Due to the popular use of digital camera, a great number of photos are taken at every usage of camera. It is essential to reveal relationship between photos to manage digital photos efficiently. We propose a method that tessellates image into unit blocks and applies 2D alignment to extend content-based similar region from seed block pair having high similarity. Through an alignment, we can get a block region scoring best matching value on whole image. The method can distinguish whether photos are sharing the same object or background. Our result is less sensitive to transition or pause change of objects. In experiment, we show how our alignment method is applied to real photo and necessities for further research like photo clustering and massive photo management.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.3-6
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2003
MPV(MultiPhotoVideo 또는 MusicPhotoVideo)는 디지털 기기간의 상호-연동성(Inter-operability)를 향상시키고, 사용자의 컨텐츠 관리를 용이하게 하기 위해서 제안되고 있는 표준안이다. MPV 에서는 사용자의 편의를 위해서 데이터 부분에 해당하는 컨텐츠를 직접 관리하지 않고 XML 포맷으로 형성되는 메타데이터(Metadata)를 통하여 관리하며, 저작자의 의도가 하드웨어 환경에 구애받지 않고 재생될 수 있도록 연출자(Rendition)를 정의하고 있으나, IT 제품에 비하여 하드웨어 자원이 절대적으로 빈약한 CE 제품에 상기 표준 MPV 를 적용하는 것은 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문은 CE 제품에서 상기 MVP 표준에 따른 멀티미디어 컨텐츠를 효율적으로 관리하기 위한 멀티미디어 컨텐츠 배치 방법 및 컨텐츠 검색 속도 향상 방법을 제안한다.
Advances of digital device technology such as digital cameras, smart phones and tablets, provide convenience way for people to take pictures during his/her life. Photo data is being spread rapidly throughout the social network, causing the excessive amount of data available on the internet. Photo retrieval is categorized into three types, which are: keyword-based search, example-based search, visualize query-based search. The commonly used multimedia search methods which are implemented on Smart TV are adapting the previous methods that were optimized for PC environment. That causes some features of the method becoming irrelevant to be implemented on Smart TV. This paper proposes a novel Visual Query-based Photo Retrieval Method in Smart TV Environment using a motion sensing input device known as Kinect Sensor. We detected hand gestures using kinect sensor and used the information to mimic the control function of a mouse. The average precision and recall of the proposed system are 81% and 80%, respectively, with threshold value was set to 0.7.
Purpose: The purpose of the study was to assess the validity of three-dimensional (3D) facial scan taken with facial scanner and digital photo wrapping on the cone-beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods: Twenty-five patients had their CBCT scan, two-dimensional (2D) standardized frontal photographs and 3D facial scan obtained on the same day. The facial scans were taken with a facial scanner in an upright position. The 2D standardized frontal photographs were taken at a fixed distance from patients using a camera fixed to a cephalometric apparatus. The 2D integrated facial models were created using digital photo wrapping of frontal photographs on the corresponding CBCT images. The 3D integrated facial models were created using the integration process of 3D facial scans on the CBCT images. On the integrated facial models, sixteen soft tissue landmarks were identified, and the vertical, horizontal, oblique and angular distances between soft tissue landmarks were compared among the 2D facial models and 3D facial models, and CBCT images. Result: The results showed no significant differences of linear and angular measurements among CBCT images, 2D and 3D facial models except for Se-Sn vertical linear measurement which showed significant difference for the 3D facial models. The Bland-Altman plots showed that all measurements were within the limit of agreement. For 3D facial model, all Bland-Altman plots showed that systematic bias was less than 2.0 mm and 2.0° except for Se-Sn linear vertical measurement. For 2D facial model, the Bland-Altman plots of 6 out of 11 of the angular measurements showed systematic bias of more than 2.0°. Conclusion: The facial scan taken with facial scanner showed a clinically acceptable performance. The digital 2D photo wrapping has limitations in clinical use compared to 3D facial scans.
