SIFT is popularly used in computer vision application such as object recognition, motion tracking, and 3D reconstruction among various shape descriptors. However, it is not easy to apply SIFT into the image similarity search as it is since it uses many high dimensional keypoint vectors. In this paper, we present a SIFT based image similarity search method using an edge image pyramid and an interesting region detection. The proposed method extracts keypoints, which is invariant to contrast, scale, and rotation of image, by using the edge image pyramid and removes many unnecessary keypoints from the image by using the hough transform. The proposed hough transform can detect objects of ellipse type so that it can be used to find interesting regions. Experimental results demonstrate that the retrieval performance of the proposed method is about 20% better than that of traditional SIFT in average recall.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.3
s.15
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pp.33-44
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2005
Recently, the weather has been influenced by the environmental pollution and the oil price has been risen because of the lack of resources. So, the weather and energy are influencing on not only enterprises or nations, but also individual daily life and economic activities very much. Because of these reasons, there are so many researches about management of solar radiation needed to develope solar energy as alternative energy. And many researchers are also interested in identifying the area according to changing characteristics of climate data. However, the researches have not developed how to apply the cluster analysis, retrieval and analytical results according to the characteristics of the area through data mining. In this paper, we design a data model of the data for storing and managing the climate data tested in twenty cities in the domestic area. And we provide the information according to the characteristics of the area after clustering the domestic climate data, using k-means clustering algorithm. And we suggest the way how to apply the department store and amusement park as an applied weather marketing. The proposed system is useful for constructing the database about the weather marketing and for providing the elements and analysis information.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.5
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pp.1677-1684
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2010
Recently, due to the development of mobile phone and supply of smart phone, many contents have been developed. Especially, since the small-sized cameras are equiped in mobile devices, people are interested in the image based contents development, and it also becomes important part in their practical use. Among them, the character recognition system can be widely used in the applications such as blind people guidance systems, automatic robot navigation systems, automatic video retrieval and indexing systems, automatic text translation systems. Therefore, this paper proposes a system that is able to extract text area from the natural images captured by smart phone camera. The individual characters are recognized and result is output in voice. Text areas are extracted using Adaboost algorithm and individual characters are recognized using error back propagated neural network.
Object-based image matching algorithms have been widely used in the image processing and computer vision fields. A variety of applications based on image matching algorithms have been recently developed for object recognition, 3D modeling, video tracking, and biomedical informatics. One prominent example of image matching features is the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) scheme. However many applications using the SIFT algorithm have implemented based on stand-alone basis, not client-server architecture. In this paper, We initially implemented based on client-server structure by using SIFT algorithms to identify and match objects in biomedical images to provide useful information to the user based on the recently released Mobile platform. The major methodological contribution of this work is leveraging the convenient user interface and ubiquitous Internet connection on Mobile device for interactive delineation, segmentation, representation, matching and retrieval of biomedical images. With these technologies, our paper showcased examples of performing reliable image matching from different views of an object in the applications of semantic image search for biomedical informatics.
Recently the research on the system using images taken from camera phones as input is actively conducted. This paper proposed a system that shows wine pictures which are similar to the input wine label in order. For the calculation of the similarity of images, the representative color of each cell of the image, the recognized text color, background color and distribution of feature points are used as the features. In order to calculate the difference of the colors, RGB is converted into CIE-Lab and the feature points are extracted by using Harris Corner Detection Algorithm. The weights of representative color of each cell of image, text color and background color are applied. The image similarity is calculated by normalizing the difference of color similarity and distribution of feature points. After calculating the similarity between the input image and the images in the database, the images in Database are shown in the descent order of the similarity so that the effort of users to search for similar wine labels again from the searched result is reduced.
