In this paper, a new contour coding algorithm is investigated for use in region based image coding. Generally the contour data may be encoded by its chain codes or chain difference codes. But the data compression efficiency is low because of heavy burden for initial absolute coordinates of each chain. To alleviate this problem, the depth first search in graph traversal algorithm, is applied to the chain difference coding method. The proposed coding scheme is shown to be very efficient for contour images obtained by split-merge segmentation. Finally, we can reuce data about 60% in comparison with modified chain difference coding.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5605-5623
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2016
We propose a face recognition method that utilizes the LCP face descriptor. The proposed method applies a LoG mask to extract a face contour response, and employs the LCP algorithm to produce a binary pattern representation that ensures high recognition performance even under the changes in illumination, noise, and aging. The proposed LCP algorithm produces excellent noise reduction and efficiency in removing unnecessary information from the face by extracting a face contour response using the LoG mask, whose behavior is similar to the human eye. Majority of reported algorithms search for face contour response information. On the other hand, our proposed LCP algorithm produces results expressing major facial information by applying the threshold to the search area with only 8 bits. However, the LCP algorithm produces results that express major facial information with only 8-bits by applying a threshold value to the search area. Therefore, compared to previous approaches, the LCP algorithm maintains a consistent accuracy under varying circumstances, and produces a high face recognition rate with a relatively small feature vector. The test results indicate that the LCP algorithm produces a higher facial recognition rate than the rate of human visual's recognition capability, and outperforms the existing methods.
In this paper, we apply and evolutionary computation(EC), probabilistic optimization algorithm, to active contour. A number of problems exist associated with such as algorithm initialization, existence of local minima, non-convex search space, and the selection of model parameters in conventional models. We propose an adequate fitness function for these problems. The determination of fitness function adequate to active contour using EC is important in search capability. As a result of applying the proposed method to non-convex object shape, we improve the unstability and contraction phenomena, in nature, of snake generated in deformable contour optimization.
영상처리 기술을 이용한 모의훈련에서 사용자는 영상에 전시된 가상객체를 통해 실세계와의 상호작용과 인식능력을 향상시킬 수 있다. 따라서 현실감 있는 모의훈련을 위해서는 가상객체와 실영상을 정합한 후 가상객체로 인해 생기는 폐색영역을 결정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 실 영상위에서 지정된 경로에 따라 가상표적을 이동시킬 때 발생하는 폐색문제를 이웃에지 탐색을 이용한 개선된 윤곽선 추출 알고리즘과 MER(Minimum Enclosing Rectangle)을 이용하여 해결한다. 제안된 윤곽선 추출 알고리즘에 의해 복잡한 물체에 대한 세부적인 윤곽을 얻은 후 성능향상을 위해 객체의 MER을 이용하여 폐색이 일어나는 지점의 3차원 정보를 산출하였다. 실험에서는 부분적 폐색이 발생하는 환경에서 제안한 방법을 기존방법과 비교하고 유효성을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2846-2866
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2022
Caenorhabditis elegans exhibits sophisticated chemotaxis behavior through two parallel strategies, klinokinesis and klinotaxis, executed entirely by a small nervous circuit. It is therefore suitable for inspiring fast and energy-efficient solutions for autonomous navigation. As a random search strategy, the Lévy walk is optimal for diverse animals when foraging without external chemical cues. In this study, by combining these biological strategies for the first time, we propose a spiking neural network model for search and contour tracking of specific concentrations of environmental variables. Specifically, we first design a klinotaxis module using spiking neurons. This module works in conjunction with a klinokinesis module, allowing rapid searches for the concentration setpoint and subsequent contour tracking with small deviations. Second, we build a random exploration module. It generates a Lévy walk in the absence of concentration gradients, increasing the chance of encountering gradients. Third, considering local extrema traps, we develop a termination module combined with an escape module to initiate or terminate the escape in a timely manner. Experimental results demonstrate that the proposed model integrating these modules can switch strategies autonomously according to the information from a single sensor and control steering through output spikes, enabling the model worm to efficiently navigate across various scenarios.
In this paper, we developed an algorithm of generating cam contour curve for hinge mechanism of folder-type mobile phone. The main feature of this hinge mechanism is that we can operate uniform torque to open or close the mobile phone. We divided the opening or closing intervals of the cam into finite sub-intervals, and then we determined the cam contour curve of each sub-interval as a parabolic curve. Finally, these finite parabolic curves form the total cam contour. We can design single cam, which composed moving cam with contour curve and fixed cam that plays only roller, and twin cam with contour curve that is made up the pair of two cams symmetrically.
바둑에서의 사활문제는 컴퓨터바둑을 구현하기 위해 극복되어야 하는 기본적인 문제이다. 그것을 해결하기 위한 중요 고려 사항은 흑백 대국자 간에 누가 둘러싸고 있고 또는 둘러싸여 있는지를 파악하는 것이다. 흑백 그룹간의 경계선을 알아내기 위해 세력함수와 외곽선 추적 알고리즘을 적용하였다. 여러 외곽선 추적 알고리즘 중에서 무어의 이웃 추적을 적용하면 경계선을 생성할 수 있음을 알아냈으며, 아울러 게임트리의 탐색공간을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 제시했다.
In this paper, we developed visual tracking algorithm using double active bar. The active bar model to represent the object can reduce the search space of energy surface and better performance than those of snake model. However, the contour will not find global equilibrium when driving force caused by image may be weak. To overcome this problem. Double active bar is proposed for finding the global minimum point without any dependence on initialization. To achieve the goal, an deformable model with two initial contours in attempted to search for a global minimum within two specific initial contours. This approach improve the performance of finding the contour of target. To evaluate the performance, some experiments are executed. We can achieved the good result for tracking a object on noisy image.
In this paper, an efficient algorithm to estimate the volume and surface area from ultrasonic imaging and a reconstruction algorithm to generate three-dimensional graphics are presented. The computing efficiency is Improved by using the graph theory and the algorithm to determine proper contour points is performed by applying several tolerances. The search for contour points is limited by the change in curvature in order to provide an efficient search of the minimum cost path. These algorithms are applied to a selected mathematical model of ellipsoid. The results show that the measured value of the volume and surface area for the tolerances of 1.0005, 1.001 and 1.002 approximate to the measured values for the tolerance of 1.000 resulting in small errors. The reconstructed 3-dimensional Images are sparse and consist of larger triangular tiles between two cross sections as tolerance is increased.
본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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