KR100737288B1 - Method for searching plants according to outline of leaf image - Google Patents
Method for searching plants according to outline of leaf image Download PDFInfo
- Publication number
- KR100737288B1 KR100737288B1 KR1020050063271A KR20050063271A KR100737288B1 KR 100737288 B1 KR100737288 B1 KR 100737288B1 KR 1020050063271 A KR1020050063271 A KR 1020050063271A KR 20050063271 A KR20050063271 A KR 20050063271A KR 100737288 B1 KR100737288 B1 KR 100737288B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- leaf
- information
- leaf shape
- shape
- plant
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
본 발명은 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법에 관한 것으로, (A) 정보제공 서버 컴퓨터가 각 종 식물에 해당하는 생태정보, 형태정보 및 스케치와 추출된 잎모양 윤곽의 특징점을 대응시킨 잎모양 윤곽정보를 각각의 DB에 저장하는 단계; (B) 정보제공 서버 컴퓨터의 잎모양 윤곽정보 DB에 저장된 특정 식물을 검색하기 위해, 사용자 컴퓨터가 입력부를 통해 저장부에 기저장된 스케치, 사진 및 탁본 등의 잎모양을 업로드부를 통해 업로드시키는 단계; (C) 상기 정보제공 서버 컴퓨터가 상기 사용자 컴퓨터로부터 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양이 잎모양 윤곽정보 DB에 있는지의 잎모양 유사도를 매칭부를 통해 검색하는 단계; (D) 상기 정보제공 서버 컴퓨터가 네트워크를 통해 사용자 컴퓨터의 출력부를 통해 상기 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양을 디스플레이하는 단계; 및 (E) 상기 (D) 단계를 통해 상기 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양이 출력부를 통해 디스플레이되면, 해당되는 잎모양을 선택하여 사용자 컴퓨터가 검색하고자 하는 잎모양을 갖는 식물의 각 종 정보를 확인하는 단계를 포함한다.The present invention relates to a method for searching a plant through a leaf-shaped contour, wherein (A) the leaf providing the information providing server computer to correspond to the ecological information, the shape information and the sketch corresponding to each plant and the feature points of the extracted leaf-shaped contour. Storing the shape outline information in each DB; (B) uploading, via the upload unit, leaf shapes such as sketches, photographs, and tables stored in the storage unit through the input unit to search for a specific plant stored in the leaf shape contour information DB of the information providing server computer; (C) the information providing server computer searching through the matching unit for leaf similarity whether the leaf shape similar to the leaf shape uploaded from the user computer is in the leaf shape contour information DB; (D) the information providing server computer displaying a leaf shape similar to the uploaded leaf shape through an output of the user computer through a network; And (E) when the leaf shape similar to the uploaded leaf shape is displayed through the output unit through the step (D), selecting the corresponding leaf shape to display information on each species of the plant having the leaf shape that the user computer wants to search. Identifying.
스케치, 윤곽, 필터링, 업로드, 검색 Sketch, outline, filter, upload, search
Description
도 1은 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법에 적용되는 전체적인 시스템을 나타내는 도면.1 is a view showing the overall system applied to the method of searching for plants through the contour of the leaf-shaped according to the present invention.
도 2는 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법을 나타내는 순서도.Figure 2 is a flow chart showing a method of searching for plants through the contour of the leaf shape according to the present invention.
도 3은 도 2의 단계 S420의 MPP기법을 통해 잎모양의 특징점을 추출하는 과정을 구체적으로 나타낸 순서도.Figure 3 is a flow chart illustrating in detail the process of extracting the leaf-shaped feature point through the MPP method of step S420 of FIG.
도 4a 및 도4b는 본 발명에 적용되는 식물의 생태정보 입력양식 및 입력된 생태정보 DB를 나타내는 도면.4a and 4b is a view showing the ecological information input form and the input ecological information DB of the plant to be applied to the present invention.
도 5a 및 도 5b는 본 발명에 적용되는 식물의 형태정보 입력양식 및 입력된 형태정보 DB의 구체적인 일례를 나타내는 도면.5a and 5b is a view showing a specific example of the form information input form and the input form information DB of the plant to be applied to the present invention.
도 6은 도 3의 순서도를 잎모양에 적용하여 구체적으로 나타낸 도면.Figure 6 is a view showing in detail by applying the flow chart of Figure 3 to the leaf shape.
도 7은 추출된 잎모양 윤곽의 특징점 중에서 불필요한 점들을 병합한 후, 점과 점 사이를 연결한 것을 나타낸 도면.7 is a view showing a connection between points after merging unnecessary points among the extracted feature points of the leaf-shaped contour.
도 8은 잎모양이 대칭적이지 않은 경우에 회전, 이동 및 크기를 보정한 후 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하는 일례를 나타내는 도면.8 is a diagram illustrating an example of extracting feature points of a leaf contour after correcting rotation, movement, and size when the leaf shapes are not symmetrical.
도 9는 사용자 컴퓨터의 업로드부 및 디스플레이화면의 일례를 나타내는 도면.9 illustrates an example of an uploading unit and a display screen of a user computer.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명** Explanation of symbols for main parts of drawings *
100 : 정보제공 서버 컴퓨터 110 : 인터페이스100: information server computer 110: interface
120 : 입력부 125 : 추출부120: input unit 125: extraction unit
130 : 매칭부 140 : 출력부130: matching unit 140: output unit
150 : 저장부 151 : 생태정보 DB150: storage unit 151: ecological information DB
152 : 형태정보 DB 153 : 잎모양 윤곽정보 DB152: shape information DB 153: leaf shape contour information DB
200 : 네트워크 300 : 사용자 컴퓨터200: network 300: user computer
330 : 필터링부 355 : 업로드부330: filtering unit 355: uploading unit
본 발명은 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전국에 서식하는 각 종 식물의 잎모양을 스케치함과 동시에 MPP(Minimum Perimeter Polygon; 최소둘레 다각형)기법에 의해 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하여 데이터베이스(DB)화 한 후, 사용자로부터 특정 식물의 잎모양, 예컨대 스케치, 사진 및 탁본 등의 윤곽을 통해 검색 요구가 있으면, 검색 요구된 잎모양을 갖는 유사한 식물을 검색 및 확인할 수 있도록 한 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for searching plants through the contour of leaf shape, and more particularly, by sketching the leaf shape of each plant inhabiting the whole country, and at the same time, the leaf by MPP (Minimum Perimeter Polygon) technique. After extracting the feature points of the shape contour and making it into a database, if a user requests a search through the contours of a specific plant leaf shape, such as a sketch, a photo, and a table, the user searches for a similar plant having the leaf shape requested. And it relates to a method of searching for plants through the contour of the leaf shape to be identified.
