Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.5
s.311
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pp.38-47
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2006
Conventional classification method uses a single classifier based on shape or motion feature. However this method exhibits a weakness if naively used since the classification performance is highly sensitive to the accuracy of moving region to be detected. The detection accuracy, in turn, depends on the condition of the image background. In this paper, we propose to resolve the drawback and thus strengthen the classification reliability by employing a Bayesian decision fusion and by optimally combining the decisions of three classifiers. The first classifier is based on shape information obtained from Fourier descriptors while the second is based on the shape information obtained from image gradients. The third classifier uses motion information. Our experimental results on the classification Performance of human and vehicle with a static camera in various directions confirm a significant improvement and indicate the superiority of the proposed decision fusion method compared to the conventional Majority Voting and Weight Average Score approaches.
Automatic License Plate Recognition (ALPR) is a technology required for many applications such as Intelligent Transportation Systems and Video Surveillance Systems. Most of the studies have studied were about the detection and recognition of license plates on cars, and there is very little about detecting and recognizing license plates on motorbikes. In the case of a car, the license plate is located at the front or rear center of the vehicle and is a straight or slightly sloped license plate. Also, the background of the license plate is mainly monochromatic, and license plate detection and recognition process is less complicated. However since the motorbike is parked by using a kickstand, it is inclined at various angles when parked, so the process of recognizing characters on the motorbike license plate is more complicated. In this paper, we have developed a 2-stage YOLOv2 algorithm to detect the area of a license plate after detection of a motorbike area in order to improve the recognition accuracy of license plate for motorbike data set parked at various angles. In order to increase the detection rate, the size and number of the anchor boxes were adjusted according to the characteristics of the motorbike and license plate. Image warping algorithms were applied after detecting tilted license plates. As a result of simulating the license plate character recognition process, the proposed method had the recognition rate of license plate of 80.23% compared to the recognition rate of the conventional method(YOLOv2 without image warping) of 47.74%. Therefore, the proposed method can increase the recognition of tilted motorbike license plate character by using the adjustment of anchor boxes and the image warping which fit the motorbike license plate.
In this paper, we develop an Intelligent Wheelchair(IW) control system for the people with various disabilities. The aim of the proposed system is to increase the mobility of severely handicapped people by providing an adaptable and effective interface for a power wheelchair. To facilitate a wide variety of user abilities, the proposed system involves the use of face-inclination and mouth-shape information, where the direction of an Intelligent Wheelchair(IW) is determined by the inclination of the user's face, while proceeding and stopping are determined by the shape of the user's mouth. To analyze these gestures, our system consists of facial feature detector, facial feature recognizer, and converter. In the stage of facial feature detector, the facial region of the intended user is first obtained using Adaboost, thereafter the mouth region detected based on edge information. The extracted features are sent to the facial feature recognizer, which recognize the face inclination and mouth shape using statistical analysis and K-means clustering, respectively. These recognition results are then delivered to a converter to control the wheelchair. When assessing the effectiveness of the proposed system with 34 users unable to utilize a standard joystick, the results showed that the proposed system provided a friendly and convenient interface.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.3
no.2
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pp.57-67
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1998
In order to extract the contour of interesting object in the image, Kass suggested the Active Contour Model called "Snakes" The speed of this model is slow and this model is sensitive of initialization. In order to improve these problems, Gunn extracted the accurate contour by using two initializations, and operated to less sensitive of initialization. This method could extract more accurate contour than the existing method, but it had no effect in the speed and it was sensitive of noise. This paper applied to the Energy Minimization Algorithm about only the pixel within the window applying the window of $8{\times}8$ size at each contour point consisting Snakes in order to solve these problems. In order to less sensitive of noise which exists within image, it suggests a method that moves the window to vertical direction for the gradient of each contour point.our point.
This paper implements an AR manual for a vehicle that can be used even in the vehicle interior space where it is difficult to apply the augmentation method of AR content, which is mainly used, and applies a deep learning model to improve the augmentation matching between real space and virtual objects. Through deep learning, the logo of the steering wheel is recognized regardless of the position, angle, and inclination, and 3D interior space coordinates are generated based on this, and the virtual button is precisely augmented on the actual vehicle parts. Based on the same learning model, the function to recognize the main warning light symbols of the vehicle is also implemented to increase the functionality and usability as an AR manual for vehicles.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.1
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pp.77-84
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2024
In this paper, we propose a method for accurately and rapidly detecting defects in wire harnesses by utilizing computer vision to calculate six crucial measurement values: the length of crimped terminals, the dimensions (width) of terminal ends, and the width of crimped sections (wire and core portions). We employ Harris corner detection to locate object positions from two types of data. Additionally, we generate reference points for extracting measurement values by utilizing features specific to each measurement area and exploiting the contrast in shading between the background and objects, thus reflecting the slope of each sample. Subsequently, we introduce a method using the Euclidean distance and correction coefficients to predict values, allowing for the prediction of measurements regardless of changes in the wire's position. We achieve high accuracy for each measurement type, 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, and 99.7%, achieving outstanding overall average accuracy of 97% across all measurements. This inspection method not only addresses the limitations of conventional visual inspections but also yields excellent results with a small amount of data. Moreover, relying solely on image processing, it is expected to be more cost-effective and applicable with less data compared to deep learning methods.
