The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2270-2277
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2016
In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.4
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pp.232-237
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2013
This paper presents image database retrieval based on maximum color occurrenceusing Hue, Saturation and Value (HSV) color space. Our system is based on color segmentation. We dividedthe image into n number of areas based on different selected ranges of hue and value, then each area is partitioned into m number of segments based on the number of pixels it contains, after this we calculated the maximumcolor occurrence in each segment and used its HSV value. This is used as a feature vector.
This paper presents a system for image matching and recognition based on image feature detection and description techniques from artificial satellite photographs. We propose some kind of parameters from the varied environmental elements happen by image handling process. The essential point of this experiment is analyzes that affects match rate and recognition accuracy when to change of state of each parameter. The proposed system is basically inspired by Lowe's SIFT(Scale-Invariant Transform Feature) algorithm. The descriptors extracted from local affine invariant regions are saved into database, which are defined by k-means performed on the 128-dimensional descriptor vectors on an artificial satellite photographs from Google earth. And then, a label is attached to each cluster of the feature database and acts as guidance for an appeared building's information in the scene from camera. This experiment shows the various parameters and compares the affected results by changing parameters for the process of image matching and recognition. Finally, the implementation and the experimental results for several requests are shown.
Retrieval of images from image databases by spatial relationship can be effectively performed through visual interface systems. In these systems, the representation of image with 2D strings, which are derived from symbolic projections, provides an efficient and natural way to construct image index and is also an ideal representation for the visual query. With this approach, retrieval is reduced to matching two symbolic strings. However, using 2D-string representations, spatial relationships between the objects in the image might not be exactly specified. Ambiguities arise for the retrieval of images of 3D scenes. In order to remove ambiguous description of object spatial relationships, in this paper, images are referred by considering spatial relationships using the spatial location algebra for the 3D image scene. Also, we remove the repetitive spatial relationships using the several reduction rules. A reduction mechanism using these rules can be used in query processing systems that retrieve images by content. This could give better precision and flexibility in image retrieval.
PACS mostly has been used in large scaled hospital due to expensive initial cost to set up the system. The network of PACS is independent of the others: network. The user's PC has to be connected physically to the network of PACS as well as the image viewer has to be installed. The web based mini-PACS can store, manage and search inexpensively a large quantity of radiologic image acquired in a hospital. The certificated user can search and diagnose the radiologic image using web browser anywhere Internet connected. The implemented Image viewer is a viewer to diagnose the radiologic image. Which support the DICOM standard and was implemented to use JAVA programming technology. The JAVA program language is cross-platform which makes easier upgrade the system than others. The image filter was added to the viewer so as to diagnose the radiologic image in detail. In order to access to the database, the user activates his web browser to specify the URL of the web based PACS. Thus, The invoked PERL script generates an HTML file, which displays a query form with two fields: Patient name and Patient ID. The user fills out the form and submits his request via the PERL script that enters the search into the relational database to determine the patient who is corresponding to the input criteria. The user selects a patient and obtains a display list of the patient's personal study and images.
Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.
This paper presents a cluster-based image retrieval method. It retrieves images from a related cluster after classifying images into clusters using RAGMD, a clustering technique. When images are retrieved, first they are retrieved not from the whole image database one by one but from the similar cluster, a similar small image group with a query image. So it gives us retrieval-time reduction, keeping almost the same precision with the exhaustive retrieval. In the experiment using an image database consisting of about 2,400 real images, it shows that the proposed method is about 18 times faster than 7he exhaustive method with almost same precision and it can retrieve more similar images which belong to the same class with a query image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.38
no.4
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pp.50-58
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2001
The image information, used most frequently in multimedia, is visual and spatial information. It has several characters including the diversity of storage and output methods, large capacity, spatial relationship expression, and irregularity. Therefore, the various researches for methods of storing efficiently, managing, searching such image data are going on. And recently, it has arisen the movement of international standardization, MPEG-7 for searching contents base in multimedia environment. Especially, the research for implementation of more effective image database searching system important subject, because the practical image search system which can storage a lot of image information as database and query, search them has not generalized. Now the image search system based on text has researched to high degree, but it has many shortages so that nowadays the researches for searching system based on contents are going on. This research has used the wavelet conversion largely using in image processing instead of DCT method largely using in existent system, and so it had met similar and precise results than prior methods by image compression and extraction of specific vector.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1676-1689
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2014
At present, the Content-Based Image Retrieval (CBIR) system has become a hot research topic in the computer vision field. In the CBIR system, the accurate extractions of low-level features can reduce the gaps between high-level semantics and improve retrieval precision. This paper puts forward a new retrieval method aiming at the problems of high computational complexities and low precision of global feature extraction algorithms. The establishment of the new retrieval method is on the basis of the SIFT and Harris (APISH) algorithm, and the salient region of interest points (SRIP) algorithm to satisfy users' interests in the specific targets of images. In the first place, by using the IPDSH and SRIP algorithms, we tested stable interest points and found salient regions. The interest points in the salient region were named as salient interest points. Secondary, we extracted the pseudo-Zernike moments of the salient interest points' neighborhood as the feature vectors. Finally, we calculated the similarities between query and database images. Finally, We conducted this experiment based on the Caltech-101 database. By studying the experiment, the results have shown that this new retrieval method can decrease the interference of unstable interest points in the regions of non-interests and improve the ratios of accuracy and recall.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.3
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pp.500-508
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2008
For efficient compatible system between medical clinics, the medical information has to be built on a standardized protocol such as a HL7 for text data and a DICOM for image data. But it is difficult to exchange information between medical clinics because the systems and softwares are different and also a structure of data and a type of code. Therefore we analyze a structure of DICOM file and design an integrated database for effective information sharing and exchange. The WISD system suggested in this paper separate the DICOM file transmitted by medical clinics to text data and image data and store it in the integrated DB(database) by standardized protocol respectively. It is very efficient that each medical clinic can search and exchange information by web browser using the suggested system. The WISD system can not only search and control of image data and patient information through integrated database and internet, but share medical information without extra charge like construction of new system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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