Image Retrieval Process Based on Relevance Feedback and Ontology Using Decision Tree

Debnath Bhattacharyya,Dipankar Hazra,Tai-hoon Kim 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Multimedia and Ubiquitous Vol.10 No.10

In this paper, another strategy for immediate features based image recovery is proposed. Image database is developed with low level texture features got from Gray Level Co- Occurrence Matrix (GLCM) and measurable techniques for Tamura. Semantic level inquiries from the user mapped to the low level peculiarities at recovery time to recover the required images. Images with more than one moderate features can be recovered by utilizing intersection of images recovered by each of the queried feature. Artificial Neural Network (ANN) is utilized as a part of the following steps in the wake of accepting user inputs. In spite of the fact that semantics are utilized as search key as a part of the beginning steps, low level features are utilized as a part of the ANN based searching in later steps. Back propagation Algorithm is utilized as a part of learning step. This ANN based relevance feedback technique enhances accuracy of immediate feature based image retrieval method. Decision tree (DT) can likewise be connected in relevance feedback stage. Decision tree is framed in training stage and images will be tested by of the decision tree. Relation storing ontology related information is utilized as a part of every phase of retrieval procedure to evacuate ambiguities identified with synonyms and hypernym-homonym sets.

Copy-Move Image Forgery Detection using Frequency-based Techniques : A Review

Anuja Dixit,R. K. Gupta 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Signal Processing, Image Vol.9 No.3

Digital images are inseparable part of our life. Images are used at various places like medical imaging, crime scene investigation, forensic analysis, courts etc. but due to ubiquitous accessibility of image editing software, images are no longer trusted. Digital images are losing their credibility. For checking authenticity of digital images forgery detection methods are required. One of the most frequent image forgery is copy-move. In this forgery, a region of the original image is used for producing a manipulated image by performing post-processing operations over copied segment before pasting it to original image. The main principle of finding such type of forgery is based on finding resemblance present in different segments of image. Image is divided in blocks then feature vectors are extracted corresponding to different blocks of image. Sorting techniques are applied to find similarity between blocks. In case of natural images which may have similar regions, shift vectors are calculated to decrease false matches. Several methods are suggested by researchers to detect such type of forgery. In this paper, a survey on frequency-based methods is presented for detecting copy-move forgery in images.

Situation-dependent remote AR collaborations: Image-based collaboration using a 3D perspective map and live video-based collaboration with a synchronized VR mode

Choi, Sung Ho,Kim, Minseok,Lee, Jae Yeol Elsevier 2018 COMPUTERS IN INDUSTRY - Vol.101 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>The development of the Internet and smart devices has made it possible to support remote collaborations, which allows the expert and the worker to share information and co-work together in various and dispersed industrial fields. However, collaborations that exchange only audio and video information have limitations in the guided instruction of tasks, training of workers, and understanding of the situation. As augmented reality (AR) technology is considered to provide a more intuitive and immersive visualization and interaction in physical workspaces, many research works have been conducted to integrate AR into remote collaboration. Usually, there are two different types of AR collaboration depending on the shared media: 1) image-based AR collaboration and 2) live video-based AR collaboration. However, most of the previous research works cannot effectively support not only visual augmentation suitable for the situation but also accurate and effective annotations in the shared AR space. In this paper, we propose a situation-dependent remote AR collaboration approach that can selectively support either image- or live video-based AR collaborations: 1) image-based AR collaboration using a 3D perspective map and 2) live video-based AR collaboration with a synchronized VR mode. In particular, in the case of a certain situation with a limited network connection or limited HW/SW capabilities of the smart device, the image-based AR collaboration is more preferred. However, existing approaches cannot provide an integrated AR space from shared images. The proposed image-based AR collaboration enables to construct a 3D perspective map from the shared images taken in three or more directions, which can provide an integrated AR space for more effective AR annotations for remote collaboration. In the case of a normal situation without such problems, the live video-based AR collaboration should be supported. However, previous works have inherent problems such as inaccurate and mismatched AR annotations when the viewpoint of the live video is changed. The proposed live video-based AR collaboration with a synchronized VR mode can provide more effective and accurate 3D annotations by synchronizing virtual objects with physical objects. In particular, the VR mode can provide a complementing VR view of the AR-based physical space. In addition, through quantitative and qualitative experimental evaluation, we have conducted comparative studies with previous works. The results of this research show that the approach presented in this research has higher qualitative evaluation such as human behavior and task usability, as well as higher quantitative evaluation such as task performance and accuracy. Therefore, it is expected that the proposed approach can provide more user-oriented collaboration that considers user's situation and device performance in various industrial applications.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> Situation-dependent remote AR collaboration for user-centric task assistance. </LI> <LI> Proposing an image-based AR collaboration using a 3D perspective map. </LI> <LI> Proposing a live video-based AR collaboration using a synchronized VR mode. </LI> <LI> Formal evaluation of the proposed approach through quantitative and qualitative analyses. </LI> </UL> </P>

