• 제목/요약/키워드: 디지털 사진 군집화

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Modified Sequential Algorithmic Schema를 이용한 디지털 사진의 효율적인 분류 (Modified Sequential Algorithm schema for Efficient Digital Image retrieval)

  • 이상린
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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    • pp.237-240
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    • 2007
  • 이 논문에서는 수정된 Sequential Algorithmic Schema를 이용해서 여러 장소를 이동하면서 찍은 디지털 이미지를 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이웃 패턴들과 특징 정보의 연속성, 유사성을 가지며 들어오는 입력 패턴에 대해 기존의 모든 군집과 유사도를 비교하는 방법이 아니라 이전 군집의 정보와 유사도를 비교하여 군집에 포함시키거나 동적으로 군집을 생성하는 효율적인 군집화 방법이다. 제안한 방법은 실험을 통해서 기존의 군집화 기법에 성능 및 속도의 효율성을 증명하였다.

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가상현실 기반 인지재활 콘텐츠를 위한 영상 인식 및 군집화 (Image Recognition and Clustering for Virtual Reality based on Cognitive Rehabilitation Contents)

  • 최권택
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.1249-1257
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    • 2017
  • 4차 산업혁명과 초고령 시대로 인해, 가상현실을 의료 분야에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 치매에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 치매로 인해 발생하는 인지 및 신체 장애를 개선하기 위해 영상 인식 및 군집화 방법을 사용한 가상현실 인지재활 콘텐츠를 제안한다. 기존 인지재활 시스템과는 달리 본 논문에서는 치료 대상자의 추억이 반영되어 있는 여행사진을 사용한다. 자동화된 인지재활 콘텐츠 생성을 위해 사진으로부터 인물정보, 음식사진 여부, 장소 정보, 시간 정보를 추출하고, 군집화를 위해 정규화가 수행된다. 그리고 가상현실 공간에서 여행 사진을 활용해 인지재활 및 신체재활을 강화할 수 있는 시나리오를 제시한다.

위치 정보를 갖는 사진집합의 계층적 탐색 인터페이스 (Hierarchical Browsing Interface for Geo-Referenced Photo Database)

  • 이승훈;이강훈
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.25-33
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    • 2010
  • 디지털 카메라가 널리 보급되면서 사람들은 언제, 어디서나 사진을 찍고 값싼 저장장치에 많은 수의 사진을 저장할 수 있게 되었다. 하지만 많은 수의 사진 중 원하는 사진을 효율적으로 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문은 위치 정보를 갖는 대규모 사진집합을 신속하고 직관적으로 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 사진집합을 구조화하기 위해 지리적 거리가 가장 근접한 사진들을 묶어 군집화하고, 이러한 과정을 반복하여 최종적으로 모든 사진이 하나의 군집으로 병합되는 계층적 군집화를 수행한다. 또한 모든 군집의 컨벡스 헐과 넓이를 미리 계산하여 사진 탐색 시에는 미리 계산된 데이터와 현재 탐색 중인 지리 영역에 포함되는 군집들의 넓이를 비교해 적절한 넓이의 군집들을 선택적으로 시각화한다. 이 때 군집은 포함되는 모든 사진의 위치를 보여주는 대신 컨벡스 헐로 시각화하여 군집의 정확한 공간적 범위를 쉽게 파악할 수 있다. 사용자는 관심 군집을 클릭하여 해당 군집으로 신속하게 이동할수 있으며, 시스템은 관심 군집을 지도 영역에 정확히 채워 보일 수 있도록 자동적으로 지도 이동과 축척 조절을 하고 적절한 넓이의 하위 군집들로 분할하여 시각화한다. 특정주제 검색, 사진분류 등의 일반적인 사진탐색 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

초점거리 정보를 이용한 디지털 사진 분류 알고리즘 (A Smart Image Classification Algorithm for Digital Camera by Exploiting Focal Length Information)

  • 주영호;조환규
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.23-32
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    • 2006
  • 최근 들어 디지털 카메라의 대중화로 인하여 많은 사람들이 손쉽게 다량의 사진을 촬영할 수 있게 되었다. 수백 장의 사진을 수작업으로 분류, 관리하는 것은 매우 힘든 일이며, 따라서 이를 자동으로 수행해주는 시스템의 필요성이 증대되었다. 디지털 이미지를 분류하는 이전 연구들은 대부분 일반적인 사진에 중점을 두고 있기 때문에 디지털 사진을 분류하기 위해서는 사용하기 힘들다. 최근에는 특정 조건 내에서 디지털 이미지를 분류하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 알고리즘들은 대부분 시간차를 이용하여 사진을 분류하며 대부분 좋은 결과를 보이고 있지만 개선해야할 여지가 많이 남아있다. 예를 들면 초점거리와 같은 정보들은 사진을 분류할 때 전혀 사용하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 EXIF의 초점거리 정보를 이용한 사진 분류 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 매칭 벡터 분석방법을 이용하여 사진을 분류한다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 95%의 사진 분류 성공률을 보였다.

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