일반적으로, 식물은 세포에 세포벽이 있고 엽록소가 있어 광합성을 함으로써 독립영양생활을 하는 생물을 말하며, 특히 수생식물은 정상적으로는 물속에서 생육하고 있으면서, 물 밖으로 나오게 되는 경우에도 그들의 생활사 중 어느 한 일정시기를 물속에서 생육하게 되는 식물로서, 수중에서 물질생산과 영양소 순환, 어류와 무척추동물 등 수서생물의 산소와 먹이원 및 서식처 제공, 수질오염 물질 제거와 수질정화 기능 담당 및 수중생태계의 생물다양성을 유지하는 등의 많은 역할을 담당하고 있어, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.In general, plants are organisms that have cell walls and chlorophyll and have photosynthesis, which lead to independent nutrition. Particularly, aquatic plants normally grow in water and come out of the water even when they come out of water. Is a plant that grows in the water, producing substances and circulating nutrients in the water, providing oxygen and food sources and habitats for aquatic organisms such as fish and invertebrates, removing water pollutants and water purification, and maintaining biodiversity of the aquatic ecosystem. It is in charge of many roles, and research on this is being actively conducted.
또한, 최근에는 경제발전과 더불어 도심 공간내 소생활권(biotope) 조성, 습지와 자연형 하천 복원 및 생태통로 조성에 필요한 수생식물에 대한 정보가 필요하며, 특히 수생식물과 관련된 연구결과를 데이터베이스화하여, 일반 사용자들이 검색 가능하도록 함으로써, 각 수생식물의 종류에 대한 다양한 정보 및 수생식물 관련 연구의 기본자료로 활용할 수 있도록 하는 필요성이 대두되고 있다.In addition, in recent years, information on aquatic plants needed for the development of biotope in urban spaces, restoration of wetlands and natural streams, and the creation of ecological pathways along with economic development are needed. In addition, the need for the public to be searchable, so that it can be used as a basic information for research on aquatic plants and various information on each species of aquatic plants.
그러나, 특정 식물에 관심이 있는 대부분의 사용자들이 특정 사이트를 통해 식물을 검색할 때, 사용자들은 특정 식물의 명칭을 아는 경우에는, 예컨대 개나리, 미나리 및 연꽃과 같은 식물의 명칭을 키워드로 입력하여 검색하고 있지만, 식물의 명칭을 정확히 알지 못하는 경우에는 그 식물에 관련된 다양한 정보, 특성 및 특징을 쉽게 확인하지 못하는 문제점이 있다.However, when most users interested in a particular plant search for a plant through a specific site, when the user knows the name of the specific plant, the user searches by entering the name of the plant such as forsythia, buttercup, and lotus as a keyword. However, if you do not know the name of the plant exactly, there is a problem that can not easily identify a variety of information, characteristics and characteristics related to the plant.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 그 목적은 전국에 서식하는 각 종 식물의 잎모양을 스케치함과 동시에 MPP(Minimum Perimeter Polygon; 최소둘레 다각형)기법에 의해 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하여 데이터베이스(DB)화 한 후, 사용자로부터 특정 식물의 잎모양, 예컨대 스케치, 사진 및 탁본 등의 윤곽을 통해 검색 요구가 있으면, 검색 요구된 잎모양을 갖는 식물을 검색 및 확인할 수 있도록 한 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법을 제공하는 것이다.The present invention has been made to solve the above problems, the purpose of which is to sketch the leaf shape of each plant inhabiting the whole country and at the same time the contour of the leaf shape by the MPP (Minimum Perimeter Polygon) technique After extracting the feature points and making a database, if the user requests a search through the outline of a specific plant leaf shape, such as a sketch, a photograph, and a table, the user can search for and identify a plant having the leaf shape requested. It is to provide a search method for plants through the outline of a leaf shape.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법은, 정보제공 서버 컴퓨터(100), 네트워크(200) 및 사용자 컴퓨터(300)를 포함하는 시스템을 이용하여 잎모양의 윤곽을 통해 각 종 식물을 검색하는 방법으로서, (A) 정보제공 서버 컴퓨터(100)가 각 종 식물에 해당하는 생태정보 및 형태정보를 입력부(120)를 통해 입력받아 생태정보 DB(151) 및 형태정보 DB(152)에 저장하며(S410), 입력부(120)를 통해 각 종 식물의 잎모양의 스케치를 입력받음과 동시에 추출부(125)를 통해 MPP 기법을 이용하여 잎모양 윤곽의 특징점을 추출한 후, 상기 스케치와 추출된 잎모양 윤곽의 특징점을 대응시켜 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장(S420)하는 단계(S410 및 S420); (B) 정보제공 서버 컴퓨터(100)의 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장된 특정 식물을 검색하기 위해, 사용자 컴퓨터(300)가 입력부(320)를 통해 저장부(350)에 기저장된 스케치, 사진 및 탁본 등의 잎모양을 업로드부(355)를 통해 업로드시키는 단계(S430); (C) 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)가 상기 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양이 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 있는지의 잎모양 유사도를 매칭부(130)를 통해 검색하는 단계(S440); (D) 상기 (C) 단계를 통해 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양이 존재하면, 정보제공 서버 컴퓨터(100)가 네트워크(200)를 통해 사용자 컴퓨터(300)의 출력부(340)를 통해 상기 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양을 디스플레이하는 단계(S450); 및 (E) 상기 (D) 단계를 통해 상기 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양이 출력부(340)를 통해 디스플레이되면, 해당되는 잎모양을 선택하여 사용자 컴퓨터(300)가 검색하고자 하는 잎모양을 갖는 식물의 각 종 정보를 확인하는 단계(S460)를 포함하되, 상기 (A) 단계에서, 상기 잎모양 윤곽의 특징점이 불규칙한 경우에는, 추출부(125)를 통해 잎모양을 회전, 이동 및 크기를 보정시킨 후, 보정된 특징점이 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 입력값으로서 저장되는 것이 바람직하다.Plant search method through the contour of the leaf shape according to the present invention for achieving the above object, leaf using a system comprising an information providing server computer 100,
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법을 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the search method of the plant through the contour of the leaf shape according to the present invention.
