The purpose of the thesis is to answer the question on how the visual image content, being the original content, should be adapted to and represented as a spatial content. The thesis focuses on adaptation as the key in the conversion process of visual image content to a themed space. There are many published studies dealing with storytelling, adaptation from books to movies and TV shows, or from movies to games and vice versa. On the contrary, when it comes to adaptation from visual image content to spatial content, noticeably few studies were done on the method, and fewer studies view adaptation as the prior step of storytelling. This study first defines adaptation, and then applies the methods of Gianetty and Dudley which is further incorporated into the conversion of visual image content into a themed space. It then turns the attention to the characteristics of themed spaces. A case study highlights that a themed space is a spatial representation of the story, image and action in the visual image content, and analyze the type of adaptation made. The study results draws two conclusions; adaptation must be carried out prior to the storytelling of the spatial content; and opposed to a third-person view of the visual image content, the main factor in a themed space is first-hand experience. Thus, the thesis suggests that conversion from visual image content to themed spaces are not merely imitative but is a full range of recreation of a new content. It is expected that more detailed analyses on the particulars will lead to feasible outcome on implementing various methods of adaptation and bring about effective conversions between the visual image contents and themed spaces.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.31
no.1
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pp.229-258
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2000
The growth of digital image an video archives is increasing the need for tools that efficiently search through large amount of visual dta. Retrieval of visual data is important issue in multimedia database. We are using contented-based visual data retrieval method for efficient retrieval of visual data. In this paper, we introduced fundamental techniques using characteristic values of image data and indexing techniques required for content-based visual retrieval. In addition we introduced content-based visual retrieval system for use of digital library.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.2
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pp.88-94
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2022
The relationship between sound and vision was experimentally confirmed by physicist Ernst Florens Friedrich Chladni as early as the 18th century and formally entered into systematic research. With the development of emerging media technology, sound reactive type visual content is not limited to a single visual interaction based on the vibration of sound, and its visual content shows a diversified and scalable development trend according to different purposes in many fields. This study analyzes the development and changes of sound visual art contents from early stage to modernization, and analyzes the development characteristic of sound visual art content in different fields and scene environments influence by interactive media, new media technologies and devices by means of case analysis. Through this research, it is expected that the sound reactive type visual art content can continue to develop and extend in the existing fields, while explore the scalability of the application of sound reactive type visual art content in more fields.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.1
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pp.36-41
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2021
Text-based image retrieval is not only cumbersome as it requires the manual input of keywords by the user, but is also limited in the semantic approach of keywords. However, content-based image retrieval enables visual processing by a computer to solve the problems of text retrieval more fundamentally. Vision applications such as extraction and mapping of image characteristics, require the processing of a large amount of data in a mobile environment, rendering efficient power consumption difficult. Hence, an effective image retrieval method on mobile platforms is proposed herein. To provide the visual meaning of keywords to be inserted into images, the efficiency of image retrieval is improved by extracting keywords of exchangeable image file format metadata from images retrieved through a content-based similar image retrieval method and then adding automatic keywords to images captured on mobile devices. Additionally, users can manually add or modify keywords to the image metadata.
In this paper, in order to compose the visual perception cognitive function training content that can be linked with the IPUZZLE image block, an interactive content device that utilizes photos and videos of smartphones. Four areas of visual memory, visual continuity, spatial relationship, and visual discrimination were derived and the content operation, application method, and scenario were written. It was intended to continuously give and induce children's desire to participate in training by designing the content image and developing the existing learning terrain visual and perceptual cognitive function training materials in the form of mobile mini-games. Experiential activities were conducted for general children and their guardians using the developed contents, and the results were found to be significant in terms of concentration, effect, and effect compared to basic puzzle toys. It is expected that this thesis will be a meaningful data for the study of cognitive function improvement activities based on digital toys and contents.
In this paper, we propose an image classification which combines semantic relations of tags with contents of images to improve the satisfaction of image retrieval on application domains as huge image sharing sites. To make good use of image retrieval or classification algorithms on huge image sharing sites as Flickr, they are applicable to real tagged Web images. To classify the Web images by 'bag of visual word' based image content, our algorithm includes training the category model by utilizing the preliminary retrieved images with semantically related tags as training data and classifying the test images based on PLSA. In the experimental results on the Flickr Web images, the proposed method produced the better precision and recall rates than those from the existing method using tag information.
Yoon, Yeo Chan;Park, So Young;Park, Soo Myoung;Lim, Heuiseok
ETRI Journal
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v.42
no.1
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pp.67-77
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2020
Image captioning has received significant interest in recent years, and notable results have been achieved. Most previous approaches have focused on generating visual descriptions from images, whereas a few approaches have exploited visual descriptions for image classification. This study demonstrates that a good performance can be achieved for both description generation and image classification through an end-to-end joint learning approach with a loss function, which encourages each task to reach a consensus. When given images and visual descriptions, the proposed model learns a multimodal intermediate embedding, which can represent both the textual and visual characteristics of an object. The performance can be improved for both tasks by sharing the multimodal embedding. Through a novel loss function based on class activation mapping, which localizes the discriminative image region of a model, we achieve a higher score when the captioning and classification model reaches a consensus on the key parts of the object. Using the proposed model, we established a substantially improved performance for each task on the UCSD Birds and Oxford Flowers datasets.
The method of Content-based Triangular Mesh Image representation in moving pictures makes better performance in prediction error ratio and visual efficiency than that of classical block matching. Specially if background and objects can be separated from image, the objects are designed by Irregular mesh. In this case this irregular mesh design has an advantage of increasing video coding efficiency. This paper presents the techniques of mesh generation, motion estimation using these mesh, uses image warping transform such as Affine transform for image reconstruction, and evaluates the content based mesh design through computer simulation.
A 3D stereoscopic image is generated by interdigitating every scene with video editing tools that are rendered by two cameras' views in 3D modeling tools, like Autodesk MAX(R) and Autodesk MAYA(R). However, the depth of object from a static scene and the continuous stereo effect in the view of transformation, are not represented in a natural method. This is because after choosing the settings of arbitrary angle of convergence and the distance between the modeling and those two cameras, the user needs to render the view from both cameras. So, the user needs a process of controlling the camera's interval and rendering repetitively, which takes too much time. Therefore, in this paper, we will propose the 3D stereoscopic image editing system for solving such problems as well as exposing the system's inherent limitations. We can generate the view of two cameras and can confirm the stereo effect in real-time on 3D modeling tools. Then, we can intuitively determine immersion of 3D stereoscopic image in real-time, by using the 3D stereoscopic image preview function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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