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Assistive device
Affect - based Image Retrieval
Film restoration

Affect - based Image Retrieval


The goal of our research team is to automatically index web images using Human Affects, and to provide more efficient image search and browsing to users.

  • To automatically predict certain affects that are associated with a phtographic image, a Probabilistic Affective Model is developed.
  • Emotion Space: Predicting the Emotions from Color Information

    No Information

    Emotion Recognition in Textile Images

    Emotion Recognition in Textile Images

    (텍스타일 영상에서의 감성 인식)

    참여자 : 김나연, 신윤희, 김영래

    영상에서 추출된 색상과 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에서의 감성을 인식한다.
    - 영상에서 색상 정보 추출 (Color quantization 사용)
    - 영상에서 패턴 정보 추출 (Multi-level wavelet transform 사용)
    - 추출된 정보를 인식하여 감성 분류 (Multi-layered perceptron(MLP)-based classifier 사용)

    Semantic Image Annotation using Abstracting Semantics

    No Information

    Effective Image Browsing uisng Content-based Clustering

    Effective Image Browsing uisng Content-based Clustering

    (내용기반 클러스터링을 이용한 효율적 이미지 브라우징)

    참여자 : 신윤희, 김영래, 권경수

    사용자에게 보다 편리한 검색 결과를 제공하기 위한 이미지 브라우징을 개발한다.
    - 영상에서의 특징 정보 추출 (emotional feature 사용)
    - 결과를 카테고리별 분류 (Mean-shift clustering 사용)
    - 이미지 브라우징

    < Flower Chart>

     

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    1 viplab 43334 0 0
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    Top 10 users are shown

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    N Username Frequence
    1 sanna 4
    2 aurshax 2
    3 수경 2
    4 su-kyung 1
    5 Jason 1
    6 Jihye Hwang 1
    7 EJ 1
    8 sodam 1

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