Descriptor 조합 및 동일 병명 이미지 수량 역비율 가중치를 적용한 유사도 기반 작물 질병 검색 기술 설계 및 구현

임혜진,정다운,유성준,구영현,박종한 한국차세대컴퓨팅학회 2018 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.14 No.6

Many studies have been carried out to retrieve images using colors, shapes, and textures which are characteristic of images. In addition, there is also progress in research related to the disease images of the crop. In this paper, to be a help to identify the disease occurred in crops grown in the agricultural field, we propose a similarity-based crop disease search system using the diseases image of horticulture crops. The proposed system improves the similarity retrieval performance compared to existing ones through the combination descriptor without using a single descriptor and applied the weight based calculation method to provide users with highly readable similarity search results. In this paper, a total of 13 Descriptors were used in combination. We used to retrieval of disease of six crops using a combination Descriptor, and a combination Descriptor with the highest average accuracy for each crop was selected as a combination Descriptor for the crop. The retrieved result were expressed as a percentage using the calculation method based on the ratio of disease names, and calculation method based on the weight. The calculation method based on the ratio of disease name has a problem in that number of images used in the query image and similarity search was output in a first order. To solve this problem, we used a calculation method based on weight. We applied the test image of each disease name to each of the two calculation methods to measure the classification performance of the retrieval results. We compared averages of retrieval performance for two calculation method for each crop. In cases of red pepper and apple, the performance of the calculation method based on the ratio of disease names was about 11.89% on average higher than that of the calculation method based on weight, respectively. In cases of chrysanthemum, strawberry, pear, and grape, the performance of the calculation method based on the weight was about 20.34% on average higher than that of the calculation method based on the ratio of disease names, respectively. In addition, the system proposed in this paper, UI/UX was configured conveniently via the feedback of actual users. Each system screen has a title and a description of the screen at the top, and was configured to display a user to conveniently view the information on the disease. The information of the disease searched based on the calculation method proposed above displays images and disease names of similar diseases. The system’s environment is implemented for use with a web browser based on a pc environment and a web browser based on a mobile device environment. 상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 한 작물의 질병 상 과 련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 해 본 논문에서는 시설원 작물의 질병 상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템 은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 비 상의 유사도 검색 성능을 높고 유사 도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 해 가치 기반 산출방법을 용했다. 본 논문에서는 총 13개 의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명 의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기 반으로 한 산출방법은 질의 상과 유사도 검색에 사용되는 상의 수가 많은 병명이 1순로 출력되는 문제이 있다. 이를 해결하기 해 가치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 상을 두 가지 산출 방법에 용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결 과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가치를 기반으로 한 산출방법의 성능보 다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가치를 기반으로 한 산출방법 이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보다. 한 본 논문에 서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목 과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 에서 제안한 산출방법을 토로 유사한 질병의 상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 라우와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 라우를 통해 사용할 수 있도록 구했다.

