Shape description is an important and fundamental issue in content-based image retrieval (CBIR), and a number of shape description methods have been reported in the literature. For shape description, both global information and local contour variations play important roles. In this paper a new included-angular ternary pattern (IATP) based shape descriptor is proposed for shape image retrieval. For each point on the shape contour, IATP is derived from its neighbor points, and IATP has good properties for shape description. IATP is intrinsically invariant to rotation, translation and scaling. To enhance the description capability, multiscale IATP histogram is presented to describe both local and global information of shape. Then multiscale IATP histogram is combined with included-angular histogram for efficient shape retrieval. In the matching stage, cosine distance is used to measure shape features' similarity. Image retrieval experiments are conducted on the standard MPEG-7 shape database and Swedish leaf database. And the shape image retrieval performance of the proposed method is compared with other shape descriptors using the standard evaluation method. The experimental results of shape retrieval indicate that the proposed method reaches higher precision at the same recall value compared with other description method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1424-1440
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2015
It is a challenging problem to search the intended images from a large number of candidates. Content based image retrieval (CBIR) is the most promising way to tackle this problem, where the most important topic is to measure the similarity of images so as to cover the variance of shape, color, pose, illumination etc. While previous works made significant progresses, their adaption ability to dataset is not fully explored. In this paper, we propose a similarity learning method on the basis of probabilistic generative model, i.e., probabilistic latent semantic analysis (PLSA). It first derives Fisher kernel, a function over the parameters and variables, based on PLSA. Then, the parameters are determined through simultaneously maximizing the log likelihood function of PLSA and the retrieval performance over the training dataset. The main advantages of this work are twofold: (1) deriving similarity measure based on PLSA which fully exploits the data distribution and Bayes inference; (2) learning model parameters by maximizing the fitting of model to data and the retrieval performance simultaneously. The proposed method (PLSA-FK) is empirically evaluated over three datasets, and the results exhibit promising performance.
본 연구의 목적은 프랙털(fractal)이론을 이용하여 도시공간을 구성하는 요소들의 특성을 반영하면서 도시형태를 정량적으로 측정하여 도시공간구조적 측면에서 그 의미를 알아보고자 하는 것이다. 프랙털이론은 단순히 사물이 공간상에서 차지하는 비율만을 대상으로 하는 밀도와 달리, 도시공간내부에 존재하는 사물들 간의 자기유사성(self-similarity )과 복잡함(complexity )을 양적으로 표현이 가능한 이론이다. 본 연구에서 도시의 형태는 프랙털차원(fractal dimension)으로 계산하여, 이론 적용의 타당성과 실제 도시형태를 비교분석해 보기 위해 도시화가 거의 완성된 북구주시(北九州市)와 지역 대부분이 농지로 구성되어 있는 신궁정(神宮町) 지역을 사례지역으로 하였다. 먼저 GIS 벡터데이터를 레스터데이터로 변환한 다음, 두 사례 지역의 프랙털차원을 계산하였다. 그 결과 북구주지역은 분석면적에 따라 프랙털차원 값에서 차이가 발생하지만, 시전체가 프랙털형상이라고 할 수 있었다. 그러나 신궁정 지역은 프랙털차원의 값이 작아 도시형상이 프랙털이라고 하기 어려운 결과가 도출되었다. 사례연구를 통해 프랙털이론이 도시형태를 정량적으로 측정 가능한 수단임을 알 수 있었으며 또한 구성요소간의 유사성을 반영할 수 있으므로 유사한 도시개발패턴이 이루어지는 경계(예를 들면 도시와 농촌의 경계)를 찾는 데에도 유효하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 정규 거리에 기반 한 유사 시퀀스의 검색 기법을 제안한다. 시퀀스의 형태가 중요한 관심 사항인 응용에서 정규 거리는 단순한 Lp 거리에 비해 적합한 유사도라 할 수 있다. 이러한 정규 거리에 기반 한 질의를 처리하기 위한 기존의 기법들은 시퀀스의 평균을 구한 후 이를 이용하여 시퀀스를 수직 이동하는 전처리 과정을 가지고 있다. 제안된 기법은 시퀀스의 인접한 두 요소들 간의 변이가 정규화 과정에 불변이라는 속성을 이용하여 수직 이동의 전처리 과정 없이 특징 벡터를 추출한 후 이를 R-tree와 같은 공간 접근 기법을 이용하여 인덱싱한다. 제안된 기법은 비슷한 형태의 시퀀스를 검색할 수 있으며 착오 누락이 얼음을 보장한다. 실제 주식 데이타를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 색상 특징과 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 색상 특징은 지역별 색상 분포 히스토그램을 추출하고, 각 지역의 히스토그램 중에 가장 큰 값을 가지는 4개의 값을 특징 정보로 이용한다. 모양 특징을 추출하기 위한 전처리 과정은 경계면 추출과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정, angular sampling 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면까지의 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 200개의 폐곡선을 이루는 상표영상에 대한 검색 실험을 통하여 색상 정보와 모양 정보에 대한 정확도를 측정하였다. 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.72/0.83를 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.
