Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.3
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pp.96-101
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2015
A tongue coating evaluation method for WTCI(Winkel Tongue Coating Index) is proposed in this paper, which is used as the diagnostic criteria in the tongue diagnosis. This method uses the color channel analysis and tongue coating extraction from the ultraviolet tongue image. Proposed method analyzes the histogram distribution of the respective color channel for extracting a tongue coating, and performs the verification test from the selected color channel in the tongue coating extraction. Also, Objectivity of the tongue diagnostic criteria is verified by the artificial sample and real-tongue image experiments. In order to evaluate the performance of the proposed Computerized Assistant WTCI Evaluation method, after verifying a measurement accuracy by using the artificial sample images, and applying to the various real-tongue image of subjects. As a result, the proposed WTCI method is very successful.
In this paper an extension to an original active shape model(ASM) for facial feature extraction is presented. The original ASM suffers from poor shape alignment by aligning the shape model to a new instant of the object in a given image using a simple similarity transformation. It exploits only informations such as scale, rotation and shift in horizontal and vertical directions, which does not cope effectively with the complex pose variation. To solve the problem, new shape alignment with 6 degrees of freedom is derived, which corresponds to an affine transformation. Another extension is to speed up the calculation of the Mahalanobis distance for 2-D profiles by trimming the profile covariance matrices. Extensive experiment is conducted with several images of varying poses to check the performance of the proposed method to segment the human faces.
Recently, the utilization of the object tracking algorithm based on the deep learning model is increasing. A system for tracking multiple objects in an image is typically composed of a chain form of an object detection algorithm and an object tracking algorithm. However, chain-type systems composed of several modules require a high performance computing environment and have limitations in their application to actual applications. In this paper, we propose a method that enables real-time operation in low-performance computing environment by adjusting the computational process of object detection module in the object detection-tracking chain type system.
Lee Dong-Gyu;Lee Ki-Jung;Lim Hyuk-Kyu;WhangBo Taeg-Keun
The Journal of the Korea Contents Association
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v.6
no.9
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pp.50-59
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2006
This paper proposes an automatic video monitoring system and its application to emergency detection by analyzing human behavior using neural network. The object area is identified by subtracting the statistically constructed background image from the input image. The identified object area then is transformed to the feature vector. Neural network has been adapted for analyzing the human behavior using the feature vector, and is designed to classify the behavior in rather simple numerical calculation. The system proposed in this paper is able to classify the three human behavior: stand, faint, and squat. Experiment results shows that the proposed algorithm is very efficient and useful in detecting the emergency situation.
The software reliability growth model(SRGM) has been developed in order to estimate such reliability measures as remaining fault number, failure rate and reliability for the developing stage software. Almost of them assumed that the faults detected during testing were eventually removed. Namely, they have studied SRGM based on the assumption that the faults detected during testing were perfectly removed. The fault removing efficiency, however, is imperfect and it is widely known as so in general. It is very difficult to remove detected fault perfectly because the fault detecting is not easy and new error may be introduced during debugging and correcting. Therefore, We want to study imperfect software testing effort for the logistic testing effort which is thought to be the most adequate in this paper.
Recently, intelligent transportation system based on image processing has been developed. In this paper, we propose a collision detection algorithm based on the analysis of motion vectors and the staying periods of vehicles in intersections. Objects in the region of interest are extracted from the subtraction image between background images based on Gaussian mixture model and input images. Collisions and traffic jams are detected by analysing measured motion vectors of vehicles and their staying periods in intersections. Experiments are performed on video sequences actually recoded at intersections. Correct detection rate and false alarm rate are 85.7% and 7.7%, respectively.
As a solution for copyright protection of digital multimedia contents, digital watermark technology is now drawing the attention. In this paper, we presented two novel audio watermarking algorithms as a solution for protecting unauthorized copy of digital audio. Proposed watermarking schemes include the psychoacoustic model of MPEG audio coding to achieve the perceptual transparency after watermark embedding and preprocessing procedure before correlation in watermark detection to extract copyright information without access to the original audio signal. Experimental results show that our watermarking scheme is robust to common signal Processing attacks and it Introduces no audible distortion after watermark insertion.
Business Process is a set of interrelated business functions, which are defined by various business process rule and that will lead a company to accomplishing a specific organizational goal. Many business organizations are using process modeling methods for their business process management, but mostly these methods are accomplished by Human-Based activities. These human-based activities cause unexpected design anomalies in modeling phase. If process engine executed without design anomalies detection, that will be lead to huge loss on costs. To ensure that there is no design anomalies in modeling phase and to detect anomalies of predefined actions within modeling tools are important issues in business process management. In this paper, we provide specific types of design anomalies, which can effectively use to detect design anomalies in business process modeling phase.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.805-807
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2011
In this paper, we propose a method to inspect defects of injection molded automotive parts. In order to inspect them, we developed and used a line detection algorithm and a defect analysis algorithm. The line detection algorithm defines center point of a laser line and the inspection algorithm determines the defects of automotive parts using pattern data of inspected objects and the data results from the line detection algorithm. We evaluated the accuracy and the processing time of inspection and they showed good performance.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.6
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pp.109-114
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2013
The biological active points (BAP) are known as low resistance spots or good electro-permeable points. In this paper, a new method for BAP detection using the bio-impedance measurement system based on the adaptive frequency tracking filter (AFTF) and the transition event detector is presented. Also, the microcontroller process continuous time demodulation of the modulated signal by multi frequency components using the AFTF. The transition event detector based on the phase space method is applied about each frequency using the BAP equivalent model which is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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