특징점 기반 방식과 블록 기반 방식을 융합한 효율적인 CMF 위조 검출 방법

박천수 ( Chun-su Park ) 한국인터넷정보학회 2018 인터넷정보학회논문지 Vol.19 No.4

Copy move frogery(CMF) 위조를 검출하는 기술은 블록(block) 기반 방식과 특징점(keypoint) 기반 방식으로 구분 된다. 블록 기반 방법은 위조 검출 과정에서 조사해야 하는 블록의 수가 많기 때문에 높은 계산 비용이 발생한다. 또한 위조되는 영역이 기하학적 변환을 거친 경우 위조 검출에 실패하는 단점이 있다. 반대로 특징점 기반 접근법은 블록 기반 방식의 단점을 극복 할 순 있지만 CMF 위조가 이미지의 낮은 엔트로피 영역에서 발생하는 경우 검출 할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징점 기반 방식과 블록 기반 방식을 융합하여 이미지의 모든 영역에서 CMF위조를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 전체 이미지를 대상으로 특징점 기반 위조 검출을 수행한다. 그 후 위조 검사가 이루어지지 않은 영역을 선별하여 블록 기반 위조 검사를 다시 수행한다. 따라서 제안하는 위조 검출 기술은 이미지의 모든 영역에서 발생하는 CMF 위조를 검출하는 것을 가능하게 해준다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존은 방법보다 우수한 위조 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다. The methods for detecting copy move frogery (CMF) are divided into two categories, block-based methods and keypoint-based methods. Block-based methods have a high computational cost because a large number of blocks should be examined for CMF detection. In addition, the forgery detection may fail if a tampered region undergoes geometric transformation. On the contrary, keypoint-based methods can overcome the disadvantages of the block-based approach, but it can not detect a tampered region if the CMF forgery occurs in the low entropy region of the image. Therefore, in this paper, we propose a method to detect CMF forgery in all areas of image by combining keypoint-based and block-based methods. The proposed method first performs keypoint-based CMF detection on the entire image. Then, the areas for which the forgery check is not performed are selected and the block-based CMF detection is performed for them. Therefore, the proposed CMF detection method makes it possible to detect CMF forgery occurring in all areas of the image. Experimental results show that the proposed method achieves better forgery detection performance than conventional methods.

이미지 기반 SNS의 스토리텔링 구조 연구

김유나(Juna Kim) 인문콘텐츠학회 2016 인문콘텐츠 Vol.0 No.41

SNS는 개인의 미시적인 일상을 공유할 수 있는 스토리텔링 매체이다. 본 연구에서는 SNS가 텍스트 기반에서 이미지 기반의 형식으로 변화하고 있다는 점에 주목하고, 이미지 기반 SNS에 나타난 스토리텔링 구조를 밝히고자 한다. 이때 이미지와 해시태그(#)가 빈번하게 결합한다는 점에 주목하고 그 결합 양상을 분석한다. 이미지 기반 SNS에서 이미지는 다의적 의미로 해석될 수 있는 비결정적 사건이며, 해시태그는 이미지를 해석하는 기표가 된다. 특히 해시태그는 계열적 발산 운동을 통해 이미지에 대한 서사적 맥락을 생성하고, 이는 다시 수렴 운동을 통해 하나의 서사적 의미로 귀결한다. 이미지 기반 SNS는 이와 같은 이중 운동을 통해 서사적 구조를 획득한다. 본 연구에서는 이미지와 해시태그가 끊임없이 상호작용을 하면서 서사적 의미를 생성해낸다는 점에서 이미지 기반 SNS의 매체적 함의를 고찰한다. SNS is a storytelling medium in which users can share their personal daily lives. This study takes note that text-based SNS is turning into image-based one, and tries to reveal the storytelling structure of image-based SNS. Specifically this study pays attention to the fact that images and hash tags(#) are frequently binding together and analyzes the pattern. In the image-based SNS, images function as non-deterministic events that can be interpreted in several ways. Hash tags function as interpretative signifier of the image. In particular hash tag is creating a narrative context for the images through paradigmatic divergent movement, which then led to a convergence of narrative meaning through syntagmatic convergent movement. Image-based SNS acquires the narrative structure through this dual movement. This study thus examines the implications of image-based SNS in that it is constantly generating narrative meanings from interactions between images and hash tags.

