본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.
디스플레이 기술이 급격히 발전함과 동시에 디스플레이 종류 또한 다양해지면서 디스플레이의 화질평가에 대한 중요성이 대두되고 있다. 화질평가에는 명암비, 색재현율, 색온도 및 감마 특성 등 물리적인 측정에 의한 정량적인 평가 방법이 사용되어 왔지만, 최종적인 화질의 비교 평가는 관측자가 느끼는 주관적인 인지 화질에 의해 이루어진다. 이에 디스플레이가 가지고 있는 물리적 특성과 관측자가 느끼는 감성 화질 사이의 상관관계를 정립할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 Video Electronics Standards Association(VESA) Flat Panel Display Measurements(FPDM) version 2.0의 표준에 따른 측정을 통하여 모바일용 TFT-LCD와 AMOLED가 가지고 있는 색재현 특성-명암비, 기준 백색에 대한 색온도, 회색 계조의 색도 일관성 및 감마 특성, RGB 채널별 계조의 감마 특성, 디스플레이 장치의 색역 크기-을 객관적으로 비교 평가한다. 그 다음, 주요평가 항목을 중심으로 일반 관측자뿐만 아니라 색채 전공자에 의한 다양한 주관적 화질 평가를 수행하고, 이 평가 결과를 뒷받침 할 수 있는 정량적인 자료 및 근거를 제시한다. 이를 통해 화질 향상을 위해 색재현 관점에서 TFT-LCD와 AMOLED가 고려해야할 방향을 제시한다.
본 연구는 산촌지역축제인 아카시아벌꿀축제에 대하여 방문객의 관광지 이미지의 구성요인을 도출하고, 방문객의 특성에 따라 관광지 이미지의 유의미한 차이가 있는 지를 분석하였다. 설문조사는 축제기간인 2001년 5월 12일에서 15일까지 축제장을 방문한 394명의 관광객을 대상으로 실시하였으며, 관광지 이미지 평가를 위한 설문항목은 선행연구를 기초로 20개를 설정하고 5점 Likert 척도를 적용하여 요인분석을 실시하였다. 아카시아벌꿀 축제의 관광지 이미지는 크게 환경, 태도 시설, 축제 프로그램, 그리고 상품요인 둥 4개 요인으로 구성되었다. 방문객의 특성에 따른 관광지 이미지의 변화는 최초방문객과 재방문객, 지역주민과 외지인, 그리고 벌꿀상품을 구매한 관광객과 구매하지 않은 관광객 사이에 이미지 평가에 대한 차이가 통계적으로 존재하는 지를 검정하였다. 그 결과 재방문객과 지역주민의 관광지 이미지가 환대성, 축제 내용 및 순서정보 제공과 같은 태도요인에서 긍정적인 것으로 나타났다. 또한 지역 벌꿀을 구매한 집단의 이미지는 구매하지 않은 집단보다도 상품의 가격과 품질뿐만 아니라 환경요인인 지역문화체험, 자연경관, 향수성, 분위기 등에서 긍정적인 것으로 평가되었다. 따라서 축제이미지 향상을 위하여는 주최측인 지방정부는 외부 관광객에게 축제에 대한 효과적인 정보제공과 함께 지역의 자연환경과 연계된 향토성과 체험성을 강조하는 프로그램의 개발이 필요한 것으로 판단된다.
Efficient representation is crucial in the analysis of complex geospatial information. In case of aerial triangulation, most of currently available software are designed as black boxes where only an experienced user would be able to prepares the preformatted input file and interprete the result of the adjustment. This paper introduces a solution to this problem through the UML design of a Graphical User Interface (GUI) for the aerial triangulation task. The design was then implemented with ArcGIS. The error of the exterior orientation of each aerial Imagery was represented with a 3-D error ellipse, enabling the visualization of the adjustment result. The attributes of images and points (control points, tie points and image points) were maintained as a database which enables the searching and querying of adjustment information.
Outlier detection methods help one to identify unusual instances in data that may correspond to erroneous, exceptional, or surprising events or behaviors. This work studies conditional outlier detection, a special instance of the outlier detection problem, in the context of incorrect data label identification. Unlike conventional (unconditional) outlier detection methods that seek abnormalities across all data attributes, conditional outlier detection assumes data are given in pairs of input (condition) and output (response or label). Accordingly, the goal of conditional outlier detection is to identify incorrect or unusual output assignments considering their input as condition. As a solution to conditional outlier detection, this paper proposes the ratio-based outlier scoring (ROS) approach and its variant. The propose solutions work by adopting conventional outlier scores and are able to apply them to identify conditional outliers in data. Experiments on synthetic and real-world image datasets are conducted to demonstrate the benefits and advantages of the proposed approaches.
