A fully automatic and computationally efficient method is proposed for intelligent display of soccer video on small multimedia mobile devices. The rapid progress of the multimedia signal processing has contributed to the extensive use of multimedia devices with a small LCD panel. With these emerging small mobile devices, the video sequences captured for standard- or HDTV broadcasting may give the small-display-viewers uncomfortable experiences in understanding what is happening in a scene. For instance, in a soccer video sequence taken by a long-shot camera technique, the tiny objects (e.g., soccer ball and players) may not be clearly viewed on the small LCD panel. Thus, an intelligent display technique is needed for small-display-viewers. To this end, one of the key technologies is to determine region of interest (ROI), which is a part of the scene that viewers pay more attention to than other regions. In this paper, the focus is on soccer video display for mobile devices. Instead of taking visual saliency into account, we take domain-specific approach to exploit the characteristics of the soccer video. The proposed scheme includes three modules; ground color learning, shot classification, and ROI determination. The experimental results show the propose scheme is capable of intelligent video display on mobile devices.
The recent progress in multimedia signal processing and transmission technologies has contributed to the extensive use of multimedia devices to watch sports games with small LCD panel. However, the most of video sequences are captured for normal viewing on standard TV or HDTV, for cost reasons, merely resized and delivered without additional editing. This may give the small-display-viewers uncomfortable experiences in understanding what is happening in a scene. For instance, in a soccer video sequence taken by a long-shot camera techniques, the tiny objects (e.g., soccer ball and players) may not be clearly viewed on the small LCD panel. Moreover, it is also difficult to recognize the contents of the scorebox which contains the elapsed time and scores. This renuires intelligent display technique to provide small-display-viewers with better experience. To this end, one of the key technologies is to determine region of interest (ROI) and display the magnified ROI on the screen, where ROI is a part of the scene that viewers pay more attention to than other regions. Examples include a region surrounding a ball in long-shot and a scorebox located in the comer of each frame. In this paper, we propose a scheme for raising viewing experiences of multimedia mobile device users. Instead of taking generic approaches utilizing visually salient features for extraction of ROI in a scene, we take domain-specific approach to exploit unique attributes of the soccer video. The proposed scheme consists of two modules: ROI determination and scorebox extraction. The experimental results show that the proposed scheme offers useful tools for intelligent video display on multimedia mobile devices.
This paper proposes a method that extracts characteristics of cracks such as length, thickness and direction from a concrete slab surface image with image processing techniques. These techniques extract the cracks from the concrete surface image in variable conditions including bad image conditions) using the ART2-based RBF network to recognize the dominant directions -45 degree, 45 degree, horizontal and vertical) of the extracted cracks from the automatically calculated specifications like the lengths, directions and widths of the cracks. Our proposed extraction algorithms and analysis of the concrete cracks used a Robert operation to emphasize the cracks, and a Multiple operation to increase the difference in brightness between the cracks and background. After these treatments, the cracks can be extracted from the image by using an iterated binarization technique. Noise reduction techniques are used three separate times on this binarized image, and the specifications of the cracks are extracted form this noiseless image. The dominant directions can be recognized by using the ART2-based RBF network. In this method, the ART2 is used between the input layer and the middle layer to learn, and the Delta learning method is used between the middle layer and the output layer. The experiments using real concrete images showed that the cracks were effectively extracted, and the Proposed ART2-based RBF network effectively recognized the directions of the extracted cracks.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.71-78
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2017
Many studies have been implemented to manage solar plant being supplied widely in recent years. This study analyzed heat emission of solar cell using unmanned aerial vehicle(UAV)-based thermal infrared sensor, and major conclusions are as belows. Firstly, orthomosaic image and digital surface model(DSM) data were acquired using UAV-based RGB sensor, and solar light module layer necessary to analyze the heat emission of solar cell was constructed by these data. Also as a result of horizontal error into validation points using virtual reference service(VRS) survey for evaluating the location accuracy of solar light module layer, higher location accuracy could be acquired like standard error of $dx={\pm}2.4cm$ and $dy={\pm}3.2cm$. And this study installed rubber patch to test the heat emission of solar cell and could analyzed efficiently the location of rubber patch being emitted heat using UAV-based thermal infrared sensor. Also standard error showd as ${\pm}3.5%$ in analysis between calculated cell ratio by rubber patch and analyzed cell ratio by UAV-based thermal infrared sensor. Therefore, it could be efficiently analyzed to heat emission of solar cell using UAV-based thermal infrared sensor. Also efficient maintenance of solar plant could be possible through extracting the code of solar light module being emitted of heat automatically.
In this study, Helikite, Low Altitude Remote Sensing (LARS) platform, was used to acquire coastal images. In the obtained image, the land and water masses were divided using four types of region clustering algorithms, and then waterline was extracted using edge detection. Quantitative comparisons were not possible due to the lack of in-situ waterline data. But, based on the image of the infrared band where water masses and land are relatively clear, the waterlines extracted by each algorithm were compared. As a result, it was found that each algorithm differed significantly in the part where the distinction between water masses and land was ambiguous. This is considered to be a difference in the process of selecting the threshold value of the digital number that each algorithm uses to distinguish the regions. The extraction of waterlines through various algorithms is expected to be used in conjunction with a Low Altitude Remote Sensing system that can be continuously monitored in the future to explain the rapid changes in coastal shape through several years of long-term data from fixed areas.