먼저, 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법에 적용되는 시스템을 설명한다.First, a system applied to a method for searching plants through the leaf-shaped contour according to the present invention will be described.
도 1은 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법에 적용되는 전체적인 시스템을 나타내는 도면이다.1 is a view showing the overall system applied to the method for searching plants through the contour of the leaf-shaped according to the present invention.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색 시스템은 정보제공 서버 컴퓨터(100), 네트워크(200) 및 사용자 컴퓨터(300)로 구성된다.As shown in FIG. 1, a system for searching a plant through a leaf-shaped outline according to the present invention includes an information providing server computer 100, a
즉, 정보제공 서버 컴퓨터(100)는 각 종 식물을 채집 및 연구하여, 식물의 생육지의 수온, 수소이온농도, 전기전도도 및 용존산소량 등과 같은 서식지의 환경에 대한 생태학적 정보와, 식물의 표본과 생체 관찰을 통한 영양기관 및 생식기관의 형질 특성, 즉 학명, 수명, 습성 등의 형태학적 정보와, 각 종 식물의 잎모양을 스케치함과 동시에 MPP 기법에 의해 잎모양 윤곽의 특징점을 추출한 잎모양 윤곽 정보를 데이터베이스(DB)화 하여 제공하는 단말기이다.That is, the information providing server computer 100 collects and studies various plants, and ecological information about the environment of the habitat such as water temperature, hydrogen ion concentration, electrical conductivity and dissolved oxygen amount of the plant's growing place, Morphological information of nutrient and reproductive organs through biological observation, that is, morphological information such as scientific name, lifespan and habit, sketch of leaf shape of each plant, and leaf shape extracted from leaf contours by MPP method It is a terminal that provides a database (DB) of the contour information.
더욱 구체적으로, 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)는 네트워크(200)를 통해 상기 사용자 컴퓨터(300)의 요청에 따라 식물 관련 정보를 교환하기 위한 인터페이스(110)와, 각 식물의 생태, 형태, 및 스케치에 의한 잎모양 윤곽 등의 각 종 정보를 입력하는 입력부(120)와, 상기 입력부(120)를 통해 입력되는 스케치에 의한 잎모양 윤곽에서 MPP(Minimum Perimeter Polygon; 최소둘레 다각형)기법을 이용하여 잎모양 윤곽의 특징점을 추출함과 동시에, 잎모양 윤곽의 특징점이 불규칙한 경우에, 잎모양을 회전, 이동 및 크기를 보정하여 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하는 추출부(125)와, 상기 입력부(120)를 통해 식물과 관련된 각 종 정보를 입력할 수 있는 입력화면 및 각 종 화면을 디스플레이하는 출력부(140)와, 상기 입력부(120)를 통해 입력되는 각 수생식물의 생태, 형태 및 잎모양 윤곽 등의 각 종 정보를 저장하는 저장부(140)와, 상기 사용자 컴퓨터(300)로부터 특정 식물의 잎모양, 예컨대 스케치, 사진 및 탁본 등의 윤곽을 통해 검색 요구가 있으면, 검색 요구된 잎모양과 저장부(140)에 존재하는 잎모양이 일치하는 지를 비교하여, 검색 요구된 잎모양과 유사한 잎모양을 갖는 식물을 검색하는 매칭부(130)와, 상기 인터페이스(110) 및 각 부(120 내지 150)의 기능을 제어하여 식물의 각 종 정보를 사용자 컴퓨터(200)에 제공하는 제어부(160)를 포함한다.More specifically, the information providing server computer 100 has an
여기서, 상기 저장부(150)는 각 종 식물의 식물명, 서식장소, 생육지의 수온, 수소이온농도, 전기전도도 및 용존산소량 등의 서식지 환경에 대한 생태정보를 데이터베이스화 한 생태정보 DB(151)와, 식물의 표본과 생체 관찰을 통한 영양기관 및 생식기관의 형질 특성, 즉 학명, 수명 및 습성 등의 형태정보를 데이터베이스화 한 형태정보 DB(152)와, 각 종 식물의 잎모양을 스케치함과 동시에 MPP 기법에 의해 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하여 데이터베이스화 한 잎모양 윤곽정보 DB(153)를 포함한다.Here, the
또한, 상기 입력부(120)는 각 종 식물과 관련된 정보를 입력할 수 있는 수단으로서, 도면에 구체적으로 도시하지는 않았지만, 키보드, 마우스, 디지타이저, 스캐너, 디지털 카메라, 핸드폰 및 PDA(Personal Digital Assistant) 등의 입력수단을 포함하는 개념이고, 이하에서 설명될 사용자 컴퓨터(300)의 입력부(320)도 마찬가지이다.In addition, the
한편, 본 명세서에서, 상기 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장된 각 종 식물의 잎모양은 예컨대 일러스트레이터 등에 의해 스케치되어 입력부(120)를 통해 입력되며, 상기 잎모양 스케치에 대하여 추출부(125)를 통해 추출된 잎모양 윤곽의 특징점이 대응되어 있는 것으로 설명한다.On the other hand, in the present specification, the leaf shape of each plant stored in the leaf-shaped contour information DB 153 is sketched by an illustrator or the like and input through the
상기 네트워크(200)는 컴퓨터를 통하여 유선으로 접속할 수 있는 TCP/IP 프로토콜과 무선으로 접속할 수 있는 WAP 프로토콜 등의 무선 인터넷망을 의미한다.The
