소셜 미디어에서 일반적으로 게시물을 올릴 때 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 태그를 이용하여 주로 검색이 이루어지기 때문이다. 사용자는 태그를 게시물에 붙임으로써 게시물을 많은 사람들에게 노출시키길 원한다. 또한, 사용자는 게시물과 함께 태깅될 태그를 붙이는 행위를 번거롭게 여겨 태깅하지 않은 게시물도 올리게 된다. 본 논문에서는 입력 이미지와 유사한 이미지를 찾아 해당 이미지에 부착된 레이블을 추출하여 그 레이블이 태그로 존재하는 인스타그램의 게시물들을 찾아 게시물 속 존재하는 다른 태그들을 추천해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법의 모델을 통하여 이미지로 부터 레이블을 추출하여 추출된 레이블로 인스타그램을 크롤링하여 레이블 외의 태그를 정렬하여 추천해준다. 추천된 태그를 이용하여 이미지를 게시하기도 편해지고, 검색의 노출을 높일 수 있고, 검색오류가 적어 높은 정확도를 도출할 수 있음을 알 수 있다.
Contact type sensors (e.g., displacement sensor and strain gauge) were typically used to evaluate the safety and mechanical properties in machines and construction. However, those contact type sensors have been constrained because of measurement problems such as surface roughness, temperature, humidity, and shape. The Digital Image Correlation (DIC) measurement system is a vision measurement system. This measurement system uses the taken image using a CCD camera and calculates the image correlation between the reference image and the deformed image under external force to measure the displacement and strain rates. In this paper, we discuss methods to improve the measurement precision of the digital image correlation measurement system. A tensile test was conducted to compare the precision improvement effects, by using the universal test machine and the DIC measurement system, with the use of subpixel algorithms, i.e., the Coarse Fine Search (CFS) algorithm and the Peak Finding (PF) algorithm.
This paper proposes a mobile image search system which uses a sensor information of smart phone, and enables running in a variety of environments, which is implemented on Android platform. The implemented system deals with a new image descriptor using combination of the visual feature (CEDD) with EXIF attributes in the target of JPEG image, and image matching scheme, which is optimized to the mobile platform. Experimental result shows that the proposed method exhibited a significant improved searching results of around 80% in precision in the large image database. Considering the performance such as processing time and precision, we think that the proposed method can be used in other application field.
Jung, Eun-Suk;Ryu, Kwang-Ryol;Sclabassi, Robert J.
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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pp.301-304
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2007
A realization for image searching engine with moving objects identification and classification is presented in this paper. The identification algorithm is applied to extract difference image between input image and the reference image, and the classification is used the region segmentation. That is made the database for the searching engine. The experimental result of the realized system enables to search for human and animal at time intervals to use a surveillant system at inside environment.
Demner-Fushman, Dina;Antani, Sameer;Simpson, Matthew;Thoma, George R.
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권2호
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pp.168-177
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2012
The search for relevant and actionable information is a key to achieving clinical and research goals in biomedicine. Biomedical information exists in different forms: as text and illustrations in journal articles and other documents, in images stored in databases, and as patients' cases in electronic health records. This paper presents ways to move beyond conventional text-based searching of these resources, by combining text and visual features in search queries and document representation. A combination of techniques and tools from the fields of natural language processing, information retrieval, and content-based image retrieval allows the development of building blocks for advanced information services. Such services enable searching by textual as well as visual queries, and retrieving documents enriched by relevant images, charts, and other illustrations from the journal literature, patient records and image databases.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
In the area of remote sensing, an immense number of images are continuously generated by various remote sensing systems. These images must then be managed by a database system efficient storage and retrieval. There are many types of image database systems, among which the content-based image retrieval (CBIR) system is the most advanced. CBIR utilizes the metadata of images including the feature data for indexing and searching images. Therefore, the performance of image retrieval is significantly affected by the storage method of the image metadata. There are many features of images such as color, texture, and shape. We mainly consider the shape feature because shape can be identified in any remote sensing while color does not always necessarily appear in some remote sensing. In this paper, we propose a metadata representation and storage method for image search based on shape features. First, we extend MPEG-7 to describe the shape features which are not defined in the MPEG-7 standard. Second, we design a storage schema for storing images and their metadata in a relational database system. Then, we propose an efficient storage method for managing the shape feature data using a Wavelet technique. Finally, we provide the performance results of our proposed storage method.
The purpose of this paper is to implement a guidance system for an object on the road. A watch camera equipped on the auto door recognizes the direction for the destination of an object, after that it determines whether opening or closing the door, and then the door is opened automatically, based on the decision. The motion of the moving object is approximated by using the technique of the image processing of tracking images and the affine model. The direction of the moving object is predicted from image information obtained by applying linear Kalman filter to the motion estimation in order to reduce the search region, the moving position, and the direction of the center of the object. Along with the guidance function, the system has the announcing function to the object. The experimental results confirm the veridity and applicability of the proposed system.
In this paper, we propose an automatic recognition algorithm using the object centroid of a facial image. First, we separate the facial image from the background image using the chroma-key technique and we find the centroid of the separated facial image. Second, we search nose in the facial image based on knowledge of human faces and the coordinate of the object centroid and, we calculate 17 feature parameters automatically. Finally, we recognize the facial image by using feature parameters in the neural networks which are trained through error backpropagation algorithm. It is illustrated by experiments by experiments using the proposed recogniton system that facial images can be recognized in spite of the variation of the size and the position of images.
With the recent increase in the development of military drones, they are adopted and used as the combat system of battalion level or higher. However, it is difficult to use drones that can be used in battles below the platoon level due to the current conditions for the formation of units in the Korean military. In this paper, therefore, we developed a program drones equipped with a thermal imaging camera and LiDAR sensor for reconnaissance and exploration that can be applied in battles below the platoon level. Using these drones, we studied the possibility and feasibility of drones for small-scale combats that can find hidden enemies, search for an appropriate detour through image processing and conduct reconnaissance and search for battlefields, hiding and cover-up through image processing. In addition to the purpose of using the proposed drone to search for an enemies lying in ambush in the battlefield, it can be used as a function to check the optimal movement path when a combat unit is moving, or as a function to check the optimal place for cover-up or hiding. In particular, it is possible to check another route other than the route recommended by the program because the features of the terrain can be checked from various viewpoints through 3D modeling. We verified the possiblity of flying by designing and assembling in a form of adding LiDAR and thermal imaging camera module to a drone assembled based on racing drone parts, which are open source hardware, and developed autonomous flight and search functions which can be used even by non-professional drone operators based on open source software, and then installed them to verify their feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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