은 대부분 일반적인 사진에 중점을 두고 있기 때문에 디지털 사진을 분류하기 위해서는 사용하기 힘들다. 최근에는 특정 조건 내에서 디지털 이미지를 분류하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 알고리즘들은 대부분 시간차를 이용하여 사진을 분류하며 대부분 좋은 결과를 보이고 있지만 개선해야할 여지가 많이 남아있다. 예를 들면 초점거리와 같은 정보들은 사진을 분류할 때 전혀 사용하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 EXIF의 초점거리 정보를 이용한 사진 분류 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 매칭 벡터 분석방법을 이용하여 사진을 분류한다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 95%의 사진 분류 성공률을 보였다.

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한국 기상자료의 군집분석: 베이지안 모델기반 방법의 응용 (Cluster analysis with Korean weather data: Application of model-based Bayesian clustering method)

  • 주용성;정형주;김병준
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권1호
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    • pp.57-64
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    • 2009
  • 이 논문에서는 한국 30개 주요도시를 강수량, 온도, 풍속, 일조량, 습도를 기준으로 군집분석을 행하였다. 군집분석 결과는 지형적 특성에 이 들 기상변수가 큰 영향을 받는 다는 것으로 나타났다. 한국은 비록 작은 나라이기는 하지만, 지형성 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있기 때문에 우리의 연구결과는 기상에 관한 기존상식과 일치한다고 이야기 할 수 있다. 풍속을 기준으로 군집분석을 하였을때, 가장 많은 수의 군집들이 찾아졌고 일조량을 기준으로 했을 때 가장 작은 수의 군집이 찾아졌다. 풍속을 기준으로 했을 때 많은 군집들이 찾아지는 것은 바람은 국소지형에 아주 많은 영향을 받기 때문이라고 여겨진다.

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사진 콘텐츠 분류를 위한 태그 클러스터링 기법 및 태그 추천 (A Tag Clustering and Recommendation Method for Photo Categorization)

  • 원지현;이종우;박희민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.1-13
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    • 2013
  • 개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다. 또한 분류된 초기 클러스터로 태그를 추천하여 개인 사용자가 태그를 분류에 맞게 추가할 수 있어 사진 분류 관리가 용이해진다.