한편, 사용자 컴퓨터(300)는 네트워크(200)를 통해 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)로부터 제공되는 각 종 식물을, 사용자가 원하는 식물의 잎모양 윤곽을 입력 및 저장한 후, 저장된 잎모양 윤곽을 업로드하여 검색하는 단말기로서, 네트워크(200)를 통해 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)와 정보를 교환하기 위한 인터페이 스(310)와, 정보제공 서버 컴퓨터(100)에 저장된 각 종 식물을 검색하기 위해, 사용자가 원하는 식물의 잎모양을, 예컨대 스케치, 사진 및 탁본 등을 통해 입력할 뿐만 아니라 각 종 정보를 입력하는 입력부(320)와, 상기 입력부(320)를 통해 입력되는 사진과 탁본의 노이즈를 필터링하는 필터링부(330)와, 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)로부터 제공되는 식물과 관련된 각 종 정보를 디스플레이하는 출력부(340)와, 상기 사용자 컴퓨터(300)를 운영하기 위한 운영정보 및 각 종 소프트웨어정보 등이 저장될 뿐만 아니라 상기 입력부(320)를 통해 입력되는 잎모양 윤곽을 저장하는 저장부(350)와, 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)에 저장된 각 종 식물을 검색하기 위해, 상기 입력부(320)를 통해 저장부(350)에 저장된 잎모양 윤곽을 업로드하는 업로드부(355)와, 상기 사용자 컴퓨터(200)의 인터페이스(310) 및 각 부(320 내지 355)의 기능을 제어하는 제어부(360)를 포함한다.Meanwhile, the user computer 300 inputs and stores the leaf shape of the plant desired by the user for each plant provided from the information providing server computer 100 through the
이 때, 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100) 및 상기 사용자 컴퓨터(300)는 통신 가능한 컴퓨터 장치로서 웹 내용을 디스플레이할 수 있는 인터넷 브라우저를 가지고 있고, 데스크 탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등과 같은 개인용 컴퓨터 등을 포함하며, 최소한 window98 이상의 운영체제, pentium급 이상의 CPU, 64Mb 이상의 메모리 등을 포함하는 것이 바람직하다.At this time, the information providing server computer 100 and the user computer 300 is a computer device that can communicate with the Internet browser that can display web content, and includes a personal computer such as a desktop computer, a notebook computer, etc. At least Windows98 or higher operating system, pentium or higher CPU, 64Mb or more memory is preferably included.
또한, 본 명세서에서는 상기 사용자 컴퓨터(300)를 상술한 컴퓨터 장치로서 설명하고 있지만, 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)에서 제공하는 식물과 관련된 각 종 정보를 검색할 수 있기만 하면, PDA, 무선 인터넷 통신이 가능한 이동전화 및 IMT-2000 등이어도 상관없음은 물론이다.In addition, in the present specification, the user computer 300 is described as the above-described computer device, but as long as it is possible to retrieve various information related to plants provided by the information providing server computer 100, PDA, wireless Internet communication. The mobile phone and IMT-2000 can be used as a matter of course.
이하, 도 1 내지 도 9를 참조하여, 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법을 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 1 to 9, a search method of a plant through a leaf-shaped outline according to the present invention will be described in detail.
도 2는 본 발명에 따른 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법을 나타내는 순서도이고, 도 3은 도 2의 단계 S420의 MPP기법을 통해 잎모양의 특징점을 추출하는 과정을 구체적으로 나타낸 순서도이며, 도 4a 및 도 4b는 본 발명에 적용되는 식물의 생태정보 입력양식 및 입력된 생태정보 DB를 나타내는 도면이고, 도 5a 및 도 5b는 본 발명에 적용되는 식물의 형태정보 입력양식 및 입력된 형태정보 DB의 구체적인 일례를 나타내는 도면이다.Figure 2 is a flow chart showing a method of searching for plants through the contour of the leaf shape according to the present invention, Figure 3 is a flow chart showing in detail the process of extracting feature points of the leaf shape through the MPP method of step S420 of FIG. 4a and 4b is a view showing the ecological information input form and the input ecological information DB of the plant to be applied to the present invention, Figures 5a and 5b is a form information input form and input form information of the plant to be applied to the present invention It is a figure which shows a specific example of DB.
또한, 도 6은 도 3의 순서도를 잎모양에 적용하여 구체적으로 나타낸 도면이고, 도 7은 추출된 잎모양 윤곽의 특징점 중에서 불필요한 점들을 병합한 후, 점과 점 사이를 연결한 것을 나타낸 도면이며, 도 8은 잎모양이 대칭적이지 않은 경우에 회전, 이동 및 크기를 보정한 후 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하는 일례를 나타내는 도면이고, 도 9는 사용자 컴퓨터의 업로드부 및 디스플레이화면의 일례를 나타내는 도면이다.In addition, Figure 6 is a view showing in detail by applying the flow chart of Figure 3 to the leaf shape, Figure 7 is a view showing the connection between the points and points after merging unnecessary points among the feature points of the extracted leaf-shaped contour. 8 is a diagram illustrating an example of extracting feature points of a leaf contour after correcting rotation, movement, and size when the leaves are not symmetrical, and FIG. 9 is an example of an uploading unit and a display screen of a user computer. It is a figure which shows.
