In this paper, we propose a network model composed of Multi path Encoder-Decoder branches that can recognize each instance from the image. The network has two branches, Dot branch and Segmentation branch for finding the center point of each instance and for recognizing area of the instance, respectively. In the experiment, the CVPPP dataset was studied to distinguish leaves from each other, and the center point detection branch(Dot branch) found the center points of each leaf, and the object segmentation branch(Segmentation branch) finally predicted the pixel area of each leaf corresponding to each center point. In the existing segmentation methods, there were problems of finding various sizes and positions of anchor boxes (N > 1k) for checking objects. Also, there were difficulties of estimating the number of undefined instances per image. In the proposed network, an effective method finding instances based on their center points is proposed.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2016.06a
/
pp.211-214
/
2016
본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover's Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광 현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2000.10a
/
pp.391-394
/
2000
무선인터넷 분야는 전송속도 및 서비스를 제공받는 단말기의 특성상 콘텐츠 크기의 제약을 가지다. 그 크기란 현재 무선기기의 전송속도에 의해 정해진 것으로 앞으로 더 높은 전송속도를 가지게 된다면 상관없겠지만, 현재는 이 전송량의 한계 때문에 거의 대부분의 콘텐츠들은 이미지보다는 상대적으로 크기가 적은 텍스트 기반으로 설계되고 만들어지고 있다. 하지만, 이미지를 기반으로 하는 게임 응용분야의 경우 이와 같은 제약으로 인해 상대적으로 작은 이미지만으로 구현하고 있다. 본 논문은 현재의 콘텐츠 제약에 따르면서, 큰 이미지를 일정 패턴을 갖는 다수의 작은 이미지로 분할하는 기법을 통해 상대적으로 적은 데이터 전송량으로 이미지를 처리할 수 있는 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 제작할 수 있는 이미지 분할 관리 기법을 제안하고, 실제 게임 구현을 통해 그 실용성을 보여준다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
/
2006.08a
/
pp.183-189
/
2006
이 연구에서는 색상 자질을 이용하여 이미지를 검색할 때 이미지를 분할하여 각 영역별로 색인하여 검색하는 것의 유용성을 알아보고 분할된 영역간의 유사도 산출 기법을 제안하였다. 실험결과, 질의 이미지의 특정 영역과 최대의 유사도를 갖는 검색 이미지의 영역을 이미지간 유사도 산출 방법으로 이용하고, 이미지 영역을 세분할수록 이미지 검색 성능이 향상되었다. 특히 검색 성능이 좋지 않은 질의 이미지의 경우, 이 연구에서 제안한 기법이 더욱 유용하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
/
1998.10a
/
pp.232-236
/
1998
이미지가 전경과 배경으로 이루어져 있을 경우, 이미지에서 중요한 대부분의 정보는 전경의 영역에 집중하게 된다. 만약 이미지를 전경과 배경으로 구분할 수 있다면 영상 인식, 영상 합성, 영상 압축 등 여러 분야에 유용하게 활용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 선명도 차이를 이용하여 이미지를 전경과 배경으로 분할하는 방법을 소개하고, 그 실험 결과를 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2022.06a
/
pp.1297-1300
/
2022
Document layout analysis는 문서 이미지의 구조와 구성요소를 파악하는 기술이다. 기존 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법에는 각 구성 요소를 검출하는 detection 기반 방식이 많으나 이는 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있는 가능성이 낮다는 한계가 존재한다. 특히, 다양한 모양과 크기의 화학 구조를 포함하는 화학 문서 이미지에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상분할을 활용하여 화학 구조 문서를 이해하는 연구를 진행하였다. 기존의 블록 단위로 레이블링된 벤치마크와 다르게 객체 단위로 레이블링한 학습 데이터를 가지고 DeepLabv3 구조의 네트워크를 학습하여 화학 문서 이미지를 효과적으로 분할하였다. 객체 단위 레이블링과 영상 분할을 사용한 방식이 문서 이해 및 화학 구조 검출에 준수한 성능을 보이는 것을 확인하였고 이 방식이 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있음을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.26
no.12
/
pp.1919-1925
/
2022
In this paper, we propose an image-to-image translation approach based on the conditional generative adversarial network for semantic segmentation. Semantic segmentation is the task of clustering parts of an image together which belong to the same object class. Unlike the traditional pixel-wise classification approach, the proposed method parses an input RGB image to its corresponding semantic segmentation mask using a pixel regression approach. The proposed method is based on the Pix2Pix image synthesis method. We employ residual connections-based convolutional neural network architectures for both the generator and discriminator architectures, as the residual connections speed up the training process and generate more accurate results. The proposed method has been trained and tested on the NYU-depthV2 dataset and could achieve a good mIOU value (49.5%). We also compare the proposed approach to the current methods in semantic segmentation showing that the proposed method outperforms most of those methods.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2000.05a
/
pp.69-72
/
2000
본 논문에서는 디지털 이미지 안에서의 얼굴 영상 분할을 위해서 데이터로부터 얼굴 영상과 배경 영상의 소속도(membership degree)를 학습시켜 구한다. 그리고 입력 이미지의 각 픽셀 값에 해당하는 소속도를 이용하여 얼굴 영상의 분할을 수행한다. 실험에서는 8-bit 그레이 스케일 영상의 ORL Database를 이용하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
/
2002.11b
/
pp.155-158
/
2002
본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.17
no.12
/
pp.83-93
/
2012
This paper proposes an image segmentation framework that modifies the objective function of Fuzzy C-Means (FCM) to improve the performance and computational efficiency of the conventional FCM-based image segmentation. The proposed image segmentation framework includes a locally weighted fuzzy c-means (LWFCM) algorithm that takes into account the influence of neighboring pixels on the center pixel by assigning weights to the neighbors. Distance between a center pixel and a neighboring pixels are calculated within a window and these are basis for determining weights to indicate the importance of the memberships as well as to improve the clustering performance. We analyzed the segmentation performance of the proposed method by utilizing four eminent cluster validity functions such as partition coefficient ($V_{pc}$), partition entropy ($V_{pe}$), Xie-Bdni function ($V_{xb}$) and Fukuyama-Sugeno function ($V_{fs}$). Experimental results show that the proposed LWFCM outperforms other FCM algorithms (FCM, modified FCM, and spatial FCM, FCM with locally weighted information, fast generation FCM) in the cluster validity functions as well as both compactness and separation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.