This paper presents an image retrieval algorithm based on feature vector using color of histogram refinement for a faster and more efficient search in the process of content based image retrieval. First, we segment each of R, G, and B images from RGB color image and extract their respective histograms. Secondly, these histograms of individual R, G and B are divided into sixteen of bins each. Finally, we extract the maximum pixel values in each bins' histogram, which are calculated, compared and analyzed, Now, we can perform image retrieval technique using these maximum pixel value. Hence, the proposed algorithm of this paper effectively extracts features by comparing input and database images, making features from R, G and B into a feature vector table, and prove a batter searching performance than the current algorithm that uses histogram matching and ranks, only.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.5
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pp.697-704
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2018
Since the face in image content corresponds to individual information that can distinguish a specific person from other people, it is important to accurately detect faces not hidden in an image. In this paper, we propose a method to accurately detect a face from input images using a deep learning algorithm, which is one of the machine learning methods. In the proposed method, image input via the red-green-blue (RGB) color model is first changed to the luminance-chroma: blue-chroma: red-chroma ($YC_bC_r$) color model; then, other regions are removed using the learned skin color model, and only the skin regions are segmented. A CNN model-based deep learning algorithm is then applied to robustly detect only the face region from the input image. Experimental results show that the proposed method more efficiently segments facial regions from input images. The proposed face area-detection method is expected to be useful in practical applications related to multimedia and shape recognition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.123-129
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2017
New mobile phones with high tech-camera and a large size memory have been recently launched and people upload pictures of beautiful scenes or unknown flowers in SNS. This paper develops a flower recognition system that can get information on flowers in the place where mobile communication is not even available. It consists of a registration part for reference flowers and a recognition part based on OpenCV for Android platform. A new color classification method using RGB color channel and K-means clustering is proposed to reduce the recognition processing time. And ORB for feature extraction and Brute-Force Hamming algorithm for matching are used. We use 12 kinds of flowers with four color groups, and 60 images are applied for reference DB design and 60 images for test. Simulation results show that the success rate is 83.3% and the average recognition time is 2.58 s on Huawei ALEUL00 and the proposed system is suitable for a mobile phone without a network.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.9
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pp.106-113
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2015
This paper integrates human visual system (HVS) characteristics into compressed sensing recovery of color images. The proposed visual weighting of each color channel in group-sparsity minimization not only pursues sparsity level of image but also reflects HVS characteristics well. Additionally, an edge-preserving filter is embedded in the scheme to remove noise while preserving edges of image so that quality of reconstructed image is further enhanced. Experimental results show that the average PSNR of the proposed method is 0.56 ~ 4dB higher than that of the state-of-the art group-sparsity minimization method. These results prove the excellence of the proposed method in both terms of objective and subjective qualities.
This study aims to examine the formative characteristics of seniors' fashion in overseas social media, and look into the psychological characteristics of seniors by analyzing the emotions and the characteristics of psychological mechanism in seniors' fashion. The study methods include statistical analysis and content analysis for literary study and data analysis. For data analysis, statistical and content analyses were conducted to analyze 992 data collected from Advanced style, Facebook, and Instagram for 4 years from 2013 to 2016. In formative features shown at overseas social media, circle and square silhouette, achromatic color and warm color, showy tone color, soft material, horizontal details, plain and natural patterns, cap and sunglasses production, and sophisticated elegance styles appeared high. The emotional characteristics in senior's fashion had a silhouette that expressed stability, color that expressed passion, love, happiness, joy, hope and comfort. Materials were expressed by the emotions of dependence and attachment, details were expressed by stable, maternal, calm, comfortable and harmonious emotions. Patterns were expressed by the images of beauty, love, fruit and psychological stability. Accessories were expressed by young and characterful images. Style expressed the emotions of trust, pride, longing, intoxication and ecstasy. The characteristics of psychological mechanism used such shapes and patterns as flower, heart and lips to symbolize the emotions of love, humor, and fun. Young and trendy fashion were expressed in compensation for aging. Kitsch and kidult style was expressed by regression. Elegance fashion was expressed by the sublimation of pride, trust and intoxication.
