In this paper, we propose efficient content-based image retrieval methods using the automatic extraction of the low-level visual features as image content. Two new feature extraction methods are presented. The first one os an advanced color feature extraction derived from the modification of Stricker's method. The second one is a texture feature extraction using some DCT coefficients which represent some dominant directions and gray level variations of the image. In the experiment with an image database of 200 natural images, the proposed methods show higher performance than other methods. They can be combined into an efficient hierarchical retrieval method.
Park, Sung Hee;Kim, Jae-Hyeong;Min, Sang-Gi;Jo, Yeon-Ji;Chun, Ji-Yeon
Food Science of Animal Resources
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v.35
no.2
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pp.265-271
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2015
In a previous study, hydrolysates of porcine placenta were obtained and the extraction efficiency for proteins and amino acids was compared between sub- and super-critical water extraction systems; optimum efficiency was found to be achieved using subcritical water ($170^{\circ}C$, 10 bar). In this study, the effects of adding ethanol to the subcritical water system were investigated. The lowest-molecular-weight extraction product detected weighed 434 Da, and the efficiency of extraction for low-molecular-weight products was increased when either the concentration of ethanol was decreased, or the extraction time was lengthened from 10 min to 30 min. The highest concentration of free amino acids (approximately 8 mM) was observed following 30 min extraction using pure distilled water. The concentration of free amino acids was significantly lower when ethanol was added or a shorter extraction time was used (p<0.05). Color change of the solution following extraction was measured. There were no significant differences in color between lysates produced with different extraction times when using distilled water (p>0.05); however, using different extraction times produced significant differences in color when using 20% or 50% ethanol solution for subcritical extraction (p<0.05). The range of pH for the hydrolysate solutions was 6.4-7.5. In conclusion, the investigated extraction system was successful in the extraction of $\leq$ 500 Da hydrolysates from porcine placenta, but addition of ethanol did not yield higher production of low-molecular-weight hydrolysates than that achieved by DW alone.
Purpose: The development of natural batik dyes based on a combination of coconut fiber waste and avocado leaves using the extraction method is important to support the green economy and reduce chemical waste in Indonesia. Research design, data and methodology: The research explores the use of coconut fiber and avocado leaf waste extraction as a natural batik dye and conducts market testing to assess consumer satisfaction. Results: Indonesian batik exports are growing, but synthetic dye practices are causing a decline in demand. To address this, natural dyes are being explored, including coconut fiber waste and avocado leaf waste. Conclusion: Test results from washing at 40 degrees Celsius in terms of color changes and color staining, from sweat in terms of changes in acid color and changes in base color, to sunlight in terms of color fastness value, to heat to iron in terms of color change and color staining shows a value of 3-4 (quite good) and 4-5 (good), meaning that coconut fiber and avocado leaves waste can be used as natural batik dye.
High-resolution aerial color image offers great possibilities for geometric and semantic information for spatial data generation. However, shadow casts by buildings and trees in high-density urban areas obscure much of the information in the image giving rise to potentially inaccurate classification and inexact feature extraction. Though many researches have been implemented for solving shadow casts, few studies have been carried out about the extraction of features hindered by shadows from aerial color images in urban areas. This paper presents a asphalt road boundary extraction technique that combines information from aerial color image and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data. The following steps have been performed to remove shadow effects and to extract road boundary from the image. First, the shadow regions of the aerial color image are precisely located using LEAR DSM (Digital Surface Model) and solar positions. Second, shadow regions assumed as road are corrected by shadow path reconstruction algorithms. After that, asphalt road boundary extraction is implemented by segmentation and edge detection. Finally, asphalt road boundary lines are extracted as vector data by vectorization technique. The experimental results showed that this approach was effective and great potential advantages.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.4
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pp.595-604
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2013
Currently, registered number of imported vehicles is increasing rapidly over the years. Accordingly, environment improvements of vehicle maintenance company for maintenance of luxury vehicle such as imported vehicle are continuously being made. In this paper, we propose a key frame extraction method based on HSV color model for smart vehicle management system implementation to offer for customer reliability of maintenance vehicle. After automatically recognize the license plates of the vehicle using vehicle license plate recognition system when the vehicle come in the car center, we check the repair history and request of the vehicle based on it. We implement mobile services which provide extracted key frame images to the user after extract key frames from vehicle repair video. In addition, we verify the superiority of key frame extraction method by applying a smart vehicle management system. Finally, we convert the RGB color to HSV color to improve the performance of proposed key frame extraction scheme. As a result, we confirmed that our scheme is more excellence about 30% in terms of recall than RGB color model from the performance evaluations.
An image retrieval system is a piece of software that searches identical or similar images based on various image-specific features. This paper proposes a trademark image retrieval system that uses image colors and forms. In the proposed system, input images are segmented into several other regions, and color distribution histograms for different regions are extracted for use as color information. The proposed system uses form information through the preprocessing process such as boundary surface extraction, centroid extraction, angular sampling and, and through calculating the sums of the distances between the centroid and the boundary surfaces, standard deviations, and the ratios between long and short axes. Like this, the color and form information extracted is used to perform retrieval through measuring similarity.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.2
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pp.63-69
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2017
The extraction of attention NPC in a FPS game has emerged as a very significant issue. We propose an efficient FPS game operation method, using the attention NPC extraction with a simple arithmetic. First, we define the NPC, using the color histogram interaction and texture similarity in the block to determine the attention NPC. Next, we use the histogram of movement distribution and frequency of movement of the NPC. Becasue, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. The edge strength is defined to have high values at the NPC object boundaries, while it is designed to have relatively low values at the NPC texture boundaries or in interior of a region. The region merging method also adopts the color histogram intersection technique in order to use color distribution in each region. Through the experiment, we confirmed that NPC has played a crucial role in the FPS game and as a result it draws more speed and strategic actions in the game.
The present paper deals with extraction of figures and characters from their background using the knowledge of color. At each pixel of the image on the CRT sent from a video camera, RGB values are transformed into the values in another color system, HSI, where "H" denotes hue;"S" denotes saturation;"I" denotes intensity. Representing color in HSI color space is advantageous, since a human feels color mainly in hue with the aid of brightness and purity. Comparing HSI data thus obtained with the masked original image detects noise-free edges included in the orginal image. Then setting a set of HSI thresholds and changing it identifies the portion of image of the same color. This color information is used in recongnizing characters and figures as an auxiliary system of a hierachical figure categorization method for characters and figures recognition.cters and figures recognition.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.31-38
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2011
Skin color is a very important information for an automatic face recognition. In this paper, we proposed a skin region extraction method using the MLP(Multi-Layer Perceptron) and skin color model. We use the adaptive lighting compensation technique for improved performance of skin region extraction. Also, using an preprocessing filter, normally large areas of easily distinct non-skin pixels, are eliminated from further processing. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional methods, and reduces processing time by 31~49% on average.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.4
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pp.258-263
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2018
Color Doppler sonography is a useful tool for examining blood flow and related indices. However, it should be done by well-trained operator, that is, operator subjectivity exists. In this paper, we propose an automatic blood flow area extraction method from brachial artery that would be an essential building block of computer aided color Doppler analyzer. Specifically, our concern is to examine hypertension suspicious (prehypertension) patients who might develop their symptoms to established hypertension in the future. The proposed method uses fuzzy C-means clustering as quantization engine with careful seeding of the number of clusters from histogram analysis. The experiment verifies that the proposed method is feasible in that the successful extraction rates are 96% (successful in 48 out of 50 test cases) and demonstrated better performance than K-means based method in specificity and sensitivity analysis but the proposed method should be further refined as the retrospective analysis pointed out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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