Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.164-169
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2009
As one of the most interesting scenes, landmarks constitute a large percentage of the vast amount of scene images available on the web. On the other hand, a specific "landmark" usually has some characteristics that distinguish it from surrounding scenes and other landmarks. These two observations make the task of accurately estimating geographic information from a landmark image necessary and feasible. In this paper, we propose a method to identify landmark location by means of landmark recognition in view of significant viewpoint, illumination and temporal variations. We use GPS-based clustering to form groups for different landmarks in the image dataset. The images in each group rather fully express the possible views of the corresponding landmark. We then use a combination of edge and color histogram to match query to database images. Initial experiments with Zubud database and our collected landmark images show that is feasible.
Palmprint has become a popular biometric modality; however, palmprint recognition has not been conducted in video media. Video palmprint recognition (VPR) has some advantages that are absent in image palmprint recognition. In VPR, the registration and recognition can be automatically implemented without users' manual manipulation. A good-quality image can be selected from the video frames or generated from the fusion of multiple video frames. VPR in contactless mode overcomes several problems caused by contact mode; however, contactless mode, especially mobile mode, encounters with several revere challenges. Double-line-single-point (DLSP) assisted placement technique can overcome the challenges as well as effectively reduce the localization error and computation complexity. This paper modifies DLSP technique to reduce the invalid area in the frames. In addition, the valid frames, in which users place their hands correctly, are selected according to finger gap judgement, and then some key frames, which have good quality, are selected from the valid frames as the gallery samples that are matched with the query samples for authentication decision. The VPR algorithm is conducted on the system designed and developed on mobile device.
In this Paper, we propose a keyword spotting system as an alternative to searching system for poor quality Korean document images and compare the Proposed system with an OCR-based document retrieval system. The system is composed of character segmentation, feature extraction for the query keyword, and word-to-word matching. In the character segmentation step, we propose an effective method to remove the connectivity between adjacent characters and a character segmentation method by making the variance of character widths minimum. In the query creation step, feature vector for the query is constructed by a combination of a character model by typeface. In the matching step, word-to-word matching is applied base on a character-to-character matching. We demonstrated that the proposed keyword spotting system is more efficient than the OCR-based one to search a keyword on the Korean document images, especially when the quality of documents is quite poor and point size is small.
We suggest a distributed communication and management methodology using PC to PC Query multicasting strategy for efficient management of medical images produced by DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) Modalities. It is absolutely necessary to reduce strict degradation of PACS system due to large sire of medical images and their very high transport rates. DICOM PC to PC Component is composed of a Service Manager to execute requested queries, a Communication Manager to take charge of file transmission, and a DICOM Manager to manage stored data and system behavior Each Manager itself is a component to search for requested file by interaction or to transmit the file to other PCs. Distributed management and transformation of medical information based on PC to PC Query multicasting methodology will enhance performance of central server and network capacity, reducing overload on both. We organize three major components for system operation. Each component is implemented as Agent. Communication between agents uses XML encoded Agent Communication Language.
This paper proposes a design and realization for the semantic search system. The proposed model includes three Architecture Layers of a Semantic Search System ; (they are conceptually named as) the Knowledge Acquisition, the Knowledge Representation and the Knowledge Utilization. Each of these three Layers are designed to interactively work together, so as to maximize the users' information needs. The Knowledge Acquisition Layer includes index and storage of Semantic Metadata from various source of web contents(eg : text, image, multimedia and so on). The Knowledge Representation Layer includes the ontology schema and instance, through the process of semantic search by ontology based query expansion. Finally, the Knowledge Utilization Layer includes the users to search query intuitively, and get its results without the users'knowledge of semantic web language or ontology. So far as the design and the realization of the semantic search site is concerned, the proposedsemantic search system will offer useful implications to the researchers and practitioners so as to improve the research level to the commercial use.