During the electromyographic evaluation for the diagnosis of neuropathy, presence for site of lesion could be predicted by a detection of denervation potentials such as fibrillation potentials or positive sharp waves in a group of muscles. Unfortunately, since denervation potentials are distinguished by examiner's experience, it is possible to make mistake identifying endplate spikes as a denervation potential. The aim of the study was to extract parameters to make an algorithm for quantitative distinction between denervation potentials and endplate spikes. It will help to minimize the examiner's bias and to localize the site of lesion thus increase the reliability on EMG diagnosis. There types of signals, endplate spike, fibrillation potential and positive sharp wave were obtained from the EDB(extensor digitorum brevis) muscle using then neuropathic patients. Eight parameters such as duration, area, slope, peak-to-peak amplitude, positive peak negative peak amplitude, ratio of positive to negative peak amplitude, and number of phase were extracted and compared. As a results, peak-to-peak amplitude, positive peak amplitude, ratio of positive to negative peak amplitude showed statistically significant differences between endplate spikes and denervation potentials. It was concluded that those parameters could be used to establish an algorithm which will improve the accuracies in automated quantitative EMG diagnosis.
Ginseng saponins were analysed using reversed-phase high performance liquid chromatography with several columns. The optimum conditions were as following : reverse phase column; Novapak $C_{18}$ ODS column ($3.9mm{\times}150mm$, $5{\mu}m$), acetonitrile/water binary mobile phase gradient controller system, solvent flow rate; 1.5 mL/min, and UV (203 nm) detector. The complete separation of ginsenoside $Rb_1$, $Rb_2$, Rc, Rd, Re, Rf and $Rg_1$ was achieved within 50 min. The regression coefficients of the calibration curves for seven ginsenosides were 0.98~0.99.
The retention behaviors of 16 PAHs and 4 nitro-PAHs were studied with several parameters involved numbers of carbon atoms, F factor, aqueous solubility, L/B ratio, and numbers of interfering hydrogen atom pairs on the chemical structures of PAHs by using reversed-phase liquid chromatography/diode array detection method (RPLC/DAD) and gradient elution method. It was obtain that the log k' for most of PAHs with increasing the number of carbon and the F factor in their molecules. Chromatographic retention of PAH isomers and nitro-PAHs were examined with aqueous solubility, L/B ratio and number of interfering hydrogen atom pairs. As a result of comparison with these factors and retention times, it was found that those solutes having larger aqueous solubilities and greater L/B ratios were retained longer on stationary phase. This tendency was also occured in the molecules having the more number of interfering hydrogen atom pairs. Detection limits of PAHs which were obtained with three times measurements by RPLC/DAD were in the range of 100~500ng/mL and method detection limit(MDL) for water sample were in the range of 0.1~0.5ng/mL.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.5
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pp.909-916
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2009
This paper presents the automatic vision algorithm to generate and calibrate reference phase plane to improve the accuracy of 3D measuring machine of using phase shifting projection moire method, which is not traditional N-bucket method, but is based on direct image processing method to the pattern projection image. Generally, to acquire accurate reference phase plane, the calibration specimen with well treated surface is needed, and detailed calibration method should be performed. For the cost reduction of specimen manufacturing and the calibration time reduction, on the specimen, not specially designed, with general accuracy level, an efficient calibration procedure for the reference phase generation is proposed. The proposed vision algorithm is developed to extract the line center points of the projected line pattern from acquired images, derive the line feature information consisting of its slope and intercept by using sampled feature points, and finally generate the related reference phase between line pairs. Experimental results show that the proposed method make reference phase plane with a good accuracy under noisy environment and the proposed algorithm can reduce the total cost to make high accurate calibration specimen, also increase the accuracy of reference phase plane, and reduce the complex calibration procedure to move grid via N-bucket algorithm precisely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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