This paper proposes an abstraction mechanism of the low-level digital video features for the automatic retrievals of the explosion scenes from the digital video library. In the proposed abstraction mechanism, the regional dominant colors of the key frame and the motion energy of the shot are defined as the primary abstractions of the shot for the explosion scene retrievals. It is because an explosion shot usually consists of the frames with a yellow-tone pixel and the objects in the shot are moved rapidly. The regional dominant colors of shot are selected by dividing its key frame image into several regions and extracting their regional dominant colors, and the motion energy of the shot is defined as the edge image differences between key frame and its neighboring frame. The edge image of the key frame makes the retrieval of the explosion scene more precisely, because the flames usually veils all other objects in the shot so that the edge image of the key frame comes to be simple enough in the explosion shot. The proposed automatic retrieval algorithm declares an explosion scene if it has a shot with a yellow regional dominant color and its motion energy is several times higher than the average motion energy of the shots in that scene. The edge image of the key frame is also used to filter out the false detection. Upon the extensive exporimental results, we could argue that the recall and precision of the proposed abstraction and detecting algorithm are about 0.8, and also found that they are not sensitive to the thresholds. This abstraction mechanism could be used to summarize the long action videos, and extract a high level semantic information from digital video archive.
Since PAN(panchromatic) and MS(multispectral) imagery of pushbroom scanner have the offset between PAN and MS CCD(charge coupled device) in the focal plane, PAN and MS images are acquired at different time and angle. Since clouds are fast moving objects, they should lead mis-registration problem with wrong matching points on clouds. The registration of cloudy imagery to recognize and remove the contamination of clouds can be categorized into three classes: (1) cloud is considered as nose and removed (2) employing multi-spectral imagery (3) using multi-temporal imagery. In this paper, method (1) and (3) are implemented and analysed with cloudy pushbroom scanner images.
Recently, digital watermarking has been proposed as a viable solution to the need of copyright protection and authentication of multimedia data. A robust wavelet-based watermark casting scheme and a watermark retrieval technique are suggested in this paper. We present a method which can add the watermark to the significant coefficients in the DWT domain, and does not require the original image in the detection process. In adaptive watermark casting method is developed to select perceptually significant coefficients for each subband using multiple threshold. In the proposed method, an adaptive multiple threshold scheme is used to reflect characteristics of each subband and complexity of image. The watermark is adaptively weighted in different subbands to achieve robustness as well as high perceptual quality. The watermark, Gaussian random sequence is added to the large coefficients but not in the lowest subband in the DWT domain. Experimental results show that the proposed algorithm produced visually very good watermarked image which has good invisibility to human eyes and very robust against various image processing and compression attacks.