웹과 같은 분산 환경에서는, 웹 브라우저 상에서 SQL 형식의 공간 질의를 수행시키는 것과 또한 서버로부터 그 질의 결과를 보는 것이 가능하다. 그러나, 격자 이미지(raster image)와 같은 대용량 공간 데이타를 포함하는 질의 결과를 웹 브라우징할 때 발생하는 많은 문제점들 중에서, 사용자 응답 시간의 지연은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사용자의 재요청(callback) 접근 패턴이 공간적 근접성(spatial locality)을 따른다는 가정하에서의, 사용자 응답 시간을 최소화하기 위한 새로운 프리페치(prefetch) 전략에 대해서 서술한다. 본 논문의 프리페치 전략은 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 프리페치 알고리즘은 사용자의 접근 패턴을 잘 반영하는 힐버트 곡선(Hilbert-curve) 모델을 바탕으로 한다. 둘째, 프리페치 전송 비용을 줄이기 위해서 사용자의 재요청 시간 간격(think time)을 이용한다. 본 논문에서는, 힐버트 곡선을 이용한 프리페치 전략의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로 프리페치를 하지 않는 방식보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.Abstract In distributed environment(e.g., WWW), it would be possible for the users to submit SQL-like spatial queries and to see their query results from the server on the Web browser. However, of many obstacles which result from browsing query results including large spatial data such as raster image, the delay of user response time is very critical. In this paper we present a new prefetch policy which can alleviate user response time on the assumption that user's callback access pattern has spatial locality. Our prefetch policy can be summerized as follows: 1) our prefetch algorithm is based on the Hibert-curve model which well replects user's access pattern, and 2) it utilizes user's callback interval to reduce prefetch network transmission cost. In this paper we conducted diverse experiments to show that our prefetch policy achieves higher performance improvement compared to other non-prefetch methods.
Kim, Nam-Chul;Kim, Mi-Hye;So, Hyun-Joo;Jang, Ick-Hoon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.2
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pp.102-112
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2012
In this paper, we propose a texture classification using wavelet-domain BDIP (block difference of inverse probabilities) and BVLC (block variance of local correlation coefficients) features with WPCA (whitened principal component analysis) classifier. In the proposed method, the wavelet transform is first applied to a query image. The BDIP and BVLC operators are next applied to the wavelet subbands. Global moments for each subband of BDIP and BVLC are then computed and fused into a feature vector. In classification, the WPCA classifier, which is usually adopted in the face identification, searches the training feature vector most similar to the query feature vector. Experimental results show that the proposed method yields excellent texture classification with low feature dimension for test texture image DBs.
In this paper, we present a non-static color histogram method to retrieve clothing images that are similar to a query clothing. Given clothing area, our method automatically extracts major colors by using the octree-based quantization approach[16]. Then, a color palette that is composed of the major colors is generated. The feature of each clothing, which can be either a query or a database clothing image, is represented as a color histogram based on its color palette. We define the match color bins between two possibly different color palettes, and unify the color palettes by merging or deleting some color bins if necessary. The similarity between two histograms is measured by using the weighted Euclidean distance between the match color bins, where the weight is derived from the frequency of each bin. We compare our method with previous histogram matching methods through experiments. Compared to HSV cumulative histogram-based approach, our method improves the retrieval precision by 13.7 % with less number of color bins.
Relevance Feedback(RF), a method to use perceptual feedback in image retrieval, refines a query by the relevance information from a user. However, the user's feedback information is thrown away as soon as a search session ends. So, this paper proposes an enhanced version of RF, which is designed to accumulate human perceptual responses over time through relevance feedback and to dynamically combine the accumulated high-level relevance information with low-level features to further improve the retrieval effectiveness. Experimental results are presented to prove the potential of the proposed RF.
Mugshot face images, routinely collected by police, usually contain both frontal and profile views. Existing automated face recognition methods exploited mugshot databases by enlarging the gallery with synthetic multi-view face images generated from the mugshot face images. This paper, instead, proposes to match the query arbitrary view face image directly to the enrolled frontal and profile face images. During matching, the 3D face shape model reconstructed from the mugshot face images is used to establish corresponding semantic parts between query and gallery face images, based on which comparison is done. The final recognition result is obtained by fusing the matching results with frontal and profile face images. Compared with previous methods, the proposed method better utilizes mugshot databases without using synthetic face images that may have artifacts. Its effectiveness has been demonstrated on the Color FERET and CMU PIE databases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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