The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10C
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pp.990-999
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2007
In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. After finding the MBR of regions selected by user query and generating the multiple window masks based on the center point of MBR, we extract the feature vectors from selected regions. We use the accumulated histogram as the global descriptor for performance comparison of extracted feature vectors in each method. Our approach fast and accurately supplies the relevant images for the given query, as the feature vectors extracted from specific regions and global regions are simultaneously applied to image retrieval. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.2
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pp.66-77
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2011
We propose a framework for grouping photographic advertising images that employs a hierarchical indexing scheme based on efficient feature combinations. The study provides one specific application of effective tools for monitoring photographic advertising information through online and offline channels. Specifically, it develops a preprocessor for advertising image information tracking. We consider both global features that contain general information on the overall image and local features that are based on local image characteristics. The developed local features are invariant under image rotation and scale, the addition of noise, and change in illumination. Thus, they successfully achieve reliable matching between different views of a scene across affine transformations and exhibit high accuracy in the search for matched pairs of identical images. The method works with global features in advance to organize coarse clusters that consist of several image groups among the image data and then executes fine matching with local features within each cluster to construct elaborate clusters that are separated by identical image groups. In order to decrease the computational time, we apply a conventional clustering method to group images together that are similar in their global characteristics in order to overcome the drawback of excessive time for fine matching time by using local features between identical images.
It is not uncommon to witness brand image transference which is a development of corporate image from a collection of individual brand images. The brand image transfer process is the influence of consumer attitudes toward certain brands on overall evaluation of the company. To understand the image transfer process, we examine the influence of brand level evaluation on overall company evaluation through food and beverage consumer products in China, where active competitions among global brands exist.
This paper suggests a method of automatic clustering to search of relevant digital photos using geo-coded information. The provided scheme labels photo images with their corresponding global positioning system coordinates and date/time at the moment of capture, and the labels are used as clustering metadata of the images when they are in the use of retrieval. Experimental results show that geo-location information can improve the accuracy of image retrieval, and the information embedded within the images are effective and precise on the image clustering.
Ko, Seung Hee;Yang, Mi Hyun;Oh, Seung Hyeon;Hong, Sung Ho;Hwang, Sung Soo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.8
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pp.1424-1432
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2016
A person often needs to visit a facility that have not been visited before. In this case, it is necessary to easily identify the building in which the facility is located. Indoor navigation is also important, as the person may get lost due to the complex structure of buildings. To solve these problems, this paper presents a mobile application which provides a user with indoor place information and indoor navigation. A user is requested to take a photograph of a building of interest or of the current location. Then, the proposed application identifies the building of interest or the current location of the user by utilizing an image matching technique. For fast matching, database filtering by using GPS/magnetometer data and pre-extraction of features for images in the database are utilized. In case of indoor navigation, the application provides the actual images of check points as well as the moving direction. Simulation results show that the proposed system successfully identifies the location of users and provides place information and indoor navigation.
This paper presents a new global intensity compensation method for extracting moving object in a visual surveillance system by compensating time variant intensity changes of background region. The method that compensates a little changes of intensity due to time variant illumination change and automatic gain control of camera is called global intensity compensation. The proposed method expresses global intensity change with a mapping table to describe complex form of intensity change while the previous method models this global intensity change with a simple function as a straight line. The proposed method builds the mapping table by calculating the cross histogram between two images and then by selecting an initial point for generating the mapping table by using Hough transform applied to the cross histogram image. Then starting from the initial point, the mapping table is generated according to the proposed algorithm based on the assumption that reflects the characteristic of global intensity change. Experimental results show that the proposed method makes the compensation error much smaller than the previous GIC method
Recently, augmented reality technology has received much attention in many fields. This paper presents an augmented reality system using Rubiks' Cube which can augment various 3D objects depending on patterns of a Rubiks' cube. The system first detects a cube from an image using partitional clustering and strongly connected graph. Thereafter, the system detects the top side of the cube and finds a proper pattern to determine which object should be augmented. An object corresponding to the pattern is finally augmented according to the camera viewpoint. Experimental results show that the proposed system successfully augments various virtual objects in real time.
Today, as the standard of customers is getting higher, the period "Value Consumption" has come. "Brand Stretching" which is to expand business from own field of business to "Fusion Design", "Art Collaboration" focusing on diversified demand and emotion of consumer is in trend. Global fashion enterprise which is particularly sensitive to trend and influential to various field of business, has now transformed to total lifestyle enterprise and now started to show off furniture design to improve the value and image of the brand. This thesis has classified methodological types to apply furniture design and background of furniture design in fashion enterprise, analyzed and examined cases, and interpreted the possibility and direction of understanding to furniture design in various aspects.
In this paper, we developed visual tracking algorithm using double active bar. The active bar model to represent the object can reduce the search space of energy surface and better performance than those of snake model. However, the contour will not find global equilibrium when driving force caused by image may be weak. To overcome this problem. Double active bar is proposed for finding the global minimum point without any dependence on initialization. To achieve the goal, an deformable model with two initial contours in attempted to search for a global minimum within two specific initial contours. This approach improve the performance of finding the contour of target. To evaluate the performance, some experiments are executed. We can achieved the good result for tracking a object on noisy image.
Images taken by geostationary satellite may be used to estimate solar irradiance fluxes at earth's surface. It is based on the empirical correlation between a satellite derived cloud index and the irradiance at the ground. For the validation, estimated solar radiation fluxes are compared with observed solar radiation fluxes at 16 sites over the Korean peninsular from January 1982 to December 2004. Estimated solar radiation fluxes show reliable results for estimating the global radiation with average deviation of -7.8 to +7.0% from the measured values and the yearly averaged horizontal global insolation of Korean peninsula was turned out to be $3.56kW/m^{2}/day$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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