MIRIS 우주관측카메라는 과학기술위성 3호의 주탑재체로서 $0.8{\sim}2.0{\mu}m$의 근적외선영역에서 우주배경복사와 우리은하 평면의 Pa-$\alpha$ survey 관측을 목적으로 한다. 이러한 임무를 수행하기 위해 MIRIS 우주관측카메라에는 MCT(HgCdTe) IR 검출기가 사용되고 6개의 필터를 장착할 수 있는 필터휠이 설계되었으며, 열잡음을 줄이고 원하는 SNR을 얻기 위해 모두 100K 이하로 냉각이 요구된다. 효과적인 냉각 및 저온유지를 위해서 외부의 열을 1차적으로 차단하는 Cryostat 외부용기와 100K 이하로 냉각되는 내부 Cold Box의 이중구조를 가지는 Dewar가 설계 되었다. 내부 Cold Box의 냉각은 소형 stirling cooler로 이루어지고 외부의 열 유입량이 Cooler의 냉각용량을 넘지 않도록 설계하였다. Cryostat 외부용기는 radiation cooling으로 냉각되어 200K 이하의 온도를 유지하며 내부 Cold Box로의 열유입을 최소화하기 위해 GFRP(Glass Fiber Reinforced Plastic) 단열 지지대와 MLI(Multi Layer Insulation)가 사용된다. 또한 100K으로 냉각시 필터고정부와 Cold Box 구조에서 일어날 수 있는 구조적인 피로도를 줄이고 열변형에 의한 문제를 방지하기 위한 고려가 설계에 포함되었다. FM(Flight Model)은 고진공 환경의 우주공간에서 문제가 발생하지 않도록 설계되었다. 또한 EQM 진동시험결과를 토대로 발사환경에서 발생하는 강한 진동을 견딜 수 있도록 FEM(Finite Elements Method) 구조해석을 통하여 필터고정부에 flexible structure 설계와 완충제를 추가하고 필터휠 구동부와 harness 고정부 및 cooler 지지부를 비롯한 전체 구조물에서 충분히 진동을 극복할 수 있도록 설계하였다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2000.02a
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pp.171-171
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2000
차세대 반도체 제조에서 Design rule 이 점점 더 shrink 됨에 따라 shallow junction 분석의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 shallow junction에 대한 분석방법중의 하나인 SIMS 분석에 있어서 depth resolution을 향상시키는 것이 중요하며, 일차이온의 에너지를 낮추어 줌으로써 이러한 효과를 달성할 수 있다. 그러나 최근의 연구에 따르면 O2+를 이용한 low energy SIMS 분석 시에 non-zero incidence angle로 분석할 경우 surface roughness가 발생한다는 사실이 보고되었으며, surface roughness를 줄이고 분석 초기의 transient region을 줄이기 위한 방법으로 oxygen flooding을 사용하는 경우 특정 각도에서 surface roughness가 여전히 존재할 뿐 아니라 분석 초기영역에서의 sputter rate이 변화하는 문제가 있음이 보고된바 있다. 본 연구에서는 2keV O2+ 일차이온을 이용하여 oxygen flooding 하에서 기존 조건인 60도 incidence로 분석하는 방법의 문제점을 파악하고 incidence angle을 45도로 바꾸어 분석하는 방법을 검토하였다. 그 결과 기존의 분석조건에서는 분석도중 표면부근에서 sputter rate이 변화하고 surface roughness가 증가하는 것을 확인하였고, 그로 인하여 oxygen flooding을 하지 않은 경우와 많은 차이가 발생하는 것을 발견하였다. Incidence angle을 45도로 바꾼 결과 이러한 문제가 해결되는 것을 확인하였으며, 특히 GaAs $\delta$layer 분석을 통하여 이 분석조건이 기존의 분석조건에 비하여 획기적으로 향상되는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 여러 가지 shallow junction 분석을 통하여 이 분석방법이 상당히 신뢰성이 있음을 알 수 있었다. 그러나 여전히 oxygen flooding을 하지 않은 경우에 비하여 다소간의 차이가 있는 것이 발견되었는데, 이는 주로 표면에 잔존하는 산화막에 의한 효과와 oxygen flooding에서 보다 더 depth resolution이 좋음으로 인하여 발생하는 것으로 추정되었으며 그 밖에 다른 가능성도 제기되었다. 따라서 이 방법은 표면 산화막이 거의 없는 시료에 대하여 적용한다면 oxygen flooding을 하지 않은 경웨 비하여 transient region이 거의 없고 junction depth를 보다 신뢰성 있게 측정할 수 잇는 장점이 있는 것으로 판단되었다. As, P의 저 에너지이온 주입시료에 대해 이 분석방법을 적용할 경우 C+s 분석법에 비하여 depth resolution을 비교적 쉽게 향상시킬 수 있었고, oxygen follding을 쓰지 않은 경우에 비해서는 검출한도를 약 100배 정도 향상시킬 수 있었다. 그러나 2.5keV Cs+ 분석법에 비하면 아직 depth resolution이 불충분하여 실제로 shallow As 분석에 적용하기에는 다소 문제점이 있었다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.6
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pp.609-616
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2017
In this paper, we propose an algorithm to obtain more stable and high recognition rate by using left and right rotation information of input image in order to obtain a stable recognition rate in face recognition. The proposed algorithm uses the facial image as the input information in the web camera environment to reduce the size of the image and normalize the information about the brightness and color to obtain the improved recognition rate. We apply Principal Component Analysis (PCA) to the detected candidate regions to obtain feature vectors and classify faces. Also, In order to reduce the error rate range of the recognition rate, a set of data with the left and right $45^{\circ}$ rotation information is constructed considering the directionality of the input face image, and each feature vector is obtained with PCA. In order to obtain a stable recognition rate with the obtained feature vector, it is after scattered in the eigenspace and the final face is recognized by comparing euclidean distant distances to each feature. The PCA-based feature vector is low-dimensional data, but there is no problem in expressing the face, and the recognition speed can be fast because of the small amount of calculation. The method proposed in this paper can improve the safety and accuracy of recognition and recognition rate faster than other algorithms, and can be used for real-time recognition system.