In this paper, a new method of feature extraction of major objects to represent an image using Vector Quantization(VQ) is proposed. The principal features of the image, which are used in a content-based image retrieval system, are color, texture, shape and spatial positions of objects. The representative color and texture features are extracted from the given image using VQ(Vector Quantization) clustering algorithm with a general feature extraction method of color and texture. Since these are used for content-based image retrieval and searched by objects, it is possible to search and retrieve some desirable images regardless of the position, rotation and size of objects. The experimental results show that the representative feature extraction time is much reduced by using VQ, and the highest retrieval rate is given as the weighted values of color and texture are set to 0.5 and 0.5, respectively, and the proposed method provides up to 90% precision and recall rate for 'person'query images.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.3
s.303
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pp.73-82
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2005
Recently, The wide range of the Internet applications and the related technology developments enabled the ease use of the digital multimedia contents (fixed images, movies, digital audios). However, due to the replay ability which the contents may be easily duplicated and not only the duplicates are capable of providing the same original quality. There are mainly the encipher techniques and the watermarking techniques which are studied and used as solutions for the above problem in order to protect the license holders' rights. To the protection of the IP(Intellectual Property) rights of the owner, digital watermarking is the technique that authenticates the legal copyrighter. This paper proposed the watermarking algorithms to watermark the 256 gray logo image and the color image by applying the wavelet transformation to the color stand-still images. The proposed algorithms conducted the watermark insertion at the LH frequency region among the wavelet transformation regions (LL, LH, HL, HH). The interleaving algorithms which applied in data communication was applied to the watermark. the amount of watermark increased which consequently caused the PSNR to decrease but this might provide the perseverance against the external attacks such as extraction, filtering, and crop.
Analysis of fracture system in a stone quarry mine is a critical importance in assessing the recoverable amounts of building stones as well as in establishing the systematic and efficient development plan. Rock formation comprising vein structure, degree of weathering, and compositon of minerals, is a critical factor of estimating the stone quality. The aim of this study is to provide desirable informations about both fracture pattern and rock formation by using Televiewer and Color-corescanner. Televiewer
measurement were conducted at 7 boreholes in the gneiss quarry mine, Hadong, Kyeongsangnamdo province and the corresponding cores were scanned using Color-corescanner at the same place. In Televiewer images, all kinds of fractures were clearly observed and a better discrimination of stone quality can be identified. Meanwhile, the core images with high resolution (max. 20 pixels/mm) provided detailed informations on rock formation such as features of particles and fissures that can be nearly undetected by Televiewer.
The purpose of this study was to survey public preferences for dining space image styles depending on the types of passage rites in Korea and to determine potential differences in public preferences for dining space image styles depending on the types of passage rites in terms of various general characteristics such as gender, age, family type, and preference for the image and color styles of the dining space. As a result, this study determined the following: According to a public preference survey of dining space image styles depending on the type of passage rites, our respondents showed the highest preference for casual images (27.1%) at a party for a 100-day-old baby. Additionally, our respondents showed the highest preference for casual images (27.4%) when celebrating a baby's first birthday but showed the highest preference for romantic images (35.8%) when celebrating a baby girl's first birthday. Our respondents showed the highest preference for casual images (21.4%) for graduation ceremonies. Our respondents showed the highest preference for classic images (21.7%) at coming-of-age ceremonies for new adult men, but also showed highest preference for elegant images (26.2%) at coming-of-age ceremonies for new adult women. Moreover, the respondents showed highest preference for classic images (41.0%) at traditional wedding ceremonies but elegant images (24.1%) at modern wedding ceremonies. In contrast, the respondents showed highest preference for classic images (31.3%) for a 60th birthday party. The highest preference for classic images (28.9%) was found for a diamond wedding ceremony. Respondents showed highest preference for classic images (30.4%) for a funeral ceremony Finally, our respondents showed highest preference for classic images (32.5%) at memorial services (religious ceremonies).
This paper proposes a color-matching 3D look-up table that simplifies the complex color-matching procedure between a monitor and a mobile display device, where the image colors are processed in a device-independent color space, such as CIEXYZ or CIELAB, and gamut mapping performed to compensate the gamut difference. The transform from a device-dependent RGB color space to a device-independent color space is implemented by performing display characterization. The mobile LCD characterization error using the S-curve model is larger than the tolerance error since the mobile LCD has the channel-chromaticity-inconstancy and channel-dependence characteristics. In this paper we reduced the characterization error using the electro-optical transfer functions of X, Y, and Z value for R, G, B, C, M, Y, K components. Experimental results demonstrated that 64 ($4{\times}4{\times}4$) was the smallest size of color-matching look-up table that could produce an image with an acceptable reproduction error, based on a comparison of color-matched images resulting from the proposed color-matching look-up table and complex step-by-step color-matching procedures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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