Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.896-897
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2014
Multi-lane detection is useful for the smart navigation system. In this paper, a novel multi-lane detection method is presented. The proposed three point Laplacian filter (TPLF) can complement the weak points of the previous box filter and step filter. The experimental results validate the feasibility of the proposed multi-lane detection method.
본 논문은 실제 주행 도로영상에서 교통표지판을 검출하기 위하여 다중 색상 임계값 모델을 이용한 색상 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하나의 모델을 이용하는 기존의 색 분할 방법과 달리 다양한 조명 환경에서도 동작할 수 있는 다중 색상 모델을 사용한 방법이다. 모델 생성을 위해 각 조명 모델에 해당하는 학습용 데이터를 이용하여 모델의 임계값 범위를 추정한다. 이 과정에서 임계값의 범위는 상위 0.5%와 하위 0.5%를 제외한 픽셀 값 분포에서의 최대 및 최소값으로 결정한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 조명 상태에서의 교통표지판도 검출이 가능하다.
본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.
컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.6C
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pp.634-641
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2009
The goal of OSIC-series detection methods is to approach the ML performance with feasible complexity. However, since they sometimes suffer from the empty vector problem, they can not achieve the soft-output ML performance or many candidate vectors are required to achieve the soft-output ML performance. In this paper, we propose the novel detection method, which can generate the reliable soft-outputs without suffering from empty vector problem. The proposed detector can approach the near soft-output ML performance as well as hard-output. Further, the complexity study shows that the proposed detection method has the lowest complexity compared to the other detectors having the near ML performance.
In this paper, we propose a vanishing point detection method using multiple initial vanishing points. Vanishing points are important geometric information that is used for reconstructing 3D structures. Three vanishing points are detected for indoor scenes. In the previous work, it could be inaccurate to detect only one initial vanishing point, because initial vanishing point getting most highest sum of voting could be deferent from the best initial vanishing point. Therefore the method which sets multiple initial vanishing point and detects a best vanishing point from them gives us preparation for the prior case. Also in this paper, we propose a adjusting vanishing point method by postprocessing of detected vanishing points. We could detect more accurate vanishing point by using postprocessing. Experimental results show that the accuracy of the vanishing point detection is about 1~2% higher than that of the existing method through the proposed method and the performance is improved accordingly.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.4
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pp.27-35
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2011
Multicarrier-Direct Sequence/Code Division Multiple Access(MC-DS/ CDMA) which is a combination of Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) and DS/CDMA has been of significant interest as a means to take such advantages as bandwidth efficiency, high bit rate and robustness against multipath fading. In this paper we study a reduced-complexity multiuser detection aided multirate MC-DS/CDMA with time(T)-domain and frequency(F)-domain spreading. The one- dimensional orthogonal variable spreading factor(1D OVSF) code extracted from 2D OVSF code are used as a spreading code in T/F-domain. The proposed system will use code grouping interference cancellation(CGIC) receiver to reduce Multiuser Interference(MUI). The CGIC receiver uses code grouping by the correlation properties of 1D OVSF code and dose not requires the code information and activity of other user. The multiuser detector with CGIC receiver will be analyzed in Time- and Frequency-domain separately(jointly). The system performance is analytically derived in Additive White Gaussian Noise(AWGN) channel and we also compare the system performance between proposed system and T/F spreaded single(multi) rate multiuser MC-DS/CDMA system. In the computer simulation results, the proposed receiver of demonstrated huge performance improvement over conventional matched filter receiver.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.39
no.4
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pp.595-601
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2010
This study was conducted to detect and identify Staphylococcus aureus, Vibrio parahaemolyticus, and Salmonella enterica subsp. using simultaneous multiplex polymerase chain reaction (multiplex PCR) assay. 23S rRNA partial gene (S. aureus), tox R gene (V. parahaemolyticus), and inv A gene (S. enterica subsp.) as diagnostic marker gene were suggested, and their amplicon sizes were 482 bp, 368 bp, and 284 bp, respectively. Non specific amplicons by STA-5F/STA-5R primer, ToxR-F/ToxR-R primer, and 139/141 primer were not observed in genomic DNA of pathogen bacteria as Bacillus cereus, Listeria monocytogenes, Escherichia coli, Proteus vulgaris, Streptococcus pyogenes, Candida albicans, and Shigella sonnei. The extracted crude DNA of targeted bacteria was detected as PCR template successfully. The detection limits were $10^5\sim10^4$ CFU/mL and 10 pg of purified genomic DNA of S. aureus, V. parahaemolyticus, and S. enterica subsp. by using simultaneous multiplex PCR.
This paper proposes a real-time face detection system which detects multiple faces from low resolution video such as web-camera video. First, It finds face region candidates by using AdaBoost based object detection method which selects a small number of critical features from a larger set. Next, it generates reduced feature vector for each face region candidate by using principle component analysis. Finally, it classifies if the candidate is a face or non-face by using SVM(Support Vector Machine) based binary classification. According to experiment results, the proposed method achieves real-time face detection from low resolution video. Also, it reduces the false detection rate than existing methods by using PCA and SVM based face classification step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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