먼저, 정보제공 서버 컴퓨터(100)의 정보 제공자는 전국에 서식하는 식물을 채집 및 연구하여, 도 4a 및 도 5a에 나타낸 바와 같이, 출력부(140)를 통해 디스플레이되는 생태정보 입력양식 및 형태정보 입력양식에, 각 해당 연구결과를 입력부(120)를 통해 입력한 후, 저장부(150)의 생태정보 DB(151) 및 형태정보 DB(152)에 데이터베이스화 하여 저장한다(S410).First, the information provider of the information providing server computer 100 collects and studies the plants inhabiting the whole country, as shown in Figure 4a and 5a, the ecological information input form and form information displayed through the output unit 140 In the input form, after inputting the results of each study through the
예컨대, 도 4b 및 5b는 상기 단계 S410을 통해 입력되어 데이터베이스화 된 생태정보 DB 및 형태정보 DB의 구체적인 일례를 나타내고 있다. For example, FIGS. 4B and 5B illustrate specific examples of the ecological information DB and the form information DB that are input through the step S410 and are databased.
이와 동시에, 상기 단계 S410에 의한 연구결과에 따라, 각 종 식물의 잎모양을 스케치하여 입력부(120)를 통해 입력함과 동시에 추출부(125)를 통해 MPP 기법을 이용하여 잎모양 윤곽의 특징점을 추출한 후, 상기 스케치와 추출된 잎모양 윤곽의 특징점을 대응시켜 저장부(150)의 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장한다(S420).At the same time, according to the results of the study in step S410, sketching the leaf shape of each species of plant through the
이때, 각 종 식물의 잎은 잎맥을 제외한 잎모양의 윤곽선의 시작점과 끝점이 서로 연결되어 있는 폐쇄형(closed-loop)이므로, 잎모양의 윤곽선에 있는 특징점을 추출할 수 있다. At this time, since the leaves of each plant is a closed-loop in which the start point and the end point of the leaf-shaped contour except the leaf vein are connected to each other, the feature points on the leaf-shaped contour can be extracted.
따라서, 상기 단계 S420에서, MPP 기법을 이용하여 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하는 과정을 도 3 및 도 6을 참조하여 이하에서 상세하게 설명한다.Therefore, the process of extracting the feature point of the leaf-shaped contour using the MPP technique in step S420 will be described in detail below with reference to FIGS. 3 and 6.
먼저, 특정 식물의 스케치된 잎모양에서 특징점을 추출하기 위해, 잎모양을 셀(cell)로 쪼개어 단순화된 형태의 메트릭스(matrix)로 변환한다(S421)(도 6의 (a) 참조).First, in order to extract a feature point from a sketched leaf shape of a specific plant, the leaf shape is divided into cells and converted into a matrix of a simplified form (S421) (see FIG. 6A).
이후, 상기 변환된 메트릭스에서 패쇄형 내부영역을 구한 후, 그 내부영역에서 4 접속점(4-connected)의 형태로 내부영역의 경계를 구한다(S422).Subsequently, after the closed type internal area is obtained from the transformed matrix, the boundary of the internal area is obtained in the form of four connected points in the internal area (S422).
다음에, 상기 내부영역의 경계에서 체인코드(Chain Code)를 구한 후, 상기 체인코드에서 볼록점(convex)과 오목점(concave)을 구한다(S423)(도 6의 (b) 참조).Next, after obtaining a chain code at the boundary of the inner region, a convex point and a concave point are obtained from the chain code (S423) (see FIG. 6B).
그 다음, 상기 볼록점을 연결하여 첫번째 다각형을 구한 후, 다각형의 외부 에 있는 오목점을 모두 제거한다(S424)(도 6의 (c) 참조).Next, after the first polygon is obtained by connecting the convex points, all of the concave points outside the polygon are removed (S424) (see FIG. 6C).
이후, 제거되고 남은 볼록점과 오목점을 연결하여 두번째 다각형을 만든 후, 연결된 두번째 다각형에서 볼록점 중에 있는 오목점들을 다시 제거한다(S425).Subsequently, after removing the remaining convex points and concave points to form a second polygon, the concave points in the convex points in the connected second polygons are removed again (S425).
그후, 상기 단계 S425를 더 이상의 변화가 없을 때까지 반복하며, 각도가 180도인 점들도 제거한 후, 최종적으로 남은 점들을 잎모양 윤곽의 특징점으로 사용한다(S426)(도 6의 (d) 참조).Thereafter, the step S425 is repeated until there are no more changes, and after removing the points having an angle of 180 degrees, the remaining points are finally used as feature points of the leaf-shaped contour (S426) (see FIG. 6 (d)). .
한편, 상기 단계 S421 내지 단계 S426의 MPP 기법을 이용하여 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하는 과정에서는 점과 점 사이를 연결한 선을 기준으로 볼록점(180°이하)과 오목점(180°이상)으로만 잎모양 윤곽의 특징점을 찾기 때문에, 추출된 잎모양 윤곽의 특징점 중에는 불필요한 점들이 많이 포함되어 있는데, 이러한 불필요한 점들을 간결화하기 위해 각 점들의 각도를 계산하여 임계값의 범위를 벗어나는 점들은 병합한다.On the other hand, in the process of extracting the feature point of the leaf-shaped contour by using the MPP method of steps S421 to S426, the convex point (less than 180 degrees) and the concave point (more than 180 degrees) based on the line connecting the points. Since only the feature points of the leaf-shaped outline are found, the extracted feature points of the leaf-shaped outline include many unnecessary points.To simplify these unnecessary points, the angles of each point are calculated to merge the points out of the threshold range. do.
