Recently the research on the system using images taken from camera phones as input is actively conducted. This paper proposed a system that shows wine pictures which are similar to the input wine label in order. For the calculation of the similarity of images, the representative color of each cell of the image, the recognized text color, background color and distribution of feature points are used as the features. In order to calculate the difference of the colors, RGB is converted into CIE-Lab and the feature points are extracted by using Harris Corner Detection Algorithm. The weights of representative color of each cell of image, text color and background color are applied. The image similarity is calculated by normalizing the difference of color similarity and distribution of feature points. After calculating the similarity between the input image and the images in the database, the images in Database are shown in the descent order of the similarity so that the effort of users to search for similar wine labels again from the searched result is reduced.
The study investigates the impact of data quality on the performance of artificial intelligence (AI). To this end, the impact of labeling error levels on the performance of artificial intelligence was compared and analyzed through simulation, taking into account the similarity of data features and the imbalance of class composition. As a result, data with high similarity between characteristic variables were found to be more sensitive to labeling accuracy than data with low similarity between characteristic variables. It was observed that artificial intelligence accuracy tended to decrease rapidly as class imbalance increased. This will serve as the fundamental data for evaluating the quality criteria and conducting related research on artificial intelligence learning data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.495-497
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2012
클래스라벨에 대한 정보를 가진 데이터가 매우 적을 때 클래스라벨 정보가 없는 데이터로부터의 정보를 학습에 활용하는 반감독학습(semi-supervised learning) 방법들 중에서 데이터 샘플들 간의 유사도를 나타내는 그래프를 이용하는 방법이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 그래프 기반 반감독 학습에서 배치 모드 능동적 학습을 위한 방법을 제안하고 실제 데이터를 이용한 실험결과를 통해 제안된 방법의 성능을 입증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.69-72
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2024
모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.352-354
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2001
컴퓨터 기술과 정보통신 기술의 발달로 인터넷 사용이 손쉬워 짐에 따라 청소년들에게 무제한으로 유해 사이트가 공개되어 많은 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자에게 음란 정보를 담고 있는 웹사이트 접근을 차단하는 방법에 관한 것으로 칼라 영상에서 인체를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 효율적인 인체 검출을 위해 인체의 특징의 하나인 피부색을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)의 공간에서 조명의 강도 및 각도 차에 영향이 적은 H값과 피부색을 이루는 RGB(Red, Green, Blue)공간에서 R값의 비를 이용하여 추출하고, 미디언 필터를 사용하여 1차적으로 잡음 제거를 하고, 라벨링을 통하여 임계값보다 작은 라벨을 제거함으로써 2차적인 잡음을 제거한다. 다양한 자세의 전신을 템플릿으로 DB화하고, 유형을 2차적인 잡음을 제거한 영상의 크기와 동일하게 확대 한 다음, 템플릿 매칭으로 유사성을 비교하여 인체를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 피부색을 검출하는 제안 방법이 명암 차를 극복하였고, 다양한 피부색 검출에 양호한 방법임을 확인할 수 있었다. 또한 다양한 템플릿을 만들어, 1차 잡음제거와 라벨링으로 2차 잡음제거를 한 입력 영상과의 템플릿 매칭으로 다양한 자세의 인체를 검출할 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.10
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pp.1271-1279
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2020
Text region detection is a technology that detects text area in handwriting or printed documents. The detected text areas are digitized through a recognition step, which is used in various fields depending on the purpose of use. However, the detection result of the small text unit is not suitable for the industrial field. In addition, the border of tables in the document that it causes miss-detected results, which has an adverse effect on the recognition step. To solve the issues, we propose a method for detecting text region using the border information of the table. In order to utilize the border information of the table, the proposed method adjusts the flow of two decoders. Experimentally, we show improved performance using the table border pseudo label based on weak supervised learning.
The purpose of this study is to analyze the emotion and sensibility of fashion words in terms of words types, such as loanword and Korean words, Hangul in fashion product label and fashion manufacturing industry. We surveyed 200 persons in their 20s using the questionnaire on the stimulus of product tag label and fashion words with 15 adjectives. Based on daily usage of foreign words in fashion market, we selected 1 item label in 3 forms: 1) Hangul label written in loan words 2) Label written in English and 3) Label written in Hangul and 3 fashion words in 2 forms 1) loanword and 2) Hangul. And the label types and fashion words were analyzed and investigated in terms of consumer's sensibility, preferences and estimated product price. The results are following: consumers preferred loanword label than Hangul label, and they preferred loanword in English than that in Korean. They evaluated loanword more positively, such as refinement, gorgeous and elegant, etc. and estimated the product price of loanword label as higher. But in the sensibility of 'familiar' and 'stability', Hangul label was not significantly different to loanword written in Hangul. That is, label written in English is the highest in all the evaluation, and loanword label written in Hangul is next, and Hangul label showed the lowest result. Consumers showed the evaluation differently between loanwords and Hangul according to their degree in fashion involvement. Consumers of high fashion involvement evaluated the sensibilities of 'refinement', 'elegant', and 'gorgeous' of loanwords as higher, whereas they had tendency to evaluate the sensibilities of 'familiar' and 'stability' of Hangul as higher or similar.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.425-428
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2011
이 논문은 음식인식 자동화를 위해서 음식 이미지를 표현하는 새로운 방법을 제시한다. 먼저, 사람이 음식 속 재료성문을 인식하는 방법을 모방하여, 음식이미지에서 윤곽선을 따라 다각형을 검출한다 그 흐름, 각 다각형의 특징 다각형에 해당하는 음식재료성분의 라벨은 다각형의 사이즈, 다각형의 가로세로 비율 - 이 추출된다. 여기서 음식재료성분의 라벨은 음식재료이미지로 훈련 받은 Semantic Texton Forests (STF)[3]에 의해 구해진다. 구해진 다각형의 특징을 이용해 음식이미지마다 다차원 히스토그램이 형성되는데, 이히스토그램은 컴퓨터가 사람과 유사하게 음식이미지를 이해할 수 있도록 표현된다. 이 히스토그램은 컴퓨터가 음식을 인식할 수 있도록 도와주는 중요한 특징으로 사용될 것이다.
The recent proliferation of multimedia data necessitates the effectively and efficiently retrieving of multimedia data. These research not only focus on the retrieving methods of text matching but also on using the multimedia data features. Therefore, this paper is a similarity measurement method of trajectory using indexing information of moving object in video, for similarity measurement. This method consists of 2 steps. Firstly, Video data is processed indexing for trajectory extraction of moving objects using CCTV. Finally, we describe to compare DTW(Dynamic Time Warping) to TSR(Tansent Space Representation) algorithm.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.307-310
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2006
본 논문은 분산된 협동적 개발 환경에서 제품 설계 정보 재사용을 위한 제품 영상 기반의 제품 설계 정보 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 에지기반 라벨링(EBL) 방법으로 제품 영상을 분할하고 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프(ARG)을 생성하여 질의 영상과의 부합을 수행한다. 검색된 유사 영상과 연결된 제품 설계 정보를 접근함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. (1) 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함한 영상의 검색이 가능하다. (2) 분할된 각 부품의 영역, R,G,B 채널의 표준편차등의 다양한 속성(특징)과 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다. (3) 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 래스터 영상을 이용하므로 활용성이 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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