Information on movement of objects in videos can be used as an important part in categorizing and separating the contents of a scene. This paper is proposing a shape-based movement-matching algorithm to effectively find the movement of an object in video streams. Information on object movement is extracted from the object boundaries from the input video frames becoming expressed in continuous 2D shape information while individual 2D shape information is converted into a lD shape feature using the shape descriptor. Object movement in video can be found as simply as searching for a word in a text without a separate movement segmentation process using the sequence of the shape descriptor listed according to order. The performance comparison results with the MPEG-7 shape variation descriptor showed that the proposed method can effectively express the movement information of the object and can be applied to movement search and analysis applications.
This paper presents an effective and robust leaf image retrieval system based on shape feature. Specifically, we propose an improved MPP algorithm for more effective representation of leaf images and show a new dynamic matching algorithm that basically revises the Nearest Neighbor search to reduce the matching time. In particular, both leaf shape and leaf arrangement can be sketched in the query for better accuracy and efficiency. In the experiment, we compare our proposed method with other methods including Centroid Contour Distance(CCD), Fourier Descriptor, Curvature Scale Space Descriptor(CSSD), Moment Invariants, and MPP. Experimental results on one thousand leaf images show that our approach achieves a better performance than other methods.
Due to the increasing of multimedia data quantity, database searching based on image becomes important. For this scheme, MPEG-7 gives a good solution to efficient data searching. MPEG-7 uses Descriptors which are color, texture, and shape to extract features from images. It is obvious that using more than one Descriptor causes more accurate data searching result than using just one. In this paper, selecting a composite of MPEG-7 visual Descriptor using KL-Expansion is proposed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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제43권3호
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pp.59-66
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2006
In this thesis, we propose a new 3D shape descriptor. The proposed descriptor measures geometric characteristics by using the shortest path on surfaces. The descriptor is robust against a change of local posture. We measure the geometric characteristics of 3D object through a new shape function to construct the shape distribution. The proposed shape function is the shortest path shape function. The shape function measures the distance between two points on the surface of a 3D object. We evaluate the performance of the proposed method, compared with the previous method. The precision of retrievals improved by 23% in the case of articulated objects and is improved by 12% in the case of general objects.
This paper gives a novel approach that can be represented an image efficiently with its region and shape information together. To do this, we introduced a region-centralized shape descriptor(RCSD) that the size of region only exists at a center point. RCSD consists of circles with three parameters, the distance and the angle between the tenter points, and the diameter, respectively We verified the RCSD parameters to have an information of shape. We can be proved this by reconstructing the shape from the given parameters and evaluated the difference between the its image and the original one. To get this image, we find the estimated points on the contour from the parameters, and connect them by using an interpolation. According to the evaluation, we obtained 88% performance for real images, and showed that it can be used efficiently for representing the binary images. Also we cu make RCSD parameters to be the normalized patterns to have an invariant of its scale or position, and expand them to improve the quality of the performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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제43권2호
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pp.72-80
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2006
In this paper, we propose a new descriptor for 3D model retrieval based on shape information. The proposed method consists of two steps including ray casting method and spherical harmonic function, considering geometric properties of model. In the ray casting method, an adaptive sampling is performed for external shape information. By increasing shape information included in the descriptor, we improve the discriminating power of the proposed descriptor. The coefficients of spherical harmonic function are adaptively calculated, considering geometric frequency characteristics. This makes the descriptor more compact and concise without decreasing the retrieval performance. By combining two methods, we achieve more improved retrieval results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제14권2호
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pp.469-478
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2010
This paper proposes the effective shape descriptor for 3D foot pose estimation. To reduce processing time, silhouette-based foot image database is built and meta information which involves the 3D pose of the foot is appended to the database. And we proposed a modified Centroid Contour Distance whose size of the feature space is small and performance of pose estimation is better than the others. In order to analyze performance of the descriptor, we evaluate time and spatial complexity with retrieval accuracy, and then compare with the previous methods. Experimental results show that the proposed descriptor is more effective than the previous methods on feature extraction time and pose estimation accuracy.
Since shape of an object in an image carries important information in contents based image retrieval (CBIR), many shape description methods have been proposed to retrieve images using shape information. Among the existing shape based image retrieval methods, the method which employs invariant Zernike moment desciptor (IZMD) showed better performance compared to other methods which employ traditional Zernike moments descriptor in CBIR. In this paper, we propose a new image retrieval method which applies invariant angular radial transform descriptor (IARTD) to obtain higher performance than the method which employs IZMD in CBIR. IARTD is a rotationally invariant feature which consists of magnitudes and alligned phases of angular radial transform coefficients. To produce rotationally invariant phase coefficients, a phase correction scheme is performed while extracting the IARTD. The distance between two IARTDs is defined by combining the differences of the magnitudes and the aligned phases. Through the experiment using MPEG-7 shape dataset, the average bull's eye performance (BEP) of the proposed method is 0.5806 while the average BEPs of the exsiting methods which employ IZMD and traditional ART are 0.4234 and 0.3574, respectively.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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제14권6호
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pp.404-414
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2009
In the computational molecular analysis, 3D structural comparison for protein searching plays a very important role. As protein databases have been grown rapidly in size, exhaustive search methods cannot provide satisfactory performance. Because exhaustive search methods try to handle the structure of protein by using sphere set which is converted from atoms set, the similarity calculation about two sphere sets is very expensive. Instead, the filter-and-refine paradigm offers an efficient alternative to database search without compromising the accuracy of the answers. In recent, a very fast algorithm based on the inter-atomic distance has been suggested by Ballester and Richard. Since they adopted the moments of distribution with inter-atomic distance between atoms which are rotational invariant, they can eliminate the structure alignment and orientation fix process and perform the searching faster than previous methods. In this paper, we propose a new 3D shape descriptor. It has properties of the general shape distribution and useful property in screening the molecular database. We show some experimental results for the validity of our method.
In this paper, we present a novel deformation method for alleviating the asymmetry of a scanned 3D face considering facial features. To handle detailed areas of the face, we developed a new local 3D shape descriptor based on facial features and surface curvatures. Our shape descriptor can improve the accuracy when deforming a 3D face toward a symmetric configuration, because it provides accurate point pairing with respect to the plane of symmetry. In addition, we use point-based representation over all stages of symmetrization, which makes it much easier to support discrete processes. Finally, we performed a statistical analysis to assess subjects' preference for the symmetrized faces by our approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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