즉, 도 7은 추출된 잎모양 윤곽의 특징점 중에서, 불필요한 점들을 병합한 후, 점과 점 사이를 연결한 도면임을 알 수 있다. 예컨대, 도 7에서, (a)는 추출된 잎모양 윤곽의 특징점을 병합하기 전을 나타내고, (b)는 불필요한 점들을 병합한 후를 나타내며, (c)는 불필요한 점들을 병합한 후에 각 특징점들을 연결한 것을 나타내고 있다.That is, it can be seen that Figure 7 is a diagram connecting points between points after merging unnecessary points among the feature points of the extracted leaf-shaped contour. For example, in Fig. 7, (a) shows before merging the feature points of the extracted leaf-shaped contour, (b) shows after merging unnecessary points, and (c) shows each feature points after merging unnecessary points. It shows the connection.
이때, 상기 불필요한 점들의 병합여부를 판단하는 알고리즘은 아래의 표 1과 같다. At this time, the algorithm for determining whether the unnecessary points are merged is shown in Table 1 below.
예컨대, 상기 표 1의 불필요한 점들의 병합여부를 판단하는 알고리즘에서 △ABC의 세 점 A, B, C의 각도를 도출하기 위해서는 아래의 수학식 1과 같이 코사인 제 2법칙(the second law of cosines)을 사용한다.For example, in order to derive the angles of three points A, B, and C of ΔABC in the algorithm for determining whether unnecessary points are merged in Table 1, the second law of cosines is expressed as in Equation 1 below. Use
(여기서, a = (BC의 대응각), b = (AC의 대응각), c = (AB의 대응각))Where a = (Correspondence angle of BC), b = (Correspondence angle of AC), c = (Correspondence angle of AB)
이때, 상기 점 B의 좌표를 (xi, yi)이라 하고, 점 C의 좌표를 (xj, yj)라 하면, 의 대응각 a(BC의 대응각)는 아래의 수학식 2와 같다.In this case, if the coordinate of the point B is (x i , y i ) and the coordinate of the point C is (x j , y j ), The corresponding angle a (corresponding angle of BC) is given by
한편, 입력되는 각 종 식물에 해당되는 잎모양은 이동, 크기, 회전에 대해서 윤곽의 특징점, 즉 추출점이 불변해야 한다. 예컨대, 잎이 세로인 경우와 가로인 경우, 잎모양의 윤곽에 대한 특징점은 동일해야 한다. 본 원에서는 우세점들 간의 거리에서 가장 최대거리에 있는 점 2개를 기준으로 하여 회전에 대한 각도를 보정한다. 또한, 각 점들에 대한 보정값을 바탕으로 좌우측 끝점과 위아래 끝점으로 이동과 크기에 대한 값을 보정한다.On the other hand, the leaf shape corresponding to each species of plants to be input should be invariant to the feature point of the contour, that is, the extraction point for movement, size, and rotation. For example, when the leaves are vertical and when they are horizontal, the feature points for the contour of the leaf shape should be the same. In this document, the angle of rotation is corrected based on the two points at the maximum distance from the distance between the dominant points. Also, based on the correction value for each point, the values for movement and size are corrected to the left and right end points and the up and down end points.
즉, 도 8에서, (a)에 나타낸 바와 같이, 원래의 잎모양의 최대거리, 즉 아래점(h)와 윗점(i)으로 나타낸 잎모양 윤곽의 특징점이 불규칙, 즉 대칭적이지 않고 한쪽으로 치우친 경우에는, (b)에 나타낸 바와 같이, 윗점(i)을 새로운 윗점(ii)으로 회전각을 보정하고, (c)에 나타낸 바와 같이, 회전각을 보정한 새로운 윗점(ii)과 아래점(h)으로 특징점을 이동시키고, 왼쪽(j)과 오른쪽(k)으로 크기를 보정하여, 상하좌우(h, i, j, k)의 끝점을 입력값으로 보정한다.That is, in Fig. 8, as shown in (a), the maximum distance of the original leaf shape, i.e., the feature points of the leaf contours represented by the lower point h and the upper point i are irregular, i.e., not symmetrical to one side. If it is biased, as shown in (b), the upper point (i) is corrected to the new upper point (ii) by the rotation angle, and as shown in (c), the new upper point (ii) and the lower point which corrected the rotation angle. The feature point is moved to (h), the size is corrected to the left (j) and the right (k), and the end points of the top, bottom, left and right (h, i, j, k) are corrected as input values.
예컨대, 잎모양 윤곽의 입력값 보정(회전각 보정)에 대한 알고리즘은 아래의 표 2와 같다.For example, the algorithm for input value correction (rotation angle correction) of the leaf-shaped outline is shown in Table 2 below.
한편, 상기 단계 S420을 통해, 스케치와 추출된 잎모양 윤곽의 특징점을 대응시켜 저장부(150)의 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장한 후, 사용자 컴퓨터(300)의 사용자가 정보제공 서버 컴퓨터(100)의 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장된 특정 식물을 검색하기 위해, 네트워크(200)를 통해 정보제공 서버 컴퓨터(100)에 접속하여, 입력부(320)를 통해 저장부(350)에 기저장된 스케치, 사진 및 탁본 등의 잎모양을 업로드부(355)를 통해 업로드시킨다(S430).On the other hand, through the step S420, the sketch and the extracted feature of the leaf-shaped contour correspond to the leaf-shaped contour information DB 153 of the
즉, 도 9에 나타낸 바와 같이, 사용자 컴퓨터(300)의 사용자는 업로드부(355)의 찾기(355a)를 선택하고, 검색하고자 하는 잎모양을 기저장된 스케치, 사진 및 탁본을 통해 찾은 후, 검색버튼(355b)을 선택하여 검색을 실시하게 된다.That is, as shown in FIG. 9, the user of the user computer 300 selects the
이때, 도 9의 디스플레이화면(345)은 업로드시에 나타나지 않으며, 상기 스케치를 제외한 사진 및 탁본은 노이즈를 포함하고 있으므로, 필터링부(330)를 통해 노이즈를 제거한 후 업로드시킨다.In this case, the
여기서, 상기 스케치, 사진 및 탁본 등의 잎모양을 업로드시킬 때, 업로드시킬 잎모양 윤곽의 특징점의 추출은 상술한 단계 S421 내지 S426을 통해 이루어지므로, 여기서는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.Here, when uploading the leaves, such as sketches, photographs and tabletops, the extraction of the feature points of the leaf contours to be uploaded is made through the above-described steps S421 to S426, and a detailed description thereof will be omitted here.