영상을 검색하는 데에는 형태, 색상, 질감 등 여러 가지 특징을 사용 할 수 있다. 그 중 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야가 형태 정보와 색상 정보를 이용하는 분야이다. 형태 정보를 이용하는 검색 방법에는 2D 모멘트와 푸리에변환 등의 방법이 유명하다. 또 다른 방법으로는 CSS(Curvature Scale Space)가 있는데, 이는 윤곽선 정보를 이용하여 윤곽선의 굴곡을 2D 그래프로 표현하여 그 그래프의 극대점을 특징 값으로 사용하여 영상을 비교 검색하는 방법이다. 기존 CSS 방법에는 몇 가지 문제점이 있어서 본 논문에서는 기존 방법을 향상시킨 ICSS 방법을 사용하여 영상을 검색한다. 색상 정보를 이용하는 방법에는 RGB 색상정보를 이용하는 방법과 HSI 색상정보를 이용하는 방법 등이 있는데 본 논문에서는 HSI 색상정보를 이용하여 색상 히스토그램으로 표현한 후 영상의 비교 척도로 사용하였다. 영상의 유사도를 측정하는 방법으로는 유클리디언 디스턴스를 주로 사용하는데, 본 논문에서는 정확도와 검색 시간을 단축시키고자 DTW를 사용하여 영상의 유사도를 측정하였고, 유클리디언 디스턴스를 사용했을 때와 비교하여 성능 향상 결과를 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2359-2376
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2022
With the exponential growth of medical image big data represented by high-resolution CT images(CTI), the high-resolution CTI data is of great importance for clinical research and diagnosis. The paper takes lung CTI as an example to study. Retrieving answer CTIs similar to the input one from the large-scale lung CTI database can effectively assist physicians to diagnose. Compared with the conventional content-based image retrieval(CBIR) methods, the CBIR for lung CTIs demands higher retrieval accuracy in both the contour shape and the internal details of the organ. In traditional supervised deep learning networks, the learning of the network relies on the labeling of CTIs which is a very time-consuming task. To address this issue, the paper proposes a Weakly Supervised Similarity Evaluation Network (WSSENet) for efficiently support similarity analysis of lung CTIs. We conducted extensive experiments to verify the effectiveness of the WSSENet based on which the CBIR is performed.
We present an application of digital video images for object tracking. In order to track a fixed object, which was shoot on a moving vehicle, this study develops a shape-based matching algorithm to implement the tracking task. Because the shape-based matching algorithm has scale and rotation invariant characteristics, therefore it can be used to calculate the similarity between two variant shapes. An experiment is performed to track the ship object in the open sea. The result shows that the proposed method can track the object in the video images even the shape change largely.
Kang, Tae Wook;Kim, Ji Eun;Hong, Chang Hee;Hwa, Cho Gun
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.680-681
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2015
This study develops an algorithm that automatically performs reverse engineering on three-dimensional (3D) sweeping shapes using a user's pre-defined feature templates and 3D point cloud data (PCD) of sweeping shapes. Existing methods extract 3D sweeping shapes by extracting points on a PCD cross section together with the center point in order to perform curve fitting and connect the center points. However, a drawback of existing methods is the difficulty of creating a 3D sweeping shape in which the user's preferred feature center points and parameters are applied. This study extracts shape features from cross-sectional points extracted automatically from the PCD and compared with pre-defined feature templates for similarities, thereby acquiring the most similar template cross-section. Fitting the most similar template cross-section to sweeping shape modeling makes the reverse engineering process automatic.
본 논문에서는 하악골 데이타에서 견고한 통계 형상 모델을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 다음과 같은 네 단계로 구성된다. 첫째, 3차원 입력 형상에 대해 패치 분할을 수행한다. 둘째, 부동 형상에 대한 대응 형상 생성을 위하여 훈련 집합의 모든 형상들을 패치의 형태와 비슷한 도형인 원에 매개화 과정을 수행한다. 셋째, 기준 형상과 각 부동 형상 간 일대일 매핑을 통해 대응 형상을 생성한다. 이때, 패치 경계 부분에서 대응 정점 생성이 불가능한 문제를 해결한다. 마지막으로 대응 형상들을 기준 형상으로 정렬하고, 주성분 분석 기법을 사용하여 통계 형상 모델을 생성한다. 제안 방법을 적용하여 생성한 3차원 하악골 통계 형상 모델의 정확성을 평가하기 위해 육안 평가와 부동 형상과 대응 형상 간 평균 거리 차이를 이용한 유사성 측정을 수행한다. 또한 형상 변화를 표현하는 모드를 이용하여 통계 형상 모델의 밀집도를 측정한다. 실험 결과 다양한 특성을 갖는 하악골 데이타로 생성된 3차원 통계 형상 모델은 부동 형상과 대응 형상 간 높은 유사성을 가지며 적은 수의 모드로 통계 형상 모델 표현됨을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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