In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based features. The color features are extracted from color histograms of the global image and the wavelet based features are extracted from the invariant moments of the high-pass band image through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed algorithm, called color and wavelet features based query(CWBQ), is composed of two-step query operations for efficient image retrieval: the coarse level filtering operation and the fine level matching operation. In the first filtering operation, the color histogram feature is used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second matching operation applies the wavelet based feature to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.
지리 정보 시스템을 위한 공간 데이터베이스 관리시스템간의 이질성을 최소화하고 공간 데이터의 호환성이나 상호 연동성을 높일 수 있도록 OGC에서 OpenGIS의 사양을 정의하였다. 본 연구에서는 OpenGIS에서 정의된 공간 데이터 모델을 지원하는 컴포넌트를 구현한 것이다. 즉, OpenGIS에서 요구되어진 사양에 따라 SFG (Simple Feature Geometry) 컴포넌트를 구현하였다. 본 논문에서는 컴포넌트 구현상의 발생되었던 문제점과 이 해결 방법을 제시한다. 또한 구현 도중에 발견된 OpenGIS SFG의 사양 자체의 문제점도 함께 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4098-4116
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2020
Mobile devices such as smartphones are very attractive targets for augmented reality (AR) services, but their limited resources make it difficult to increase the number of objects to be recognized. When the recognition process is scaled to a large number of objects, it typically requires significant computation time and memory. Therefore, most large-scale mobile AR systems rely on a server to outsource recognition process to a high-performance PC, but this limits the scenarios available in the AR services. As a part of realizing large-scale standalone mobile AR, this paper presents a solution to the problem of accuracy, memory, and speed for large-scale object recognition. To this end, we design our own basic feature and realize spatial locality, selective feature extraction, rough pose estimation, and selective feature matching. Experiments are performed to verify the appropriateness of the proposed method for realizing large-scale standalone mobile AR in terms of efficiency and accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5197-5218
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2019
Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.
Considering the high dimensions of video sequences, it is often challenging to acquire a sufficient dataset to train the tracking models. From this perspective, we propose to revisit the idea of hand-crafted feature learning to avoid such a requirement from a dataset. The proposed tracking approach is composed of two phases, detection and tracking, according to how severely the appearance of a target changes. The detection phase addresses severe and rapid variations by learning a new appearance model that classifies the pixels into foreground (or target) and background. We further combine the raw pixel features of the color intensity and spatial location with convolutional feature activations for robust target representation. The tracking phase tracks a target by searching for frame regions where the best pixel-level agreement to the model learned from the detection phase is achieved. Our two-phase approach results in efficient and accurate tracking, outperforming recent methods in various challenging cases of target appearance changes.
Park, Won-Bae;Song, Young-Jun;Kwon, Heak-Bong;Ahn, Jae-Hyeong
한국멀티미디어학회논문지
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제7권12호
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pp.1671-1679
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2004
This study has proposed visual-feature extraction methods for each band in wavelet domain with both spatial frequency features and multi resolution features. In addition, it has brought forward similarity measurement method using fuzzy theory and new color feature expression method taking advantage of the frequency of the same color after color quantization for reducing quantization error, a disadvantage of the existing color histogram intersection method. Experiments are performed on a database containing 1,000 color images. The proposed method gives better performance than the conventional method in both objective and subjective performance evaluation.
일반적으로 2차원 GIS에서는 실세계의 형상을 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상으로 수치 정보화 하여 GIS 기능을 수행하고 있다. 하지만 지구상에 존재하는 지리적인 요소들은 3차원적인 공간정보로 구성되므로 이를 2차원으로 추상화시키면 많은 정보의 손실이 일어나게 되며, 기존의 2차원 GIS는 근본적인 한계가 존재하게 된다. 따라서, 실세계의 3차원적인 지리요소는 컴퓨터상에서도 3차원으로 처리하는 것이 지리요소가 원래 지니고 있는 정보의 손실을 최소화 할 수 있으며, 실세계의 자연물 및 인공 시설물에 대한 3차원적인 표현과 분석을 위해서는 궁극적인 형태의 3차원 GIS가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상을 3차원 공간데이터로 수치 정보화하기 위한 방법으로서 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하였고, 3차원 GIS 적용을 위한 3차원 가상세계를 생성하고 향후 연계할 웹상에서의 각종 의사결정을 보다 효율적이고 시각적으로 행할 수 있도록 공간데이터베이스를 작성하고자 하였다.
본 논문에서는 색상-공간 특징을 사용하여 24bpp RGB 칼라 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 각 이미지는 RGB 색상공간에서 인지적 균등 색상공간인 CIE L*u*v* 색상공간으로의 변환을 거친 후 색상 유사도를 사용하여 여러 개의 영역으로 나누어진다. 크기가 작은 영역은 무시할 수 있으며, 큰 영역은 공간 특징을 추출하기 어려우므로, 영역 분할 시 영역의 크기에 제약을 가하였다. 분할 된 각 영역의 평균 색상과 중점을 색상-공간 특징으로 추출하게 된다. 검색 과정에서는 질의의 색상-공간 특징과 데이타베이스 이미지의 색상-공간 유사도를 검사하여 검색하게 된다. 사용자 그래픽 질의와 예제 이미지에 의한 검색이 가능한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다. 실험한 결과 Recall/Precision이 0.80/0.84였다.
본 연구에서는 기하학적 정보를 바탕으로 생성된 유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 서로 다른 공간자료에서 교차되는 후보 매칭 쌍을 추출하고, CRITIC방법을 이용하여 연동 기준별 가중치를 자동으로 생성하여 선형조합으로 추출된 후보매칭 쌍 간의 형상유사도를 측정하였다. 이때, 훈련자료에서 조정된 상자도표의 특이점 탐색을 적용하여 도출된 임계값 이상인 경우가 매칭 쌍으로 탐색된다. 제안된 방법을 이종의 공간자료(수지치도 2.0과 도로명주소 기본도)의 일부지역에 적용한 결과, 시각적으로 형상이 유사하고 교차되는 면적이 넓은 건물객체가 매칭 되었으며, 통계적으로 F-Measure가 0.932로 높게 나타났다.
현대 사회에서 도시가 성장하고 건설기술이 발달하면서 토지의 이용이 입체화 및 고도화되었다. 이에 따라 지상, 지하공간에 대한 권리와 소유권 등의 문제가 야기되었고 현 2차원 지적관리 체계의 한계점이 드러났다. 이를 해결하기 위해서 3차원 지적을 구축하고자 지적을 정의하고 업무를 등록 관리하는 방안을 마련하는 것에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 업무를 분석하여 현 업무등록을 위해 필요한 항목과 속성을 기존의 연구 결과에 추가하여 활용도를 높이고자 한다. 통합적인 3차원 지적관리 체계가 구축된다면 시민들에게 토지정보를 활용한 정보를 정확하고 신속하게 고품질의 서비스를 제공할 수 있을 것이며 업무 또한 쉽고 빠르게 처리될 수 있을 것이라고 예상된다. 그러므로 본 연구에서는 3차원 지적과 관련된 실제 업무 프로세스를 분석하여 각각의 항목과 속성을 도출하고 이를 기존의 연구에서 정의한 항목 요소에 포함시켜 국제 표준화에 맞는 항목 모델 개발방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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