주얼리 구매 시 이미지기반 SNS 정보특성, 정보태도, 구매의도 간의 영향 관계에 관한 연구

신희경 사단법인 한국조형디자인협회 2020 조형디자인연구 Vol.23 No.3

This study analyzed the influence relationship between image-based SNS information characteristics, jewelry consumers’ attitude toward information, and intention of purchaising jewelry. Through image-based SNS, consumers themselves share jewelry-related information and, on the other hand, reproduce information and have a great influence on purchasing. A survey was conducted on adult female jewelry consumers in their 20s and 30s using image-based SNS. Based on previous research the information characteristics of image-based SNS were derived as sharing, playfulness, reliability, usefulness, and convenience. Jewelry consumers’ attitude toward information is summarized as leading attitude, positive attitude, and sympathetic attitude. The playfulnss is the most preferred information characteristic when using image-based SNS. If image-based SNS user feel comfortable and reliable information is beneficial to them while using image-based SNS, service users can become consumers rather than simple users and service users make a step forward for a consumer as an active communicator. By understanding the flow of information among service users and providing timely content intriguing jewelry companies that use image-based SNS will be able to increase their purchasing intentions. 본 연구는 이미지기반 SNS를 통하여 소비자 스스로 주얼리 관련 정보를 공유하고 한편으로는 정보를 재생산 하면서 구매에 많은 영향을 미치는 상황에서 이미지 기반 SNS를 사용하는 20-30대 여성 주얼리 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하여 이미지기반 SNS 정보특성과 주얼리 소비자 정보태도 그리고 구매의도 간의 영향 관계를 분석하였다. 이를 위하여 선행연구를 바탕으로 이미지기반 SNS 정보특성을 공유성, 유희성, 신뢰성, 유용성, 편리성으로 도출하고 주얼리 소비자 정보태도를 적극적 태도, 긍정적 태도, 동조적 태도로 요약하였으며 각 요인은 타당성과 신뢰도가 높은 것으로 판단되어 모두 분석에 이용하였다. 연구 결과, 적극적 태도의 주얼리 소비자에게는 유희성, 신뢰성, 공유성의 정보특성이, 긍정적 태도의 주얼리 소비자에게는 공유성, 유희성, 유용성이 그리고 동조적 태도의 주얼리 소비자에게는 유용성, 유희성의 정보특성이 유의미한 결과를 보여주었다. 구매의도에 영향력을 미치는 이미지기반 SNS 정보특성은 유희성, 신뢰성, 유용성, 편리성으로 나타났으며, 구매의도에 유의한 관계를 보여주는 소비자 정보태도는 적극적 태도의 주얼리 소비자로 분석되었다. 이미지기반 SNS를 이용하는 모든 이용자들이 공통적으로 선호하는 정보특성은 즐거움이다. 이 결과는 이미지기반 SNS를 운영할 때 사용자로 하여금 즐거움을 느낄 수 있도록 운영 전략을 세우는 것이 가장 최우선의 목표임을 알려준다. 이미지기반 SNS를 사용하는데 어려움이 없고 신뢰성 있는 정보를 통해 나에게 유익하다고 생각이 되면 서비스 이용자는 단순이용이 아니라 소비자가 될 수 있으며 이미지기반 SNS 이용이 더욱 즐겁다고 느끼게 되면 이에 멈추지 않고 적극적 의사전달자로서의 소비자가 될 수 있을 것이다. 이미지기반 SNS를 활용하는 업체에서는 서비스 이용자 사이에서 이루어지는 의견의 흐름을 잘 파악하여 이용자들이 자연스럽게 흥미를 느낄 수 있는 요소요소를 적시에 제공함으로써 구매의도를 높일 수 있을 것이다.

다양한 화소기반 변화탐지 결과와 등록오차를 이용한 객체기반 변화탐지

정세정,김태헌,이원희,한유경 한국측량학회 2019 한국측량학회지 Vol.37 No.6

Change detection, one of the main applications of multi-temporal satellite images, is an indicator that directly reflects changes in human activity. Change detection can be divided into pixel-based change detection and object-based change detection. Although pixel-based change detection is traditional method which is mostly used because of its simple algorithms and relatively easy quantitative analysis, applying this method in VHR (Very High Resolution) images cause misdetection or noise. Because of this, pixel-based change detection is less utilized in VHR images. In addition, the sensor of acquisition or geographical characteristics bring registration noise even if co-registration is conducted. Registration noise is a barrier that reduces accuracy when extracting spatial information for utilizing VHR images. In this study object-based change detection of VHR images was performed considering registration noise. In this case, object-based change detection results were derived considering various pixel-based change detection methods, and the major voting technique was applied in the process with segmentation image. The final object-based change detection result applied by the proposed method was compared its performance with other results through reference data. 다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다

