We constructed a full-text retrieval system for the scanned Hangul document images. The system consists of three parts; preprocessing, recognition, and retrieval components. The retrieval algorithm uses recognition results up to k-ranks. The algorithm is not only insensitive to the recognition errors, but also has the advantage of user-controllable recall and precision. For the objective performance evaluation, we used the scanned images of the Journal of Korea Information Science Society provided by KISTI. The system was shown to be practical through theevaluationofrecognitionandretrievalrates.
Although most image indexing schemes ate based on global image features, they have limited discrimination capability because they cannot capture local variations of the image. In this paper, we propose a new region-based image retrieval system that can extract important regions in the image using salient point extraction and image segmentation techniques. Our experimental results show that color and texture information in the region provide a significantly improved retrieval performances compared to the global feature extraction methods.
In this paper, it is presented the efficient system for data recognition using the proposed binary code images. The proposed algorithm finds the position of binary image. Through the process of the block region classification, it is classified each block with the edge region using the value of gray level only. Each block region is divided horizontal and vertical edge region. If horizontal edge region blocks are classified over six blocks in any region, the proposed algorithm should search the vertical edge region in the start point of the horizontal edge region. If vertical edge region blocks were found over ten blocks in vertical region, the code image would found. Practical code region is acquired from the rate of the total edge region that is computed from the binary image that is processed with the average value. In case of the wrong rate, it is restarted the code search in the point after start point and the total process is followed. It has a short time than the before process time because it had classified block information. The block processing is faster thant the total process. The proposed system acquires the image from the digital camera and makes binary image from the acquired image. Finally, the proposed system extracts various characters from the binary image.
본 논문에서는 위성영상 기반의 3차원 문화재 정보 시스템을 구현하기 위한 과정으로 고 해상 위성영상 제작을 위한 DEM(Digital Elevation Model)제작단계와 위성영상 자료를 수집하여 영상이 지니고 있는 왜곡을 보정하는 자료보정 단계, 사용 목적에 맞게 영상을 가공하여 저장하는 영상 생성단계를 통해 위성영상 기반의 3차원 지형정보를 생성하고, 3차원 스캐너를 활용한 대상지역 문화재의 DB 구축과 3차원 복원을 통해 3차원의 문화재 정보를 획득하고 질감 및 재질 사실적인 면을 강조하기 위한 텍스처 맵핑 과정을 통해 3차원 공간적인 조건 및 검색을 가능하게 함으로써 언제 어디서 든 누구나 쉽게 문화재에 대한 정보를 검색할 수 있도록 Web3D를 활용한 3차원 문화재 정보 시스템을 구현하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.496-512
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2007
In this paper, we propose a novel JPEG-2000 compressed image retrieval system using feature vector extracted through partial entropy decoding. Main idea of the proposed method is to utilize the context information that is generated during entropy encoding/decoding. In the framework of JPEG-2000, the context of a current coefficient is determined depending on the pattern of the significance and/or the sign of its neighbors in three bit-plane coding passes and four coding modes. The contexts provide a model for estimating the probability of each symbol to be coded. And they can efficiently describe texture images which have different pattern because they represent the local property of images. In addition, our system can directly search the images in the JPEG-2000 compressed domain without full decompression. Therefore, our proposed scheme can accelerate the work of retrieving images. We create various distortion and similarity image databases using MIT VisTex texture images for simulation. we evaluate the proposed algorithm comparing with the previous ones. Through simulations, we demonstrate that our method achieves good performance in terms of the retrieval accuracy as well as the computational complexity.
As a result of remarkable developments in multimedia technology, the image database system that can efficiently retrieve image data becomes a core technology of information-oriented society. In this paper, we proposed the 2-phase Image Retrieval System considering both color and shape information as the method of image features extraction for content-based image data retrieval. At the first level, to get color information, with improving and extending the indexing method using color distribution characteristic suggested by Striker et al., i.e. the indexing method considering local color distribution characteristics, the system roughly classifies images through the improved method. At the second level, the system finally retrieves the most similar image from the image queried by the user using the shape information about the image groups classified at the first level. To extract the shape information, we use the Improved Moment Invariants (IMI) that manipulates only the pixels on the edges of objects in order to overcome two main problems of the existing Moment Invariant methods large amount of processing and rotation sensitiveness which can frequently be seen in the Directive Histogram Intersection technique suggested by Jain et al. Experiments have been conducted on 300 automobile images. And we could obtain the more improved results through the comparative test with other methods.
동영상 검색 및 관리 기술의 필요성 증가에 따라 동영상 검색 기법들이 제안되고 있으며, 특히 내용 기반 검색 기법에 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 요소중의 하나인 카메라 동작 검출을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상의 평균값을 이용하여 제작된 투영 영상상에서 추출된 edge 의 방향 성분으로 구성된 optical flow 에 따라 적절한 카메라 동작을 검출한다. 효과적인 카메라 동작 요소 검출을 위하여 평균값으로 구성된 투영 영상을 검출하고자 하는 카메라 동작 요소에 따라 달리 제작한다. 투영 영상은 전체적인 영상에 대하여 제작하는 방법과 sub-block 으로 나눈 영상에 따라 각 블록별로 제작하는 방법으로 나누어진다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2000.11b
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pp.155-159
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2000
본 논문에서는 MPEG-7 질감 기술자에 기반한 영상의 내용기반 검색 시스템에서 유사도 검색 알고리즘에 대하여 다룬다. 제안하는 알고리즘은 영상의 회전에 대하여 변화하지 않는 특성을 지닌다. 실제적으로 영상이나 비디오에서 질감 정보를 이용하여 검색을 수행하고자 하는 영상에 대하여 회전 불변 알고리즘은 반드시 필요하다. 본 논문에서 제한된 알고리즘을 이용하여 질감 영상회전 불변 유사도 측정에 따른 검색을 수행하였다. 본 논문의 실험은 회전 불변 성능을 측정하는 MPEG-7 질감 데이터베이스에서 검색 율을 측정하였다. 실험결과 본 영상 회전 불변 질감 기술자 표현 방법은 우수한 검색 성능과 빠른 특징 추출 능력을 보였다.
Kim, Tae-Ohk;Kim, Hyung-Bum;Choung, Young-Chul;Rhee, Seung-Hak;Park, Jong-An
Proceedings of the IEEK Conference
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2006.06a
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pp.273-274
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2006
칼라기반 영상 검색에서 칼라의 색상 정보를 이용하는 기법에 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼라의 색상 정보와 명암 정보인 Gray-level의 특징자를 이용해서 영상을 검색하는 시스템을 제안한다. 칼라영상의 RGB 각각의 픽셀 값들을 R값, G값, B값의 크기순으로 배열하고 칼라 그레이-레벨을 구한 뒤 양자화 한다. 이러한 칼라의 특징 정보를 사용함으로써 이미지의 확대, 축소, 회전에도 강인한 검색을 할 수 있음을 실험을 통하여 성능의 우수함을 보였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.117-124
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2008
We suggest CBIR(Content Based Image Retrieval) method using color and shape information. Using just one feature information may cause inaccuracy compared with using more than two feature information. Therefore many image retrieval system use many feature informations like color, shape and other features. We use two feature, HSI color information especially Hue value and CSS(Curvature Scale Space) as shape information. We search candidate image form DB which include feature information of many images. When we use two features, we could approach better result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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