The antigenic potential of CFA-001, cefazolin, a cephalosporin derivative produced by an enzy-matic semisynthesis, was determined in Hartley guinea pigs. A battery of tests employed consisted of active systemic anaphylaxis (ASA), passive cutaneous anaphylaxis (PCA), and indirect hemagglutination test (IHA). The results were as follows: 1) In ASA, no signs attributable to anaphylaxis was observed in guinea pigs sensitized with CFA-001, whereas OVA-sensitized animals induced severe anaphylactic symptoms; 2) guinea pigs did not produce antibodies against CFA-001 when sensitized with or without Freund's complete adjuvant (FCA) in homologous PCA tests. Meanwhile, antibodies against ovalbumin (OVA) were clearly detected; 3) No CFA-001-specific hemagglutination was observed in the IHA using sera obtained from CFA-001- sensitized guinea pigs. These results suggest that CFA-001 has no antigenicity potential in guinea pigs.
To achieve designed quality and reliability from R&D to force integration, an establishment of precise and distinct specifications and standards are required. However, the recent process of R&D standardization on defense acquisition system, has brought plenty of corrections on specifications and standards that may cause not only difficulties to production line and retardation to the military forces, but also a degradation of provided weapon systems. Therefore, a technical review should be performed by the developer, the producer, and the client, establishing the standard that include mass production requirements as well as clients' requirements. This paper propose a specified solution on process of R&D standardization, by applying a substantial FCA(Functional Configuration Audit) and PCA(Physical Configuration Audit) which implies participation of related agencies. By the improved PCA, 2,023 corrections on 74 types of QAR(Quality Assurance Requirement)s and 12,715 corrections on drawings are identified.
칼라 영상의 잡음 제거 및 복원은 컴퓨터 비젼 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되어지고 있는 분야이다. 칼라얼굴 영상에서의 잡음 제거 및 복원은 색상들 간의 미묘한 상호작용뿐만 아니라 얼굴의 구조학적 특징 때문에 일반적인 영상의 처리보다 더욱 어렵다. 본 논문은 벡터기반의 영상 필터들을 이용하여 제거하기 어려운 칼라 얼굴 영상의 복합 잡음을 제거 하기 위해 PCA 재구성 기반의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 이용한 정준 고유얼굴 공간의 학습단계, 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출 단계, Bilateral 필터를 이용한 복원된 칼라 영상의 재조명(Relighting) 단계, 학습 데이터들의 분산 값들을 이용한 잡음 영역 추출 단계, 입력 영상의 부분 정보를 이용한 재구성과 이를 원본 영상과 합성하여 잡음이 제거된 영상을 생성하는 단계 등 총 5 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 입력 얼굴 영상들의 구조적 특징들은 잘 유지하면서 복합적인 칼라 잡음 등을 효과적으로 제거하는 것을 보인다.
In this paper, 3D face recognition system is designed by using polynomial based on RBFNNs. In case of 2D face recognition, the recognition performance reduced by the external environmental factors such as illumination and facial pose. In order to compensate for these shortcomings of 2D face recognition, 3D face recognition. In the preprocessing part, according to the change of each position angle the obtained 3D face image shapes are changed into front image shapes through pose compensation. the depth data of face image shape by using Multiple Point Signature is extracted. Overall face depth information is obtained by using two or more reference points. The direct use of the extracted data an high-dimensional data leads to the deterioration of learning speed as well as recognition performance. We exploit principle component analysis(PCA) algorithm to conduct the dimension reduction of high-dimensional data. Parameter optimization is carried out with the aid of PSO for effective training and recognition. The proposed pattern classifier is experimented with and evaluated by using dataset obtained in IC & CI Lab.
In this study, we proposed a new promising idea of utilizing moving window principal component analysis (MWPCA) as a sensitive diagnostic tool to detect the presence of peak position shift. In this approach, the moving window is constructed from a small data segment along the wavenumber axis. For each window bound by a narrow wavenumber region, separate PCA analysis was applied. Simulated spectra with complex spectral feature variations were analyzed to explore the possibility of MWPCA technique. This MWPCA-based detection of the peak shift, potentially coupled with 2D correlation analysis to provide additional verification, may offer an attractive solution.