This paper presents a new music identification method using probabilistic and dynamic characteristics of melody. The propo3ed method uses pitch and MFCC parameters as feature vectors for the characteristics of music notes and represents melody pattern by pitch histogram and temporal sequence of codeword indices. We also propose a new pattern matching method for the hybrid method. We have tested the proposed algorithm in small (drama OST) and broad (1.005 popular songs) search spaces. The experimental results on search areas of OST and 1,005 popular songs showed better performance of the proposed method over conventional methods. We achieved the performance improvement of average $9.9\%$ and $10.2\%$ in error reduction rate on each search area.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2008.02a
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pp.429-430
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2008
We demonstrate coherent x-ray diffraction imaging using table-top x-ray laser at a wavelength of 13.9nm driven by 10-Hz ti:Sapphire laser system at the Advanced Photonics Research Institute in Korea. Since the flux of x-ray photons reaches as high as $10^9$ photons/pulse in a $20{\times}20{\mu}m^2$ field of view, we measured a ingle-pulse diffraction pattern of a micrometer-scale object with high dynamic range of diffraction intensities and successfully reconstructed to the image using phase retrieval algorithm with an oversampling ratio of 1:6. the imaging resolution is $^{\sim}150$ nm, while that is much improved by stacking the many diffraction patterns. This demonstration can be extended to the biological sample with the diffraction limited resolution.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.1
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pp.94-102
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2012
Recently entered into an aging socity as the number of elderly drivers is increasing. Traffic accidents of elderly drivers are caused by driver inattentions such as poor vehicle control due to aging, visual information retrieval problems caused by presbyopia, and objects identifying problems caused by low contrast sensitivity. In this paper, detection method of ROIs on the road is proposed. The proposed method creates the saliency map to detect the candidate ROIs from the input image. And, the input image is segmented to obtain the ROIs boundary. Finally, selective visual attention regions are detected according to the presence or absence of a segmented region with saliency pixels. Experimental results from a variety of outdoor environmental conditions, the proposed method presented a fast object detection and a high detection rate.
The advancement of information technology and the popularization of Internet has explosively increased the amount of multimedia contents. Therefore, the requirement of multimedia recommendation to satisfy a user's needs increases fastly. Up to now, CF is used to recommend general items and multimedia contents. However, general CF doesn't reflect visual characteristics of image contents so that it can't be adaptable to image recommendation. Besides, it has limitations in new item recommendation, the sparsity problem, and dynamic change of user preference. In this paper, we present new image recommendation method FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) to resolve such problems. FBCF builds new user profile by clustering visual features in terms of user preference, and reflects user's current preference to recommendation by using preference feedback. Experimental result using real mobile images demonstrate that FBCF outperforms conventional CF by 400% in terms of recommendation ratio.
Kim, Min Kyung;Seo, Young Joo;Lee, Sang Ho;Song, Eun Ha;Lee, Ho Il;Ahn, Chang Shin;Choi, Eun Chung;Park, Hyun Seok
Genomics & Informatics
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v.2
no.4
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pp.191-194
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2004
Exponentially increasing biopathway data in recent years provide us with means to elucidate the large-scale modular organization of the cell. Given the existing information on metabolic and regulatory networks, inferring biopathway information through scientific reasoning or data mining of large scale array data or proteomics data get great attention. Naturally, there is a need for a user-friendly system allowing the user to combine large and diverse pathway data sets from different resources. We built a data warehouse - BIOWAY - for analyzing and visualizing biological pathways, by integrating and customizing resources. We have collected many different types of data in regards to pathway information, including metabolic pathway data from KEGG/LIGAND, signaling pathway data from BIND, and protein information data from SWISS-PROT. In addition to providing general data retrieval mechanism, a successful user interface should provide convenient visualization mechanism since biological pathway data is difficult to conceptualize without graphical representations. Still, the visual interface in the previous systems, at best, uses static images only for the specific categorized pathways. Thus, it is difficult to cope with more complex pathways. In the BIOWAY system, all the pathway data can be displayed in computer generated graphical networks, rather than manually drawn image data. Furthermore, it is designed in such a way that all the pathway maps can be expanded or shrinked, by introducing the concept of super node. A subtle graphic layout algorithm has been applied to best display the pathway data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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