이후, 정보제공 서버 컴퓨터(100)는 상기 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양을 갖는 식물이 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 있는지의 여부를 검색하기 위해 매칭부(130)를 통해 잎모양의 유사도를 계산한다(S440).Thereafter, the information providing server computer 100 matches the
이때, 상기 단계 S440의 잎모양 유사도를 계산하기 위해서는 유클리드 거리를 사용하였으며, 유사도 계산식은 아래의 수학식 3과 같다.At this time, Euclidean distance was used to calculate the leaf-like similarity of the step S440, the similarity is calculated as
(여기서, 는 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드된 잎모양 윤곽의 특징점의 개수, Di는 ui에 대한 vi의 거리로서, 열거의 형태를 가짐)(here, Is the number of feature points of the leaf-shaped contour uploaded from the user computer 300, Di is the distance of v i with respect to u i , having an enumerated form)
즉, 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드된 잎모양 윤곽의 특징점(u)과 정보제공 서버 컴퓨터(100)의 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장된 잎모양 윤곽의 특징점(v)과의 거리에서 최소값을 가지는 거리(Di)를 이용하여 계산한다.That is, the minimum value in the distance between the feature point (u) of the leaf-shaped contour uploaded from the user computer 300 and the feature point (v) of the leaf-shaped contour stored in the leaf-shaped contour information DB 153 of the information providing server computer 100. Calculate using the distance D i .
또한, 상기 정보제공 서버 컴퓨터(100)가 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드 된 잎모양과 유사한 잎모양을 갖는 식물이 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 있는지의 여부를 매칭부(130)를 통해 검색할 때, 검색시간을 최소화하기 위해서는 아래의 표 3과 같은 동적인 매칭 알고리즘을 사용하여 유사도를 계산한다.Also, the
즉, 식물의 잎모양이 좌우대칭이라는 특징을 이용하여 잎모양 윤곽의 특징점들 중에 가장 긴 거리를 갖는 직선(축)을 기준으로 한쪽의 특징점 만을 이용한다. 또한, 특징점의 개수가 최대값보다 많으면 샘플링함수 SMP()를 통해 유사도를 계산한다. 예컨대 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드된 잎모양 윤곽의 특징점의 개수가 이고, 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 저장된 잎모양의 특징점 개수가 일 때, < 이면, SMP(v)를 통해 샘플링한 특징점을 추출하여 유사도를 계산할 수도 있다.That is, only one feature point is used on the basis of a straight line (axis) having the longest distance among the feature points of the leaf shape using the feature that the leaf shape of the plant is symmetrical. In addition, if the number of feature points is larger than the maximum value, the similarity is calculated through the sampling function SMP (). For example, the number of feature points of the leaf-shaped contour uploaded from the user computer 300 The number of leaf-shaped feature points stored in the leaf-shaped outline information DB 153 is when, < In this case, the similarity may be calculated by extracting feature points sampled through SMP (v).
그 다음, 상기 단계 S440에서, 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양을 갖는 식물이 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 존재하면, 정보제공 서버 컴퓨터(100)는 네트워크(200)를 통해 사용자 컴퓨터(300)의 출력부(340)에 상기 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양을 디스플레이한다(S450).Then, in step S440, if a plant having a leaf shape similar to the leaf shape uploaded from the user computer 300 exists in the leaf shape contour information DB 153, the information providing server computer 100 is connected to the
즉, 도 9의 오른쪽에 나타낸 바와 같이, 출력부(340)를 통해 디스플레이되는 디스플레이 화면(345)에 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양이 디스플레이된다.That is, as shown in the right side of FIG. 9, a leaf shape similar to a leaf shape uploaded to the
이때, 사용자 컴퓨터(300)로부터 업로드된 잎모양과 유사한 잎모양을 갖는 식물이 잎모양 윤곽정보 DB(153)에 존재하지 않으면, 상기 단계 S440으로 되돌아간다.At this time, if a plant having a leaf shape similar to the leaf shape uploaded from the user computer 300 does not exist in the leaf shape contour information DB 153, the process returns to the step S440.
마지막으로, 사용자 컴퓨터(300)의 사용자는 상기 단계 S450을 통해 유사한 잎모양이 출력부(340)의 디스플레이화면(345)을 통해 디스플레이되면, 해당되는 잎모양을 선택하여, 사용자 자신이 검색하고자 하는 잎모양을 갖는 식물의 생태 및 형태정보 등의 각 종 정보를 확인할 수 있다(S460).Lastly, when the user of the user computer 300 displays a similar leaf shape through the
예컨대, 도 9의 디스플레이화면(345)에 나타낸 바와 같이, 업로드부(355)를 통해 업로드시킨 잎모양(예컨대, '마른가래')과 유사한 잎모양이 디스플레이화면(345)에 디스플레이되면, 사용자는 '마른가래'에 해당하는 잎모양을 선택하여, 도 5b에 나타낸 바와 같은 '마른가래'에 해당하는 정보를 확인할 수 있게 된다.For example, as shown in the
이상에서는 본 발명의 일실시예에 따라 본 발명을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 변경 및 변형한 것도 본 발명에 속함은 당연하다.Although the present invention has been described above according to an embodiment of the present invention, a person skilled in the art to which the present invention belongs has changed and modified within the scope without departing from the technical spirit of the present invention. Of course.
