Since the amount of digital image continues to grow in usage, users feel increased difficulty in finding specific images from the image collection. This paper proposes a novel image searching scheme that extracts the image feature using combination of Advanced SURF (Speed-Up Robust Feature) and DCD (Dominant Color Descriptor). The key point of this research is to provide a new feature extraction algorithm to improve the existing SURF method with removal of unnecessary feature in image retrieval, which can be adaptable to mobile system and efficiently run on the mobile environments. To evaluate the proposed scheme, we assessed the performance of simulation in term of average precision and F-score on two databases, commonly used in the field of image retrieval. The experimental results revealed that the proposed algorithm exhibited a significant improvement of over 14.4% in retrieval effectiveness, compared to OpenSURF. The main contribution of this paper is that the proposed approach achieves high accuracy and stability by using ASURF and DCD in searching for natural image on mobile platform.
Kim, Jung-Bum;Chung, Chin-Wan;Kim, Deok-Hwan;Kim, Sang-Hee;Lee, Seok-Lyong
Journal of KIISE:Databases
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v.35
no.5
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pp.379-390
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2008
Due to the increase of the amount of image data, the demand for searching similar images is continuously increasing. Therefore, many researches about the content-based image retrieval (CBIR) are conducted to search similar images effectively. In CBIR, it uses image contents such as color, shape, and texture for more effective retrieval. However, when we apply CBIR to satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information, we can have trouble to get a good retrieval result. Since it is difficult to use color information of satellite images, we need image segmentation to use shape information by separating the shape of an object in a satellite image. However, because satellite images are complex, image segmentation is hard and poor image segmentation results in poor retrieval results. In this paper, we propose a new approach to search similar images without image segmentation for satellite images. To do a similarity search without image segmentation, we define a similarity of an image by considering SIFT keypoint descriptors which doesn't require image segmentation. Experimental results show that the proposed approach more effectively searches similar satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.5
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pp.637-644
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2011
Being digitalized, the music can be easily purchased and delivered to the users. However, there is still some difficulty to find the music which fits to someone's taste using traditional music information search based on musician, genre, tittle, album title and so on. In order to reduce the difficulty, the contents-based or the emotion-based music retrieval has been proposed and developed. In this paper, we propose new method to determine the importance of MPEG-7 low-level audio descriptors which are multi-dimensional vectors for the emotion-based music retrieval. We measured the mutual similarities of musics which represent a pair of emotions expressed by opposite meaning in terms of each multi-dimensional descriptor. Then rough approximation, and inter- and intra similarity ratio from the similarity relation are used for determining the importance of a descriptor, respectively. The set of weights based on the importance decides the aggregated similarity measure, by which emotion-based music retrieval can be achieved. The proposed method shows better result than previous method in terms of the average number of satisfactory musics in the experiment emotion-based retrieval based on content-based search.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.1
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pp.95-116
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2019
This study focused on understanding the Korean university students' (both undergraduates and graduates) use of foreign language for scholarly information retrieval especially in different search strategies employed based on users' characteristics. A new model was developed based on Ellis's behavioral model of information seeking strategies. The research applied both quantitative and qualitative methods to analyze the data. The students used a variety of foreign language information seeking strategies at different stages of academic information retrieval based on his/her field of study or level of education. The liberal arts and social science students had more difficulty in selecting proper search terms in the foreign language than the science and technology students. This difficulty resulted in less preference for using foreign language queries by the liberal arts and social science students. The students relied more on the bibliographic and citation information in scholarly information retrieval using foreign language queries than the Korean queries. The research outcomes should provide some guidelines on how the Korean university libraries offer information literacy programs and other services based on the patrons' characteristics.
