본 논문은 우선순위 큐와 접미어 트리로 색인 구조를 생성한 후. 이미지 시퀀스 데이터베이스에서 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 사전에 정의된 중요도에 따라 선별된 이미지 시퀀스로 구성된 우선순위 큐 색인의 이미지 서브시퀀스에 대한 유사성 거리 계산을 첫 단계로 시행하여 유사한 서브시퀀스집합을 얻고 만족할 결과를 얻지 못했을 경우에는 두 번째 단계로 나머지 유사 서브시퀀스에 대해 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 하여 유사한 서브시퀀스를 검색하는 것이다. 하한 거리 함수를 활용하여 질의 이미지 시퀀스와 유사한 이미지 서브시퀀스를 검색하는 과정에서 생성 가능한 오류를 방지 하면서 동시에 비 유사 이미지 서브시퀀스를 제거하도록 한다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
In this paper a new method for head gesture recognition is proposed. A the first stage, face image data are transformed into low dimensional vectors by principal component analysis (PCA), which utilizes the high correlation between face pose images. The a self organization map(SM) is trained by the transformed face vectors, in such a that the nodes at similar locations respond to similar poses. A sequence of poses which comprises each model gesture goes through PCA and SOM, and the result is stored in the database. At the recognition stage any sequence of frames goes through the PCA and SOM, and the result is compared with the model gesture stored in the database. To improve robustness of classification, probabilistic relaxation labeling(PRL) is used, which utilizes the contextural information imbedded in the adjacent poses.
In this paper, a generalized version of the Motion Silhouette Image(MSI) called the Generic Motion Silhouette Image (GMSI) is proposed for gait recognition. The GMSI is a gray-level image and involves the spatiotemporal information of individual motion. The GMSI not only generalizes the MSI but also reflects a flexible feature of a gait sequence. Along with the GMSI, we use the Principal Component Analysis(PCA) to reduce the dimensionality of the GMSI and the Nearest Neighbor(NN) for classification. We apply the proposed feature to NLPR database and compare it with the conventional MSI. Experimental results show the effectiveness of the GMSI.
Human emotion recognition is one of the promising applications in the era of artificial super intelligence. Thus far, facial expression traits are considered to be the most widely used information cues for realizing automated emotion recognition. This paper proposes a novel facial expression recognition (FER) method that works well for recognizing emotion from image sequences. To this end, we develop the so-called weighted soft voting classification (WSVC) algorithm. In the proposed WSVC, a number of classifiers are first constructed using different and multiple feature representations. In next, multiple classifiers are used for generating the recognition result (namely, soft voting) of each face image within a face sequence, yielding multiple soft voting outputs. Finally, these soft voting outputs are combined through using a weighted combination to decide the emotion class (e.g., anger) of a given face sequence. The weights for combination are effectively determined by measuring the quality of each face image, namely "peak expression intensity" and "frontal-pose degree". To test the proposed WSVC, CK+ FER database was used to perform extensive and comparative experimentations. The feasibility of our WSVC algorithm has been successfully demonstrated by comparing recently developed FER algorithms.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.45-52
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2000
Genomic approach produces massive amount of data within a short time period, New high-throughput automatic sequencers can generate over a million nucleotide sequence information overnight. A typical DNA chip experiment produces tens of thousands expression information, not to mention the tens of megabyte image files, These data must be handled automatically by computer and stored in electronic database, Thus there is a need for systematic approach of data collection, processing, and analysis. DNA sequence information is translated into amino acid sequence and is analyzed for key motif related to its biological and/or biochemical function. Functional genomics will play a significant role in identifying novel drug targets and diagnostic markers for serious diseases. As an enabling technology for functional genomics, bioinformatics is in great need worldwide, In Korea, a new functional genomics project has been recently launched and it focuses on identi☞ing genes associated with cancers prevalent in Korea, namely gastric and hepatic cancers, This involves gene discovery by high throughput sequencing of cancer cDNA libraries, gene expression profiling by DNA microarray and proteomics, and SNP profiling in Korea patient population, Our bioinformatics team will support all these activities by collecting, processing and analyzing these data.
The talking head (TH) indicates an utterance face animation generated based on text and voice input. In this paper, we propose the generation method of TH with facial expression and intonation by speech input only. The problem of generating TH from speech can be regarded as a regression problem from the acoustic feature sequence to the facial code sequence which is a low dimensional vector representation that can efficiently encode and decode a face image. This regression was modeled by bidirectional RNN and trained by using SAVEE database of the front utterance face animation database as training data. The proposed method is able to generate TH with facial expression and intonation TH by using acoustic features such as MFCC, dynamic elements of MFCC, energy, and F0. According to the experiments, the configuration of the BLSTM layer of the first and second layers of bidirectional RNN was able to predict the face code best. For the evaluation, a questionnaire survey was conducted for 62 persons who watched TH animations, generated by the proposed method and the previous method. As a result, 77% of the respondents answered that the proposed method generated TH, which matches well with the speech.
Many applications dealing with image management need a technique for removing duplicate images or for grouping related (near-duplicate) images in a database. This paper proposes a concentric circle-based image signature which makes it possible to detect near-duplicates rapidly and accurately. An image is partitioned by radius and angle levels from the center of the image. Feature values are calculated using the average or variation between the partitioned sub-regions. The feature values distributed in sequence are formed into an image signature by hash generation. The hashing facilitates storage space reduction and fast matching. The performance was evaluated through discriminability and robustness tests. Using these tests, the particularity among the different images and the invariability among the modified images are verified, respectively. In addition, we also measured the discriminability and robustness by the distribution analysis of the hashed bits. The proposed method is robust to various modifications, as shown by its average detection rate of 98.99%. The experimental results showed that the proposed method is suitable for near-duplicate detection in large databases.
Kim, Chang-Kug;Lee, Myung-Chul;Ahn, Byung-Ohg;Yun, Doh-Won;Yoon, Ung-Han;Suh, Seok-Cheol;Eun, Moo-Young;Hahn, Jang-Ho
Genomics & Informatics
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제6권2호
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pp.64-67
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2008
The Korean Rice Ds-tagging lines Database (KRDD) is designed to provide information about Ac/Ds insertion lines and activation tagging lines using japonica rice. This database has provided information on 18,158 Ds lines, which includes the ID, description, photo image, sequence information, and gene characteristics. The KRDD is visualized using a web-based graphical view, and anonymous users can query and browse the data using the search function. It has four major menus of web pages: (i) a Blast Search menu of a mutant line; Blast from rice Ds-tagging mutant lines; (ii) a primer design tool to identify genotypes of Ds insertion lines; (iii) a Phenotype menu for Ds lines, searching by identification name and phenotype characteristics; and (iv) a Management menu for Ds lines.
본 논문에서는 한글의 형태소 분석에 기초한 청각장애자용 수화영상 변환시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 문자열에 대해 형태소 분석에 의한 음운성분과 접속정보를 추출한 다음, 이에 대응한 수화영상을 구축된 수화영상 데이터베이스를 통하여 정확히 출력한다. 효과적인 수화영상변환을 위해 입력문자열에 대한 형태소 분석부와 수화패턴 참조를 위한 수화언어기술부로 이루어진 언어정보기술사전을 구성하였다. 수화패턴은 중복을 피하기 위해 기본수화, 복합수화 그리고 유사수화단어로 분류하여 작성하였으며, 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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