본 연구에서는 고향의 개념을 의미론적 측면과 지리학적 입장에서 정의하고, 한국 사람들이 고향이라고 지칭하는 고향의 공간적 대상, 고향에 대한 감정과 선호, 고향의 지리적 특징 및 이미지 등을 조사하여, 이를 중심으로 한국인의 고향에 대한 애착의 본질과 정서(ethos)를 밝히려 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국인의 고향에 대한 애착은 본질적으로 고향 의식과 회귀본능과 같은 고향에 대한 인류의 보편적 정서로부터 나온 것이다. 둘째. 이러한 보편적 정서 위에 한국의 사회적 배경에서 나오는 고유한 고향의식이 첨가되었다. 사회적 배경에서 발생된 고향에 대한 강한 애착은 효에 근본을 둔 유교적 전통, 남북분단, 도시화에 따른 광범위한 실향의 결과에 의해서 형성된 정서라고 볼수 있다. 섯째, 고향이미지는 이러한 한국의 정서를 반영하고 있으며, 자연환경적, 인문환경적, 감각적 요소가 모두 수렴된 전형적이며, 추상화된 유형으로 나타난다. 넛째, 한국인의 고향에 대한 정서는 인간의 본성으로부터 나오는 보편적 정서와 대체로는 일치하지만 개인이나 집단의 인구.사회적 배경과 공간적 체험에 따라 다른 것으로 나타났다.
For future autonomous cars, it is necessary to recognize various surrounding environments such as lanes, traffic lights, and vehicles. This paper presents a method of speed sign recognition from a single image in automatic driving assistance systems. The detection step with the proposed method emphasizes the color attributes in modified YUV color space because speed sign area is affected by color. The proposed method is further improved by extracting the digits from the highlighted circle region. A sequential cascade AdaBoost classifier is then used in the recognition step for real-time processing. Experimental results show the performance of the proposed algorithm is superior to that of conventional algorithms for various speed signs and real-world conditions.
Based on the survey of East Lake Park, South Lake Park and Tian Waicun in Tai'an by questionnaire survey, on-the-spot investigation and in-depth interview, the paper analyzes the tendencies of visitors to the animal elements and animal landscape in landscape architecture from three terms: primary attributes, the cognition of animal elements and animal elements landscape preferences. We have drawn several conclusions: the landscapes of animal elements are in urgent demand by the public ; The animal elements having lovely image, auspicious meaning and local characteristics are the most popular application types of animal elements landscapes ; The most favorite types of animals and animal elements are: doves, cranes monkeys, pandas, butterflies, dragonflies, fold fish, dolphins, dragons and cartoon animals ; The popular landscaping techniques of animal elements are the methods of combining with plants, buildings and garden ornaments.
In this paper, we propose the face recognition system using the neural network. A difficult procedure in constructing the entire recognition systems is the feature extraction from the face imga. And a key poing is the design of the matching function that relates the set of feature values to the appropriate face candidates. We use the length and angle values as feature values that are extracted from the face image normalized to the range of [0,1]. These features values are applied to the input layer of the neural network. Then, these multi-layered perceptron learns or gives otput result. By using the neural network we need not to design the matching function. This function may have nonlinear attributes considerably and would be ...
The safe navigation of a mobile robot requires the recognition of the environment in terms of vision processing. To be guided in the given path, the robot should acquire the information about where the wall and corridor are located. Also unexpected obstacles should be detected as rapid as possible for the safe obstacle avoidance. In the paper, we assume that the mobile robot should be navigated in the flat surface. In terms of this assumption we simplify the correspondence problem by the free navigation surface and matching features in that coordinate system. Basically, the vision processing system adopts line segment of edge as the feature. The extracted line segments of edge out of both image are matched in the free nevigation surface. According to the matching result, each line segment is labeled by the attributes regarding obstacle and free surface and the 3D shape of obstacle is interpreted. This proposed vision processing method is verified in terms of various simulations and experimentation using real images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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