An XML document has a structure which may be irregular. It is difficult for end-users to comprehend the irregular document structure exactly. For these XML documents, an end-user has a difficulty in using structured query. Therefore, an end-user formulates no structured query or a query which has a little structure information. In this context, we propose new retrieval models which use the structured information for ranking and compensate the difference between user query structure and document structure. To ease with querying, we assume the independence among querying paths which represent structural constraints. Since this assumption makes degradation of the expression power of a query language, we also propose a model which overcome this problem. As there had been no test collections for XML documents, we made a small test collection from TIPSTER of the RTEC and experimented on this collection without a structured query, From this experiment, we showed that our models improve average precision about 67% over conventional Vector-Space model.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.4
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pp.231-254
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2019
Library website is medium for connecting library information resources and users. However, searching and accessing methods to information resources in library websites and retrieval systems are mostly designed for users. So, the disabled users have difficulty accessing and using library information resources through library websites. Therefore, the author carried on current status study and analysis on the retrieval system of the national and public library websites in Korea. And then, the author proposes improvement plan in order to enhance satisfaction with information needs of disabled users and to use a basic study for construction of retrieval system of library websites for disabled users.
Anthropometric data is a fundamental resource in developing ergonomic products and workplaces. However, designers often experience difficulty in searching anthropometric data relevant to the design due to the technicality of anthropometric terminologies, ambiguity in the description of measurement method for some anthropometric variables, and inefficiency of existing search methods for anthropometric data. The present study suggests a method to develop a classification system of anthropometric variables for systematic, efficient search of anthropometric data. The proposed method first classifies anthropometric variables according to body segment and type of variable, and then arranges anthropometric variables of the same body segment and variable type by comparing the heights of their reference points. The proposed classification method was applied to establish a classification system of 66 anthropometric variables that were selected for an automotive interior design. Then the established anthropometric classification system was utilized to design a search interface of a web-based anthropometric data retrieval system.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.11
no.3
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pp.79-91
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2023
The storage of data documentation for Myanmar pagodas has various issues, and its retrieval method causes problems for users and libraries. This study utilized a mixed-methods approach, combining qualitative and quantitative methods to investigate pagoda data management in Myanmar libraries. The study aims to achieve the following objectives: to study the library collection management of pagodas in Myanmar, to investigate the management of pagoda data in Myanmar libraries, and to identify the pagoda data requirements for metadata development from the library professional perspective. The study findings revealed several challenges facing librarians and library users in accessing and managing Myanmar pagoda data, including limited stocks and retrieval tools, difficulty in accessing all available data online, and a lack of a centralized database or repository for storing and retrieving pagoda data. The study recommends the establishment of metadata criteria for managing a set of pagoda data and improving access to technology to address these challenges.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.2
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pp.97-111
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2006
The purpose of this study is to investigate what level of difference in precision would be significantly perceived by a human user of an information retrieval system. Not many researches have been conducted with regards to this issue in information retrieval field. Despite the non-significant results, there were several interesting findings in recognizing different levels of precision rates. The correctness of relevance task had little to do with the taken time for the task. In addition, the strong relationship between the subjects' topic familiarity and rate of correct judgments is one of the most interesting results in this study. It turned out that the subjects have more difficulty in a situation they have to judge between the two lists having more non-relevant documents than in a situation they do between the lists haying more relevant documents. Finally, the serious influence from the first top N documents in a list for relevance judgment task has been confirmed.
This paper proposes RCB(Reduced Compact Binary) trie to correct faults of CB(Compact Binary) trie. First, in the case of CB trie, a compact structure was tried for the first time, but as the amount of data was increasing, that of inputted data gained and much difficulty was experienced in insertion due to the dummy nods used in balancing trees. On the other hand, if the HCB trie realized hierarchically, given certain depth to prevent the map from increasing on the right, reached the depth, the method for making new trees and connecting to them was used. Eventually, fast progress could be made in the inputting and searching speed, but this had a disadvantage of the storage space becoming bigger because of the use of dummy nods like CB trie and of many tree links. In the case of RCB trie in this thesis, a capacity is increased by about 60% by completely cutting down dummy nods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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