Since gamma-ray bursts(GRBs) have been first known to science societites in 1973, many scientists are involved in their studies. Observations of GRB afterglows provide us with much information on the environment in which the observed GRBs are born. Study of GRB afterglows deals with longer timescale emissions in lower energy bands (e.g., months or even up to years) than prompt emissions in gamma-rays. Not all the bursts accompany afterglows in whole ranges of waveleogths. It has been suggested as a reason for that, for instance, that radio and/or X-ray afterglows are not recorded mainly due to lower sensitivity of detectors, and optical afterglows due to extinctions in intergalactic media or self-extinctions within a host galaxy itself. Based on the idea that these facts may also provide information on the GRE environment, we analyze statistical properties of GRB afterglows. We first select samples of the redshift-known GRBs according to the wavelength of afterglow they accompanied. We then compare their distributious as a function of redshift, using statistical methods. As a results, we find that the distribution of the GRBs with X-ray afterglows is consistent with that of the GRBs with optical afterglows. We, therefore, conclude that the lower detection rate of optical afterglows is not due to extinctions in intergalactic media.
Though background subtraction has been widely studied for last decades, it is still a poorly solved problem especially when it meets real environments. In this paper, we first address some common problems for background subtraction that occur in real environments and then those problems are resolved by improving an existing GMM-based background modeling method. First, to achieve low computations, fixed point operations are used. Because background model usually does not require high precision of variables, we can reduce the computation time while maintaining its accuracy by adopting fixed point operations rather than floating point operations. Secondly, to avoid erroneous backgrounds that are induced by high pedestrian traffic, static levels of pixels are examined using shot-time statistics of pixel history. By using a lower learning rate for non-static pixels, we can preserve valid backgrounds even for busy scenes where foregrounds dominate. Finally, to adapt rapid illumination changes, we estimated the intensity change between two consecutive frames as a linear transform and compensated learned background models according to the estimated transform. By applying the fixed point operation to existing GMM-based method, it was able to reduce the computation time to about 30% of the original processing time. Also, experiments on a real video with high pedestrian traffic showed that our proposed method improves the previous background modeling methods by 20% in detection rate and 5~10% in false alarm rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.3
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pp.48-60
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2007
In previous researches for iris feature extraction, they transform a original iris image into rectangular one by stretching and interpolation, which causes the distortion of iris patterns. Consequently, it reduce iris recognition accuracy. So we are propose the method that extracts iris feature by using polar coordinates without distortion of iris patterns. Our proposed method has three strengths compared with previous researches. First, we extract iris feature directly from polar coordinate circular iris image. Though it requires a little more processing time, there is no degradation of accuracy for iris recognition and we compares the recognition performance of polar coordinate to rectangular type using by Hamming Distance, Cosine Distance and Euclidean Distance. Second, in general, the center position of pupil is different from that of iris due to camera angle, head position and gaze direction of user. So, we propose the method of iris feature detection based on polar coordinate circular iris region, which uses pupil and iris position and radius at the same time. Third, we overcome override point from iris patterns by using polar coordinates circular method. each overlapped point would be extracted from the same position of iris region. To overcome such problem, we modify Gabor filter's size and frequency on first track in order to consider low frequency iris patterns caused by overlapped points. Experimental results showed that EER is 0.29%, d' is 5,9 and EER is 0.16%, d' is 6,4 in case of using conventional rectangular image and proposed method, respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.3
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pp.11-21
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2010
To aim at improving performance and reflecting user's needs of retrieval, the number of researches has been actively conducted in recent year as the quantity of information and generation of the web pages exceedingly increase. One of alternative approaches can be a tagging system. It makes users be able to provide a representation of metadata including writings, pictures, and movies etc. called tag and be convenient in use of retrieval of internet resources. Tags similar to keywords play a critical role in maintaining target pages. However, they still needs time consuming labors to annotate tags, which sometimes are found to be a hinderance caused by overuse of tagging. In this paper, we present an automatic tagging scheme for a solution of current tagging system conveying drawbacks and inconveniences. To realize the approach, face recognition-based tagging system on SNS is proposed by building a face area detection procedure, linear-based classification and boosting algorithm. The proposed novel approach of tagging service can increase possibilities that utilized SNS more efficiently. Experimental results and performance analysis are shown as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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