In recent years, since the digital camera has been popularized, so users can easily collect hundreds of photos in a single usage. Thus the managing of hundreds of digital photos is not a simple job comparing to the keeping paper photos. We know that managing and classifying a number of digital photo files are burdensome and annoying sometimes. So people hope to use an automated system for managing digital photos especially for their own purposes. The previous studies, e.g. content-based image retrieval, were focused on the clustering of general images, which it is not to be applied on digital photo clustering and classification. Recently, some specialized clustering algorithms for images clustering digital camera images were proposed. These algorithms exploit mainly the statistics of time gap between sequent photos. Though they showed a quite good result in image clustering for digital cameras, still lots of improvements are remained and unsolved. For example the current tools ignore completely the image transformation with the different focal lengths. In this paper, we present a photo considering focal length information recorded in EXIF. We propose an algorithms based on MVA(Matching Vector Analysis) for classification of digital images taken in the every day activity. Our experiment shows that our algorithm gives more than 95% success rates, which is competitive among all available methods in terms of sensitivity, specificity and flexibility.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.451-454
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2019
In this paper, we propose a verifiable image transformation networks to transform face sketch to photo and vice versa. Face sketch-photo is very popular in computer vision applications. It has been used in some specific official departments such as law enforcement and digital entertainment. There are several existing face sketch-photo synthesizing methods that use feed-forward convolution neural networks; however, it is hard to assure whether the results of the methods are well mapped by depending only on loss values or accuracy results alone. In our approach, we use two Resnet encoder-decoder networks as image transformation networks. One is for sketch-photo and another is for photo-sketch. They depend on each other to verify their output results during training. For example, using photo-sketch transformation networks to verify the photo result of sketch-photo by inputting the result to the photo-sketch transformation networks and find loss between the reversed transformed result with ground-truth sketch. Likely, we can verify the sketch result as well in a reverse way. Our networks contain two loss functions such as sketch-photo loss and photo-sketch loss for the basic transformation stages and the other two-loss functions such as sketch-photo verification loss and photo-sketch verification loss for the verification stages. Our experiment results on CUFS dataset achieve reasonable results compared with the state-of-the-art approaches.
Lee Jae-Bin;Kim Ji-Young;Park Seung-Ryong;Yu Ki-Yun
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.235-241
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2006
The demand of 3D terrain mapping techniques is increasing in many application fields such as CNS(Car Navigation System), web service system, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) systems and etc To construct a 3D terrain map, it is a pre-requite step that register data collected from different surveying sources. This Paper Present the methodology to register airborne photo, LIDAR data, and digital map, which are major data sources to create a 3D terrain mao. For this purpose, we developed the generally applicable algorithm that uses linear features to register airborne photos and digital maps to LIDAR data. The algorithm explicitly formulates step-by-step methodologies to establish observation equations for transformation. The results clearly demonstrate the proposed algorithm is appropriate to register these data sources.
O Jong-Min;Jeong Jae-Uk;Kim Eun-Yeong;Park Sang-Hyeon
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.249-254
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2006
Aerial photo process with digital camera has some benefits. It is fast and simple by digital way in comparison with aerial photo based on film. Also it works with GPS/INS device to do direct geo-referencing, In this study, AT result from using direct exterior factors, exterior factors extracting from GPS/INS data and digital map and GCP is produced. In base on it, ortho images are produced and compared with surveying data.
CG and Photo-realistic image composition in the ocean scenes is frequently used in movies and TV advertisement. But it is very difficult task because it's impossible to use calibration tool in outdoor environment or to use auto-calibration algorithm using natural features like KLT(Kanade Lucas Tomasi feature tracker) from the ocean scene. We propose a simple, effective method for solving camera motion using previous knowledge about background structure. We applied our method to the production of a commercial movie, 'Hanbando' and the result was satisfactory.
Photo scanning can create point cloud and polygon models like 3D scanners bringing an object into the 3 dimensional world by combining several sheets of photographic information. The created data give us information about planes and sectional forms required for a 2 dimensional survey as well as 3 dimensional figures of buried cultural property. It requires a lot of time to record buried cultural property in the field, however, the photo scanning technique does not need additional equipment and manpower so the work may begin immediately while the property is protected. Moreover, it reduces financial burdens as it creates 3 dimensional data using images acquired by photography but provides the optimal condition to check 3 dimensional information quickly and easily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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