In this paper, we propose a criteria which can be applied to classify conventional color feature based Content Based Image Retrieval (CBIR) methods with its application areas, and a new image retrieval method which can represent sufficient spatial information in the image and is powerful in invariant searching to translation, rotation and enlargement transform. As the conventional color feature based CBIR methods can not sufficiently include the spatial information in the image, in general, they have drawbacks, which are weak to the translation or rotation, enlargement transform. To solve it, they have represented the spatial information by partitioning the image. Retrieval efficiency, however, is decreased rapidly as increasing the number of the feature vectors. We classify conventional methods to ones using 1st order relations and ones using 2nd order relations as their color object relation, and propose a new method using 3rd order relation of color objects which is good for the translation, rotation and enlargement transform. It makes quantized 24 buckets and selects 3 high scored histogram buckets and calculates 3 mean positions of pixels in 3 buckets and 3 angles. Then, it uses them as feature vectors of a given image. Experiments show that the proposed method is especially good at enlarged images and effective for its small calculation.
The rapid development of digital media and communication network urgently brings about the need of data certification technology to protect IPR (Intellectual property right). This paper proposed a new watermarking method for embedding contents owner's audio signal in order to protect color image IPR. Since this method evolves the existing static model and embeds audio signal of big data, it has the advantage of restoring signal transformed due to attacks. Three basic stages of watermarking include: 1) Encode analogue ID owner's audio signal using PCM and create new 3D audio watermark; 2) Interleave 3D audio watermark by linear bit expansion and 3) Transform Y signal of color image into wavelet and embed interleaved audio watermark in the low frequency band on the transform domain. The results demonstrated that the audio signal embedding in color image proposed in this paper enhanced robustness against lossy JPEG compression, standard image compression and image cropping and rotation which remove a part of image.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.9
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pp.5750-5757
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2014
This paper proposes an image stabilization method for arbitrary disturbances, such as rotation, translation and zoom movement, using the SIFT (Scale Invariant Feature Transform). In addition, image stabilization was carried out using the image division and merge technique when moving objects appear on the scene. Finally, the experimental results showed that the suggested image stabilization scheme produced superior performance compared to the previous ones.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.1
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pp.73-79
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1998
In this paper, a new traffic sign detection algorithm.. and a symbol recognition algorithm are proposed. For traffic sign detection, a dominant color transform is introduced, which serves as a tool of highlighting a dominant primary color, while discarding the other two primary colors. For symbol recognition, the curvilinear shape distribution on a circle centered on the centroid of symbol, called a circular pattern vector, is used as a spatial feature of symbol. The circular pattern vector is invariant to scaling, translation, and rotation. As simulation results, the effectiveness of traffic sign detection and recognition algorithms are confirmed, and it is shown that group of circular patter vectors based on concentric circles is more effective than circular pattern vector of a single circle for a given equivalent number of elements of vectors.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.4
no.4
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pp.190-194
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2009
Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.
A new method is presented to design RF filters without the Similarity Transform of their coupling coefficient matrix as circuit parameters which is very tedious due to pivoting and deciding rotation angles needed during the iterations. The transfer function of a filter is directly used for the design and its desired form is derived by the optimized rational-function fitting technique. A 3rd order Coaxial Lowpass filter and an 8th order dual-mode elliptic integral function response filter are taken as an example to validate the proposed method.
The objective of this paper is to study the deformation in transversely isotropic thermoelastic solid using new modified couple stress theory subjected to ramp-type thermal source and without energy dissipation. This theory contains three material length scale parameters which can determine the size effects. The couple stress constitutive relationships are introduced for transversely isotropic thermoelastic solid, in which the curvature (rotation gradient) tensor is asymmetric and the couple stress moment tensor is symmetric. Laplace and Fourier transform technique is applied to obtain the solutions of the governing equations. The displacement components, stress components, temperature change and couple stress are obtained in the transformed domain. A numerical inversion technique has been used to obtain the solutions in the physical domain. The effects of length scale parameters are depicted graphically on the resulted quantities. Numerical results show that the proposed model can capture the scale effects of microstructures.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.249-255
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2014
We present a simple method to watermark three-dimensional (3D) triangular meshes that have been generated from the depth data of the Kinect sensor. In contrast to previous methods, which maintain the shape of 3D triangular meshes and decide the embedding place, requiring calculations of vertices and their neighbors, our method is based on selecting one of the coordinate axes. To maintain shape, we use discrete wavelet transform and constant regularization. We know that the watermarking system needs the information to be embedded; we used a text to provide that information. We used geometry attacks such as rotation, scales, and translation, to test the performance of this watermarking system. Performance parameters in this paper include the vertices error rate (VER) and bit error rate (BER). The results from the VER and BER indicate that using a correction term before the extraction process makes our system robust to geometry attacks.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.8
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pp.30-41
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1996
This paper presents a comparative study of four pattern recognition algorithms which are invariant to translations, rotations, and scale changes of the input object; namely, object shape features (OSF), geometrica fourier mellin transform (GFMT), moment invariants (MI), and centered polar exponential transform (CPET). Pattern description is obviously one of the most important aspects of pattern recognition, which is useful to describe the object shape independently of translation, rotation, or size. We first discuss problems that arise in the conventional invariant pattern recognition algorithms, or size. We first discuss problems that arise in the coventional invariant pattern recognition algorithms, then we analyze their performance using the same criterion. Computer simulations with several distorted images show that the CPET algorithm yields better performance than the other ones.
Accurate and robust image registration is important task in many applications such as image retrieval and computer vision. To perform the image registration, essential required steps are needed in the process: feature detection, extraction, matching, and reconstruction of image. In the process of these function, feature extraction not only plays a key role, but also have a big effect on its performance. There are two representative algorithms for extracting image features, which are scale invariant feature transform (SIFT) and speeded up robust feature (SURF). In this paper, we present and evaluate two methods, focusing on comparative analysis of the performance. Experiments for accurate and robust feature detection are shown on various environments such like scale changes, rotation and affine transformation. Experimental trials revealed that SURF algorithm exhibited a significant result in both extracting feature points and matching time, compared to SIFT method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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