최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.
Kim, Eun-Hu;Kim, Bong-Youn;Oh, Sung-Kwun;Kim, Jin-Yul
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권6호
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pp.2388-2398
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2017
In this study, we propose a robust face recognition system to pose variations based on automatic pose estimation. Radial basis function neural network is applied as one of the functional components of the overall face recognition system. The proposed system consists of preprocessing and recognition modules to provide a solution to pose variation and high-dimensional pattern recognition problems. In the preprocessing part, principal component analysis (PCA) and 2-dimensional 2-directional PCA ($(2D)^2$ PCA) are applied. These functional modules are useful in reducing dimensionality of the feature space. The proposed RBFNNs architecture consists of three functional modules such as condition, conclusion and inference phase realized in terms of fuzzy "if-then" rules. In the condition phase of fuzzy rules, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. In conclusion phase of rules, the connections (weights) are realized through four types of polynomials such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. The coefficients of the RBFNNs model are obtained by fuzzy inference method constituting the inference phase of fuzzy rules. The essential design parameters (such as the number of nodes, and fuzzification coefficient) of the networks are optimized with the aid of Particle Swarm Optimization (PSO). Experimental results completed on standard face database -Honda/UCSD, Cambridge Head pose, and IC&CI databases demonstrate the effectiveness and efficiency of face recognition system compared with other studies.
Li-Jen Wang;Masahiro Jinzaki;Cher Heng Tan;Young Taik Oh;Hiroshi Shinmoto;Chau Hung Lee;Nayana U. Patel;Silvia D. Chang;Antonio C. Westphalen;Chan Kyo Kim
Korean Journal of Radiology
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제24권11호
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pp.1102-1113
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2023
Objective: To elucidate the use of radiological studies, including nuclear medicine, and biopsy for the diagnosis and staging of prostate cancer (PCA) in clinical practice and understand the current status of PCA in Asian countries via an international survey. Materials and Methods: The Asian Prostate Imaging Working Group designed a survey questionnaire with four domains focused on prostate magnetic resonance imaging (MRI), other prostate imaging, prostate biopsy, and PCA backgrounds. The questionnaire was sent to 111 members of professional affiliations in Korea, Japan, Singapore, and Taiwan who were representatives of their working hospitals, and their responses were analyzed. Results: This survey had a response rate of 97.3% (108/111). The rates of using 3T scanners, antispasmodic agents, laxative drugs, and prostate imaging-reporting and data system reporting for prostate MRI were 21.6%-78.9%, 22.2%-84.2%, 2.3%-26.3%, and 59.5%-100%, respectively. Respondents reported using the highest b-values of 800-2000 sec/mm2 and fields of view of 9-30 cm. The prostate MRI examinations per month ranged from 1 to 600, and they were most commonly indicated for biopsy-naïve patients suspected of PCA in Japan and Singapore and staging of proven PCA in Korea and Taiwan. The most commonly used radiotracers for prostate positron emission tomography are prostate-specific membrane antigen in Singapore and fluorodeoxyglucose in three other countries. The most common timing for prostate MRI was before biopsy (29.9%). Prostate-targeted biopsies were performed in 63.8% of hospitals, usually by MRI-ultrasound fusion approach. The most common presentation was localized PCA in all four countries, and it was usually treated with radical prostatectomy. Conclusion: This survey showed the diverse technical details and the availability of imaging and biopsy in the evaluation of PCA. This suggests the need for an educational program for Asian radiologists to promote standardized evidence-based imaging approaches for the diagnosis and staging of PCA.
본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정, 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑(Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.
CCD 카메라에 얻어진 비디오 신호로부터 디지털화된 얼굴영상을 얻은 다음 신속하게 눈 패턴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴영역 및 눈 패턴 검출을 위해 주축성분분석(Principle Component Analysis : PCA)과 통계적인 성질이 유사한 일괄처리 SVD(Singular Value Decomposition)알고리즘 및 패턴서치회로망을 이용하였고, 정확도를 향상하기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하였다. 제안한 알고리즘으로 기존의 주축성분분석을 이용한 패턴 검출보다 계산량이 적고 정확도도 우수하며 초당 2 프레임 정도의 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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