즉, 본 발명의 일실시예에서는 잎모양의 윤곽을 통해 데이터베이스화 된 특정 식물을 검색하는 것으로 설명하고 있지만, 꽃모양, 엽서, 엽정, 엽저, 열매형태, 꽃차례 및 엽연 등의 윤곽을 통해 특정 식물을 검색할 수도 있고, 이와 유사한 방식으로 곤충 및 동물도 검색할 수 있음은 물론이다.That is, in one embodiment of the present invention is described as searching for a specific plant in the database through the contour of the leaf shape, the specific plant through the contour of the shape of the flower, postcard, leaf, leaf bottom, fruit form, inflorescence and leaf May be searched for, or similarly, insects and animals may be searched.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따르는 잎모양의 윤곽을 통한 식물의 검색방법에 따르면, 각 종 식물의 잎모양을 스케치함과 동시에 MPP 기법에 의해 잎모양 윤곽의 특징점을 추출하여 데이터베이스화 한 후, 사용자로부터 특정 식물의 잎모양의 윤곽을 통해 검색 요구가 있으면, 검색 요구된 잎모양을 갖는 식물을 검색 및 확인할 수 있도록 함으로써, 사용자가 검색하고자 하는 식물의 명칭을 알지 못하고, 잎모양 등의 특정 모양만 알더라도 해당 식물을 쉽게 검색 및 확인할 수 있다.As described above, according to the search method of the plant through the leaf-shaped contour according to the present invention, after sketching the leaf shape of each plant and extracting the feature point of the leaf-shaped contour by the MPP method and databased, When a user requests a search through the leaf outline of a specific plant, the user can search for and confirm a plant having the leaf shape requested by the user, so that the user does not know the name of the plant to search for and has a specific shape such as a leaf shape. You can easily find and identify the plant without knowing it.
Claims (4)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020050063271A KR100737288B1 (en) | 2005-07-13 | 2005-07-13 | Method for searching plants according to outline of leaf image |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020050063271A KR100737288B1 (en) | 2005-07-13 | 2005-07-13 | Method for searching plants according to outline of leaf image |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20070008214A KR20070008214A (en) | 2007-01-17 |
KR100737288B1 true KR100737288B1 (en) | 2007-07-09 |
Family
ID=38010466
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020050063271A KR100737288B1 (en) | 2005-07-13 | 2005-07-13 | Method for searching plants according to outline of leaf image |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR100737288B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100821671B1 (en) | 2006-09-06 | 2008-04-14 | 아주대학교산학협력단 | Method for classifying leaf using venation feature |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101291047B1 (en) * | 2010-11-26 | 2013-08-01 | 한국생명공학연구원 | User terminal having plants information providing application and method for providing plants information |
KR101373415B1 (en) * | 2012-05-29 | 2014-03-13 | 성균관대학교산학협력단 | Plant classification method and system using autorecognition of leaf image |
KR101327482B1 (en) * | 2012-10-18 | 2013-11-08 | 성균관대학교산학협력단 | Vein feature extraction method and apparatus in leaf image |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH024A (en) * | 1987-02-04 | 1990-01-05 | Asahi Optical Co Ltd | Automatic focus detecting device for camera |
-
2005
- 2005-07-13 KR KR1020050063271A patent/KR100737288B1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH024A (en) * | 1987-02-04 | 1990-01-05 | Asahi Optical Co Ltd | Automatic focus detecting device for camera |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
학술논문- 한국정보과학회2004 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100821671B1 (en) | 2006-09-06 | 2008-04-14 | 아주대학교산학협력단 | Method for classifying leaf using venation feature |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20070008214A (en) | 2007-01-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10289643B2 (en) | Automatic discovery of popular landmarks | |
CN110704411B (en) | Knowledge graph building method and device suitable for art field and electronic equipment | |
Shott | Digitizing archaeology: a subtle revolution in analysis | |
JP4457988B2 (en) | Image management apparatus, image management method, and computer program | |
CN103793697A (en) | Identity labeling method of face images and face identity recognition method of face images | |
KR100737288B1 (en) | Method for searching plants according to outline of leaf image | |
Chen et al. | Profiling unmanned aerial vehicle photography tourists | |
CN106528676A (en) | Entity semantic retrieval processing method and device based on artificial intelligence | |
Heidorn | Biodiversity informatics | |
JP2005202939A (en) | Method of creating xml file | |
Sandoval-Leiva et al. | Gymnopanella nothofagi, a new genus and species of gymnopoid fungi (Omphalotaceae) from Chilean Nothofagus forest | |
CN112257517B (en) | Tourist attraction recommendation system based on attraction clustering and group emotion recognition | |
Woodward | Ecological networks | |
JP7011011B1 (en) | Posting support device, posting support method, and posting support program | |
KR101580034B1 (en) | Color extraction and storing method using mobile terminal | |
WO2019176398A1 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
Muir | A redescription of Unobranchus (Annelida: Terebellida: Trichobranchidae), with notes on the systematics of Trichobranchidae | |
KR100737289B1 (en) | System and method for searching aquatic plant according to example image | |
CN103198117A (en) | Image spurious correlation reordering method based on content | |
Matheny et al. | Photogrammetry as an Access Tool: A Case Study of Small Collections From the Evansville Museum of Arts, History & Science | |
Muthireddy et al. | Computer vision for capturing flora | |
KR20070008223A (en) | Method for displaying distribution of aquatic plant on mapping image | |
JP5834950B2 (en) | Photo series similarity calculation device, method, and program | |
Schütz | Visualizing Taiwan's Formosa Plastics | |
WO2007061729A2 (en) | Methods of rendering information services and related devices |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
G170 | Publication of correction | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20130628 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140701 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150619 Year of fee payment: 9 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170109 Year of fee payment: 10 |
|
R401 | Registration of restoration | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170703 Year of fee payment: 11 |
|
LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |