Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.1
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pp.53-59
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2011
In many face recognition applications such as security systems, it is assumed that upright faces are given to the system. In order for the system to be used in more general environments, the system should be able to deal with the rotated faces properly. It is a generally used approach to rotate the face detection window and apply face detector repeatedly to detect a rotated face in the given image. But such an approach requires a lot of computation time. In this paper, a method of extracting the axis of symmetry for a given set of points is proposed. The axis of symmetry for the edge points in the face detection window is extracted in a way that is fast and accurate, and the face detector is applied only for that direction. It is shown that the mean and standard deviation of the symmetry detection error is $0^{\circ}$ and $3^{\circ}$ respectively, for the database used.
High-energy and high-dose X-ray and electron beam have been used in radiation therapy after developing particle accelerators. It is recommended to irradiate patients exect real dose for improving therapy effectiveness by International Committee on Radiation Units and Measurement. The radiation detector for daily beam checks of medical accelerators is described. Using thirteen silicon diodes, we have designed the diode detector providing information about calibration, beam symmetry, flatness, stability variation according to radiation damage, time and general quality assurance for both photon and eletron beams. we also compared these measurement values with those of using ionization chamber, film and semiconductor dosimeter.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.838-840
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2005
본 논문에서는 감시 시스템 내에서 검출된 객체에 대해 정확한 특징벡터를 추출하기 위한 그림자 제거(shadow casting)방법을 제안한다. 그림자에 외해 부정확한 특징벡터를 가지게 되는 객체는 동일한 객체임에도 불구하고 서로 다른 객체로 인식하는 잘못된 결과를 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 객체가 가지는 대칭성을 사용하여 그림자 후보 영역을 추출한 후 중심축으로부터의 거리에 비례한 가중치값을 사용하여, 추출한 영역에 대해 그림자를 제거를 수행한다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.267-273
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2011
In this paper, we proposed the method to detect brain tumor region in MR images. Our method is composed of 3 parts, detection of tumor slice, detection of tumor region and tumor boundary detection. In the tumor slice detection step, a slice which contains tumor regions is distinguished using symmetric analysis in 3D brain volume. The tumor region detection step is the process to segment the tumor region in the slice distinguished as a tumor slice. And tumor region is finally detected, using spatial feature and symmetric analysis based on the cluster information. The process for detecting tumor slice and tumor region have advantages which are robust for noise and requires less computational time, using the knowledge of the brain tumor and cluster-based on symmetric analysis. And we use the level set method with fast marching algorithm to detect the tumor boundary. It is performed to find the tumor boundary for all other slices using the initial seeds derived from the previous or later slice until the tumor region is vanished. It requires less computational time because every procedure is not performed for all slices.
Conventional microgyroscopes of vibrating type require resonant frequency tuning of the driving and sensing modes to achieve high sensitivity. These tuning conditions depend on each fabricated microgyroscopes, even though the microgyroscopes are identically designed. A new micromachined resonator, which is applicable to microgyroscopes with self-toning characteristics, is presented. Since the laterally driven two degrees of freedom (2DOF) resonator was designed as a symmetric structure with identical stiffness in two orthogonal axes, the resonator is applicable to vibrating microgyroscopes, which do not need mode tuning. A dynamic model of the resonator was derived considering gyroscopic application. The dynamic model was evaluated by experimental comparison with fabricated resonators. The microgyroscopes were fabricated using a simple 2-mask-process of a single polysilicon layer deposited on an insulator layer. The feasibility of the resonator as a vibrating microgyroscopes with self-tuning capability is discussed. The fabricated resonators of a particular design have process-induced non-uniformities that cause different resonant frequencies. For several resonators, the standard deviations of the driving and sensing frequencies were as high as 1232Hz and 1214Hz, whereas the experimental average detuning frequency was 91.75Hz. The minimum detuned frequency was 68Hz with $0.034mVsec/^{\circ}$ sensitivity. The sensitivity of the microgyroscopes was low due to process-induced non-uniformity; the angular rate bandwidth, however, was wide. This resonator could be successfully applicable to a vibrating microgyroscopes with high sensitivity, if improvements in uniformity of the fabrication process are achieved. Further developments in improved integrated circuits are expected to lower the noise level even more.
In anatomical aspects, magnetic resonance image offers more accurate information than other medical images such as X ray, ultrasonic and CT images. This paper introduces a method that segments and detects lesion for 2 dimensional axial MR brain images automatically. Image segmentation process consists of 2 stages. First stage extracts cerebrum region using thresholding and morphology. In the second stage, white matter, gray matter and cerebrospinal fluid in the cerebrum are extracted using FCM, We could improve processing time as removing uninterested region. Finally symmetry measure and anatomical Knowledge are used to detect lesion.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.4
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pp.55-62
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2004
In this paper, we have developed a portable acceleration measurement system to measure acceleration signals during walking and a gait analysis algorithm which can evaluate gait regularity and symmetry and estimate gait parameters automatically. Portable acceleration measurement system consists of a biaxial accelerometer, amplifiers, lowpass filter with cut-off frequency of 16Hz, one-chip microcontroller, EEPROM and RF(TX/RX) module. The algerian includes FFT analysis, filter processing and detection of main peaks. In order to develop the algorithm, eight hemiplegic patients for training set and the other eight hemiplegic patients for test set are participated in the experiment. Acceleration signals during 10m walking were measured at 60 samples/sec from a biaxial accelerometer mounted between L3 and L4 intervertebral area. The algorithm, detected foot contacts and classified right/left steps, and then calculated gait parameters based on these informations. Compared with video data and analysis by manual, algorithm showed good performance in detection of foot contacts and classification of right/left steps in test set perfectly. In the future, with improving the reliability and ability of the algerian so that calculate more gait Parameters accurately, this system and algerian could be used to evaluate improvement of walking ability in hemiplegic patients in clinical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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