이미지 기반 SNS에 나타난 이미지의 속성과 사용자 만족 -인스타그램과 핀터레스트를 중심으로-

윤지선,류한영 한국에이치씨아이학회 2019 한국HCI학회 논문지 Vol.14 No.1

SNS has been advanced from first to third generation by changing its service format in various ways. Nowadays, image-based SNS such as instagram and pinterest where users communicate via images has become popular as third generation service. Due to the fact that users communicate especially through images, image-based SNS utilizes images in different ways compared to other SNS. This study derived various characteristics of images in image-based SNS, and observed how users perceive each of them differently. Also, relationship between the characteristics and user satisfaction on image-based SNS is analyzed. The characteristics include 6 items; ‘implicity’, ‘recordability’, ‘expressing identity’, ‘indirect experience’, ‘temporary amusement’, and ‘stimulating desire.’ As a result of comparing user perception regarding those 6 characteristics, recordability and indirect experience were highly recognized than other characteristics. Also, according to users’ age, motivation of using image-based SNS, and number of followers they have, users perceived each characteristic in different level. Finally, relationship between the characteristics and user satisfaction was analyzed, and the result showed that indirect experience had positive influence to user satisfaction. Regarding indirect experience, it was highly perceived by users and also had positive influence to their satisfaction, which means it is the most typical characteristic of image-based SNS. SNS는 서비스의 형태를 다양하게 변화시키면서 1세대부터 3세대까지 발전을 거듭해왔다. 최근에는 인스타그램이나 핀터레스트와 같이 이미지를 중심으로 소통하는 이미지 기반 SNS가 3세대 서비스로 떠오르면서 많은 사용자들에게 인기를 얻고 있는 상황이다. 이처럼 이미지 기반 SNS는 이미지를 중심으로 소통한다는 특징 때문에 이미지의 활용 방식에 있어서도 다른 서비스들과는 차별 점을 지니고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 특징에 주목하여 이미지 기반 SNS에 나타나는 이미지의 다양한 속성을 살펴보고 사용자들의 인식 차이를 알아보았다. 또한 이를 활용하여 각 속성들이 서비스의 만족에 어떤 영향을 미치고 있는지 확인하였다. 살펴본 이미지의 속성은 ‘자기지시성’, ‘기록성’, ‘정체성 표현’, ‘간접 경험’, ‘일회적 유희성’, ‘욕망 생산’ 과 같이 6가지였다. 사용자들의 6가지 속성에 대한 인식 차이를 비교한 결과 기록성과 간접 경험을 비교적 높게 반영되어 있다고 인식하고 있었으며, 각 속성에 대한 인식은 사용자의 연령, 이미지 기반 SNS의 사용 동기, 보유한 팔로워 수와 같은 사용자의 특성에 따라 차이가있는 것으로 나타났다. 마지막으로 이미지의 속성이 사용자 만족에 미치는 영향을 분석한 결과, 간접 경험이 만족에긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접 경험은 실제 이미지 기반 SNS의 이미지에 반영되어 있다고 인식하는 정도가 높고 만족에도 긍정적인 영향을 미치는 속성으로 밝혀져, 이미지 기반 SNS를 설명하는 대표적인 속성으로 이해해볼 수 있었다.

An Efficient Algorithm for Facial Image Classification

Dr.S.Vijayarani,M.Vinupriya 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Signal Processing, Image Vol.8 No.12

Image mining is one of the data mining research areas and it can be defined as getting hidden information from the image databases. It is used to identify unknown patterns, inherent and valuable information from images. Image mining helps to make relationships between various categories of images which are found in large image databases. These images can reveal useful information to the users. Image mining is distinct from low-level computer vision and image processing techniques. It uses methods from computer vision, image retrieval, image processing, data mining, database, machine learning, and artificial intelligence. Although all these subjects study the same object image, the vital difference between image data mining and the other subjects is, image data mining focuses on large scale set of images while image processing and pattern recognition analysis are based on only single image. Face detection is the problem of determining whether a sub-window of an image contains a face. It has received much attention and has been an extensive research topic in recent years. In this research work, facial images are classified based on its shape feature using optimization algorithms. A new algorithm, i.e. classification based similarity finding is proposed for classifying the facial images as round or oval shape. The performance of the proposed classification based similarity algorithm is compared with the particle swam optimization and genetic algorithms. The results of the existing and proposed algorithms are analyzed based on accuracy and execution time factors. From this we observed that the proposed classification based similarity finding algorithm has produced good results.