Park, Hyonghu;Park, Jikoon;Choi, Ilhong;Kang, Sangsik;Noh, Sicheol;Jung, Bongjae
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.9
no.6
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pp.369-374
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2015
In this study we proposed a texture feature analysis algorithm that distinguishes between a normal image and a diseased image using CT images of some brain hemorrhage patients, and generates both Eigen images and test images which can be applied to the proposed computer aided diagnosis system in order to perform a quantitative analysis for 6 parameters. And through the analysis, we derived and evaluated the recognition rate of CT images of brain hemorrhage. As the results of examining over 40 example CT images of brain hemorrhage, the recognition rates representing a specific texture feature-value are as follows: some appeared to be as high as 100% including average gray level, average contrast, smoothness, and Skewness while others showed a little low disease recognition rate: 95% for uniformity and 87.5% for entropy. Consequently, based on this research result, if a software that enables a computer aided diagnosis system for medical images is developed, it will lead to the availability for the automatic detection of a diseased spot in CT images of brain hemorrhage and quantitative analysis. And they can be used as computer aided diagnosis data, resulting in the increased accuracy and the shortened time in the stage of final reading.
The purpose of this study was to develop a portable and convenient closed-loop contrel type electrical stimulator for patients with foot drop. This system restores walking movement as well as prevents from atrophy or necrosis of lower limb muscles and increases blood circulation in hemiplegic patients caused by traffic accident, industrial disaster or stoke. This system detects the changes of the ankle joint angle during walking, and then controls the stimulus intensity automatically to maintain the programmed level of the ankle joint angle. Also, this automatic system controls the stimulus intensity which is affected by increased electrode impedance resulting from long time use. The system detects the joint angle by an optical sensor and includes modified PID control which adjusts the stimulus intensity if the joint angle deviates from the preset value. Stimulus parameters are 30~80 volt, 40 Hz, and 0.2 ms. The system was applied to five hemiplegic patients for 42 days. Duration of stimulation was 15 min/day for the first week and then the duration was gradually increased to 30, 60, 90 and 120 min/day. The muscle force was increased up to 29.7%, muscle fatigue was decreased compared with the level before stimulation and the pattern of locomotion was improved. These results suggest that the electrical stimulator with closed-loop control type is more convenient and effective in restoration of locomotion of patients with foot drop than open-loop system.
Myocardial tagging technique such as spatial modulation of magnetization (SPAMM) allows the study of myocardial motion with high accuracy. However, the accuracy of the estimation of tag intersection can be affected by tagline spacing. The aim of this study was to investigate the relationship between tagline spacing of SPAMM image and tagging contrast-to-noise ratio (CNR) in in-vivo study. Two healthy volunteers were undergone electrocardiographically triggered MR imaging with SPAMM-based tagging pulse sequence at a 1.5T MR scanner. Horizontally modulated stripe patterns were imposed with a range from 3.6 to 9.6 mm of tagline spacing. Images of the left ventricle(LV) wall were acquired at the mid-ventricle level during cardiac cycle with FE-EPI (TR/TE = 5.8/2.2 msec, FA= 10$^{\circ}$. Tagging CNR for each image was calculated with a software which developed in our group. During contraction, tagging CNR was more rapidly decreased in case of narrow tagline spacing than in case of wide tagline spacing. In the same heart phase, CNR was increased corresponding with tagline spacing. Especially, at the fully contracted heart phase, CNR was more rapidly increased than the other heart phases as a function of tagline spacing. The results indicated that the optimization of tagline spacing provides better tagging CNR in order to analyze the myocardial motion more accurately.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.11
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pp.1264-1271
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2012
Fast tracking is important for high-speed data transmission in high-speed mobile environment such as high speed rail and vehicular. Digital retrodirective array antenna is possible to do automatically beam tracking because it can control the phase information of the output signal toward opposite direction to input signal without no a priori knowledge of the arrival direction. Also, Digital retrodirective array antennas has merit that it is easy to upgrade and modify compare with analogue retrodirective array antennas. In this paper, we analyze the BER performance of digital retrodirective array antenna under AWGN environment and multipath signal. Simulation results show correct phase estimation and conjugation of retrodirective array antenna by using phase detector block. Also, phase conjugation technique has better BER performance about 1 dB at source than that of without phase conjugation when phase lag is $15^{\circ}$ in AWGN environment. This paper also discusses effect of the presence of multipath signal. Phase and amplitude error about direction of direct signal occurs when retrodirective array system is affected by interference and multipath signal in the presence of multipath signal.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.7
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pp.91-98
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2008
In digital broadcasting, it is possible to multiplex maximum one hundred audio or music programs into MPEG-2 transport stream, which is suitable for transmitting through one channel. In order to check if multiplex music programs are transmitted well, we need a multiplex audio monitoring system that monitors the programs in real-time. In analog broadcasting, we have used hardware-based audio monitoring system for a small number music programs. However, the effectiveness of hardware-based audio monitoring system from the cost and function viewpoint is so low that a new system is needed for digital broadcasting. In this paper, we have designed and implemented a software-based audio monitoring system to satisfy these requirements. In this implementation, only one PC is used without other hardware facilities, and the system monitors digital broadcasting music programs effectively. Transmitted digital broadcasting streams are demultiplexed into many music programs and the realtime value of audio level and packet error information for these programs are displayed in the screen. Thus, the system detects and shows the abnormal transmitting programs automatically. Simulation results show that effective realtime multiplex audio monitoring is possible for digital broadcasting music programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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