The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.3
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pp.249-255
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2017
The finger vein recognition technology is a method to acquire a finger vein image by illuminating infrared light to the finger and to authenticate a person through processes such as feature extraction and matching. In order to recognize a finger vein, a 2D mask-based two-dimensional convolution method can be used to detect a finger edge but it takes too much computation time when it is applied to a low cost micro-processor or micro-controller. To solve this problem and improve the recognition rate, this study proposed an extraction method for the region of interest based on virtual core points and moving average filtering based on the threshold and absolute value of difference between pixels without using 2D convolution and 2D masks. To evaluate the performance of the proposed method, 600 finger vein images were used to compare the edge extraction speed and accuracy of ROI extraction between the proposed method and existing methods. The comparison result showed that a processing speed of the proposed method was at least twice faster than those of the existing methods and the accuracy of ROI extraction was 6% higher than those of the existing methods. From the results, the proposed method is expected to have high processing speed and high recognition rate when it is applied to inexpensive microprocessors.
A novel integrated laser, that is, a distributed reflector laser diode integrated with an electroabsorption modulator, is proposed to improve the output efficiency, single-mode stability, and chirp. The proposed laser can be realized using the selective metalorganic vapor phase epitaxy technique (that is, control of the width of the insulating mask), and its fabrication process is almost the same as the conventional electroabsorption modulated laser (EML) process except for the asymmetric coupling coefficient structure along the cavity. For our analysis, an accurate time-domain transfer-matrix-based laser model is developed. Based on this model, we perform steady-state and large-signal analyses. The performances of the proposed laser, such as the output power, extinction ratio, and chirp, are compared with those of the EML. Under 10-Gbps NRZ modulation, we can obtain a 30% higher output power and about 50% lower chirp than the conventional EML. In particular, the simulation results show that the chirp provided by the proposed laser can appear to have a longer wavelength side at the leading edge of the pulse and a shorter wavelength side at the falling edge.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.889-894
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2009
Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.
In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. The proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.598-604
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2012
Image signal is corrupted by various noises in image processing, many studies are being accomplished to restore those images. In this paper, we proposed a cascade filter algorithm for removing random valued impulse noise. The algorithm consists two steps that noise detection and noise elimination. Variance of filtering mask and center pixel variance are calculated for noise detection, and the noise pixel is replaced by estimated value which first apply switching self adaptive weighted median filter and finally processed by modified weight filter. Considering the proposed algorithm only remove noise and preserve the uncorrupted information that the algorithm can not only remove noise well but also preserve edge.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.956-958
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2016
Currently, image processing has been widely utilized and the noise may be occurred in the processes of image data transmission, processing, and storage. The studies have been actively conducted to eliminate the added noise in the image. The types of noise in the image are various depending on the causes and the forms, and additive white Gaussian noise(AWGN) is the representative one. The algorithm to apply and process the weighted value was suggested by the directions of the pixel in the local mask using edge detection to relieve the added AWGN in the image in this article.
In this paper, a novel frame rate up conversion (FRUC) algorithm using adaptive extended bilateral motion estimation (AEBME) is proposed. Conventionally, extended bilateral motion estimation (EBME) conducts dual motion estimation (ME) processes on the same region, therefore involves high complexity. However, in this proposed scheme, a novel block type matching procedure is suggested to accelerate the ME procedure. We calculate the edge information using sobel mask, and the calculated edge information is used in block type matching procedure. Based on the block type matching, decision will be made whether to use EBME. Motion vector smoothing (MVS) is adopted to detect outliers and correct outliers in the motion vector field. Finally, overlapped block motion compensation (OBMC) and motion compensated frame interpolation (MCFI) are adopted to interpolate the intermediate frame in which OBMC is employed adaptively based on frame motion activity. Experimental results show that this proposed algorithm has outstanding performance and fast computation comparing with EBME.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.13
no.4
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pp.77-86
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2010
In this paper, we propose a real time post-processing visual enhancement technique to reduce the blocking artifacts in block based DCT decoded image for mobile devices that have allocation of the restricted resource. In order to reduce the blocking artifacts effectively even while preserving the image edge to the utmost, the proposed algorithm uses the deblocking filtering or the directional filtering according to the edge detection of the each pixel. After it is discriminated that the pixel to apply the deblocking filtering belongs again to the monotonous area, the weighted average filter with the adaptive mask is applied for the pixel to remove the blocking artifacts. On the other hand, a new directional filter is utilized to get rid of staircase noise and preserve the original edge component. Experimental results show that the proposed algorithm produces better results than those of the conventional algorithms in both subjective and objective qualities.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.17
no.2
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pp.41-47
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2010
The effect of PCB and BGA pad designs was investigated on the mechanical property of Pb-free solder joints. The mechanical property of solder joint was tested by three different test methods of drop impact tests, bending impact test, and high speed shear test. Two kinds of pad design such as NSMD (Non-Solder Mask Defined) and SMD (Solder Mask Defined) were applied with the OSP finished Pb-free solder (Sn-3.0Ag-0.5Cu, Sn-1.2Ag-0.5Cu). in the drop impact test and bending impact test, the characterized lifetime showed the same tendency, and SMD design showed better mechanical property of solder joint than NSMD regardless of test method, which was due to the different crack path. The fracture crack on SMD pad was propagated along the intermetallic compound (IMC) layer of solder joint, while the fracture crack on NSMD pad propagated through upper edge of land which shields pattern. In the high speed shear test, pad lift occurred on the solder joint of NSMD. SMD/SMD combination of pad design consequently illustrated the best mechanical property of BGA/PCB solder joint, followed by SMD/NSMD, NSMD/SMD, and NSMD/NSMD.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.3
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pp.96-104
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2009
In this paper, we propose a no-reference objective Quality assessment metrics of image. The blockiness and blurring of edge areas which are sensitive to the human visual system are modeled as step functions. Blocking and blur metrics are obtained by estimating local visibility of blockiness and edge width, For the blocking metric, horizontal and vertical blocking lines are first determined by accumulating weighted differences of adjacent pixels and then the local visibility of blockiness at the intersection of blocking lines is obtained from the total difference of amplitudes of the 2-D step function which is modelled as a blocking region. The blurred input image is first re-blurred by a Gaussian blur kernel and an edge mask image is generated. In edge blocks, the local edge width is calculated from four directional projections (horizontal, vertical and two diagonal directions) using local extrema positions. In addition, the kurtosis and SSIM are used to compute the blur metric. The final no-reference objective metric is computed after those values are combined using an appropriate function. Experimental results show that the proposed objective metrics are highly correlated to the subjective data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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