One of core technology in Web 2.0 is tagging, which is applied to multimedia data such as web document of blog, image and video etc widely. But unlike expectation that the tags will be reused in information retrieval and then maximize the retrieval efficiency, unacceptable retrieval results appear owing to toot limitation of tag. In this paper, in the base of preceding research about image retrieval through tag clustering, we design and implement a topic map generation system which is a semantic knowledge system. Finally, tag information in cluster were generated automatically with topics of topic map. The generated topics of topic map are endowed with mean relationship by use of WordNet. Also the topics are endowed with occurrence information suitable for topic pair, and then a topic map with semantic knowledge system can be generated. As the result, the topic map preposed in this paper can be used in not only user's information retrieval demand with semantic navigation but alse convenient and abundant information service.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.201-210
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2023
Deep learning-based face verificattion model show high performance and are used in many fields, but there is a possibility the user's face image may be leaked in the process of inputting the face image to the model. Althoughde-identification technology exists as a method for minimizing the exposure of face features, there is a problemin that verification performance decreases when the existing technology is applied. In this paper, after combining the face features of other person, a de-identified face image is created through StyleGAN. In addition, we propose a method of optimizingthe combining ratio of features according to the face verification model using HopSkipJumpAttack. We visualize the images generated by the proposed method to check the de-identification performance, and evaluate the ability to maintain the performance of the face verification model through experiments. That is, face verification can be performed using the de-identified image generated through the proposed method, and leakage of face personal information can be prevented.
Kanniah, Kasturi Devi;Gunaratnam, Kasturi;Mohd, Mohd Ibrahim Seeni
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.113-119
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2003
Building information is extremely important for many applications within the urban environment. Sufficient techniques and user-friendly tools for information extraction from remotely sensed imagery are urgently needed. This paper presents an automatic and manual approach for extracting footprints of buildings in urban areas from airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) data. First a digital surface model (DSM) was generated from the LIDAR point data. Then, objects higher than the ground surface are extracted using the generated DSM. Based on general knowledge on the study area and field visits, buildings were separated from other objects. The automatic technique for extracting the building footprints was based on different window sizes and different values of image add backs, while the manual technique was based on image segmentation. A comparison was then made to see how precise the two techniques are in detecting and extracting building footprints. Finally, the results were compared with manually digitized building reference data to conduct an accuracy assessment and the result shows that LIDAR data provide a better shape characterization of each buildings.
EOC (Electro-Optical Camera) of KOMPSAT-1 (Korea Multi-Purpose SATellite) has been producing land imageries of the world since January 2000. After image data are acquired by EOC, they are transmitted from satellite to ground via X-band RF signal. Then, EOC image data are retrieved and pass through radiometric and geometric corrections to generate standard products of EOC images. After radiometric correction on EOC image data, Modulation Transfer Function (MTF) compensation is applicable on EOC images with user's request for better image quality. MTF compensation is concerned with filtering EOC images to minimize the effect of degradations. For Image Receiving and Processing System (IRPE) at KOMPSAT Ground Station (KGS), Wiener filter is used for MTF compensation of EOC images. If the Pointing Spread Function (PSF) of EOC system is known, signal-to-noise (SNR) power spectra ratio is the only variable which determines the shape of Wiener filter In this paper, MTF compensation in IRPE at KGS is briefly addressed, and MTF compensated EOC images are generated using Wiener filters with various SNR power spectra ratios. MTF compensated EOC images are compared with original EOC 1R images to observe correlations between them. As a result, the effect of SNR power spectra ratio on MTF compensated EOC images is shown.
RFM is the sensor model of IKONOS imagery for end-users. IKONOS imagery vendors provide RPC (Rational Polynomial Coefficients), Ration Function Model coefficients for IKONOS, for end-users with imagery. So it is possible that end-users obtain geospatial information in their IKONOS imagery without additional any effort. But there are requirements still fur rigorous 3D positions on RPC user. Provided RPC can not satisfy user and company to generate precision 3D terrain model. In IKONOS imagery, physical sensor modeling is difficult because IKONOS vendors do not provide satellite ephemeris data and abstract sensor modeling requires many GCP well distributed in the whole image as well as other satellite imagery. Therefore RPC modification is better choice. If a few GCP are available, RPC can be modified by method which is introduced in this paper. Study on evaluation modified RPC in IKONOS reports reasonable result. Pseudo GCP generated with vendor's RPC and additional GCP make it possible through sequential solution.
In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user's 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.40-42
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2022
People's focus steadily shifted toward fashion as a popular aesthetic expression as their quality of life improved. Humans are inevitably drawn to things that are more aesthetically appealing. This human proclivity has resulted in the evolution of the fashion industry over time. However, too many clothing alternatives on e-commerce platforms have created additional obstacles for clients in recognizing their suitable outfit. Thus, in this paper, we proposed a personalized Fashion Recommender system that generates recommendations for the user based on their previous purchases and history. Our model aims to generate recommendations using an image of a product given as input by the user because many times people find something that they are interested in and tend to look for products that are like that. In the system, we first reduce data dimensionality by component analysis to avoid the curse of dimensionality, and then the final suggestion is generated by neural network. To create the final suggestions, we have employed neural networks to evaluate photos from the H&M dataset and a nearest neighbor backed recommender.
This study aims to develop a stereoscopic image authoring tool to effectively produce e-Book content that enhances user's sense of immersion in 3D environments. The proposed authoring tool consists of three core systems; 3D object editing, stereoscopic image, and image media production systems. First, the object editing system arranges and produces diverse objects that constitute virtual 3D spaces to fit the purpose of the content. In this case, commercial graphic authoring tools are utilized to design efficient data structures that can include produced external models. In addition, the material and textures of objects are made to be revisable and editable into the form wanted by the user. Thereafter, a stereoscopic image system will be implemented to produce the generated virtual scenes into stereoscopic images. This study uses the Anaglyph method so that the user can implement and use stereoscopic image scenes more easily. This method include functions to change the color of stereo cameras and control depth scaling. Finally, an image media production system will be implemented that will enable producing the produced stereoscopic images into single images or videos so that they can be effectively utilized in e-Book content.
Kim, Tae-Hyub;Choi, Yoon-Seok;Nam, Bo-Dam;Hong, Hyun-Ki
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.3
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pp.27-33
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2012
Tele-presence and tele-operation techniques are used to build up an immersive scene and control environment for the distant user. This paper presents a novel tele-presence system using the camera tracking based on planar homography. In the first step, the user wears the HMD(head mounted display) with the camera and his/her head motion is estimated. From the panoramic image by the omni-directional camera mounted on the mobile robot, a viewing image by the user is generated and displayed through HMD. The homography of 3D plane with markers is used to obtain the head motion of the user. For the performance evaluation, the camera tracking results by ARToolkit and the homography based method are compared with the really measured positions of the camera.
Humans are social existences who connect with others and live together. Communication between human has evolved into diverse formats and contents beyond time and space. Social Network Service builds social relationship based on web and its users increase rapidly in a global environment due to the user-friendly web circumstances, easy access and wide-spread supply of the smart phones. One of the aspect that is taking the center of Social Network Service is a Social Game. Social Games are based on web that has simple rules to play in fictional time and space background. This research is to analyze the relationship between social game, Social Network and user behavior through the Social Games Farm Villand Cafe World.This paper, firstly, is going to observe the characteristics of people who participate in the two social games 'Farm Ville' and 'Cafe World'. It, then, attempts to analyze individual and social human desires depicted in the games. In the social games, personal perception is revealed through an image of "possession", while one's social activity is displayed by an image of "consumption."
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[게시일 2004년 10월 1일]
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