Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.7
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pp.597-603
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2004
In retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster a number of image data adequately. Moreover, current retrieval methods using similarities are uncertain of retrieval accuracy and take much retrieving time. In this paper, a suggested image retrieval system combines Fuzzy ART neural network algorithm to reinforce defects and to support them efficiently. This image retrieval system takes color and texture as specific feature required in retrieval system and normalizes each of them. We adapt Fuzzy ART algorithm as neural network which receive normalized input-vector and propose improved Fuzzy ART algorithm. The result of implementation with 200 image data shows approximately retrieval ratio of 83%.
In the integral imaging system for 3D display, we have investigated the image distortions, such as duplication and omission, which are presented in the reconstructed image. We have also discussed the quantitative condition which minimizes the distortion, with several fundamental variables. In addition, we present the experimental results which support the quantitative analysis of the distortion.
We propose ROI(region of interest) image coding application to still image using PSBS(partial significant bitplane shift)method combined with human face region detecting system. PSBS is an encoding algorithm for ROI image coding in JPEG2000, and takes advantages of both generic scaling based method and maximum shift method defined in JPEG2000. The Powerful advantages of PSBS are able to adjusting image quality in ROI and background flexibly, and support arbitrarily shaped ROI coding without coding the shape. In this letter, we show how to compress an image for human face region using PSBS method combined with human face region detecting system, and propose its application.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4375-4388
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2018
To solve the problem of transmission errors in stereoscopic images, this paper proposes a novel error concealment (EC) method using superpixel segmentation and adaptive disparity selection (SSADS). Our algorithm consists of two steps. The first step is disparity estimation for each pixel in a reference image. In this step, the numbers of superpixel segmentation labels of stereoscopic images are used as a new constraint for disparity matching to reduce the effect of mismatching. The second step is disparity selection for a lost block. In this step, a strategy based on boundary smoothness is proposed to adaptively select the optimal disparity which is used for error concealment. Experimental results demonstrate that compared with other methods, the proposed method has significant advantages in both objective and subjective quality assessment.
Kim, Yeong-Gyun;Lee, Jang-Seon;Lee, Hun-Sun;Kim, Wan-Seok;Kim, Myeong-Jun
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2S
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pp.678-691
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2000
A variety of multimedia applications require multimedia database management systems to manage multimedia data, such as text, image, and video, as well as t support content-based image or video retrieval. In this paper we design and implement a content-based image retrieval system, BADA-IV/I$^2$R(Image Information Retrieval), which is developed based on BADA-IV multimedia database management system. In this system image databases can be efficiently constructed and retrieved with the visual features, such as color, shape, and texture, of image. we extend SQL statements to define image query based on both annotations and visual features of image together. A high-dimensional index structure, called CIR-tree, is also employed in the system to provide an efficient access method to image databases. We show that BADA-IV/I$^2$R provides a flexible way to define query for image retrieval and retrieves image data fast and effectively: the effectiveness and performance of image retrieval are shown by BEP(Bull's Eye Performance) that is used to measure the retrieval effectiveness in MPEG-7 and comparing the performance of CIR-tree with those of X-tree and TV-tree, respectively.
Purpose: To study the quality of life and to identify associated factors among breast cancer patients undergoing treatment in national cancer centers in Nepal. Materials and Methods: One hundred breast cancer patients were selected and interviewed using a structured questionnaire. European Organization of Research and Treatment of Cancer EORTC-QLQ-C30 and EORTC-QLQ-BR23 were used to assess quality of life and modified Medical Outcome Study -Social Support survey(mMOS-SS) was used to assess social support. Only multi-item scales of EORTC C30 and BR23 were analyzed for relationships. Independent sample T-tests and ANOVA were applied to analyze differences in mean scores. Results: The score of global health status/quality of life (GHS/GQoL) was marginally above average (mean=52.8). The worst performed scales in C-30 were emotional and social function while best performed scales were physical and role function. In BR-23, most of the patients fell into the problematic group regarding sexual function and enjoyment. Almost 90% had financial difficulties. Symptom scales did not demonstrate many problems. Older individuals, patients with stage I breast cancer and thosewith good social support were found to have good GHS/GQoL. Of all the influencing factors, social support was established to have strong statistical associations with most of the functional scales: GHS/GQoL (0.003), emotional function (<0.001), cognitive function (0.020), social function (<0.001) and body image function (0.011). Body image was significantly associated with most of the influencing factors: monthly family income (0.003), type of treatment (<0.001), type of surgery (<0.001), stage of cancer (0.017) and social support (0.011). Conclusions: Strategies to improve social support of the patients undergoing treatment should be given priority and financial difficulties faced by breast cancer patients should be well addressed from a policy making level by initiating health financing system.
A prototype cut-flower sorter was developed and tested for its performance with five varieties of roses. Support plates driven by a chain mechanism transported the roses into an image inspection chamber. Color image processing algorithms were developed to evaluate the length, thickness, and straightness of stem and color, height, and maturity of bud. The average absolute errors of the system for the measurements of stem length, stem thickness, and height of bud were 19.7 mm, 0.5 mm, and 3.8 mm, respectively. The results of classification by the sorter were compared with those of a human inspector for straightness of stem and maturity of bud. The classification error for the straightness of stem was 8.6%, when both direct image and reflected image by a mirror were analyzed. The accuracy in classifying the maturity of bud varied among the varieties, the smallest for‘Nobless’(1.5%) and the largest for‘Rote Rose’(13.5%). The time required to process a rose averaged 2.06 seconds, equivalent to the capacity of 1,600 roses per hour.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.1
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pp.17-27
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2021
In this paper, we develop a galaxy image classification method based on hand-crafted features and machine learning techniques. Additionally, we provide an empirical analysis to reveal which combination of the techniques is effective for galaxy image classification. To achieve this, we developed a framework which consists of four modules such as preprocessing, feature extraction, feature post-processing, and classification. Finally, we found that the best technique for galaxy image classification is a method to use a median filter, ORB vector features and a voting classifier based on RBF SVM, random forest and logistic regression. The final method is efficient so we believe that it is applicable to embedded environments.
Recently, with the explosive increase of video streaming services, real-time live broadcasting has also increased, which leads to an infringement problem for user privacy. So, to solve such problems, we proposed the real image blurring system using dlib face-recognition library. 68 face landmarks are extracted and convert into 128 vector values. After that the proposed system tries to compare this value with the image in the database, and if it is over 0.45, it is considered as different person and image blurring processing is performed. With the proposed system, it is possible to solve the problem of user privacy infringement, and also to be utilized to detect the specific person. Through experimental results, the proposed system has an accuracy of more than 90% in terms of face recognition.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1422-1425
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2011
These days' mobile phones and their improved multimedia limits making it powerful enough to handle complicated tasks. Image processing related support for mobile devices is extremely comprehensive in mobile cyber museum. A key technical challenge is how to achieve the best-perceived image quality and transmitting data between client and server with given the limited screen size and display bit-depth of the mobile devices. This paper targets image processing features such as capturing rendering zooming, panning and image rotation for 360o view and customized algorithm related image processing with variety of search method i.e. alphabetical, visual search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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