Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2003.11a
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pp.145-156
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2003
This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.1
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pp.115-121
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2014
In this paper, we propose a robust background removal integral projection(BRIP) method which can detect close surface targets in coastal environment for IRST. Row pixels of background region from coastal infrared image show similar response. Thus, the proposed BRIP is calculated after horizontal and vertical background estimations and removals are performed sequentially. Finally, surface large targets can be detected using the results of the BRIP. Experimental results on a set of real infrared image sequence show that the proposed method could fully detect ships in every frame.
Light detection and ranging (LiDAR), a widely used sensor in mobile robots and autonomous vehicles, has its most important function as measuring the range of objects in three-dimensional space and generating point clouds. These point clouds consist of the coordinates of each reflection point and can be used for various tasks, such as obstacle detection and environment recognition. However, several processing steps are required, such as three-dimensional modeling, mesh generation, and rendering. Efficient data processing is crucial because LiDAR provides a large number of real-time measurements with high sampling frequencies. Despite the rapid development of controller computational power, simplifying the computational algorithm is still necessary. This paper presents a method for estimating the presence of curbs, humps, and ground tilt using range measurements from a single horizontal or vertical scan instead of point clouds. These features can be obtained by data segmentation based on linearization. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by experiments in various environments.
An, Kyung Ho;Kim, En Tae;Ryu, Uk Jae;Chang, Yun Seok
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.10
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pp.1147-1155
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2013
In this study, we designed and implemented a step detection analyzer that can compare and analyze the step detection rates and results among the step detection algorithms. The step detection analyzer converts 3-axes accelerometer data into continuous energy stream through SVM operation, shows the horizontal comparison among the step detection results for each step detection algorithms, and can make elemental detection analyses. For these processes, the step detection analyzer presents the continuous energy stream as energy waveform, checks the peak values and time location of the detected steps with step detection algorithms, and gives visual interface to get some possible causes in cases of step detection miss. It can also give the threshold graph for each algorithm to check the threshold value on missed cases directly and can help to get more appropriate threshold values or other adjustable parameters in step detection algorithm. This step detection analyzer can be applied efficiently on performance enhancement of step detection algorithm, on deciding an appropriate algorithm for a specific step counter system in the various step counter filed operations.
Choi, Eun Chang;Kim, Jun Yeon;Lee, Jae Won;Lim, Jong Gwan
The Journal of the Korea Contents Association
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v.18
no.4
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pp.398-405
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2018
In the HCI, hand gesture recognition is attracting attention as a method for interaction and information exchange between users and devices along with the development of IT devices. In hand gesture recognition through image processing, palm region detection is a key process contributing to improvement of processing speed and recognition rate. In this paper, we propose a new method for image segmentation between the hand and wrist for palm area detection. The anatomical characteristics of the hand are used to calculate the distance between the iliac bones of the thumb and little finger, which have the widest width, by the horizontal projection histogram of the hand image, and then the palm area is detected by drawing a circle having the width as the diameter. In order to verify the superiority of this method, multiple stage template matching is used to compare and evaluate recognition performance against the four conventional methods for 10 hand gestures. Note that the literatures to offer palm area detection performance evaluation are few although there are many studies on hand gesture recognition.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.3
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pp.209-214
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2010
This paper proposes an algorithm of segmentation and title detection for document image. The automated title detection method that we have developed is composed of two phases, segmentation and title area detection. In the first phase, we extract and segment the document image. To perform this operation, the binary map is segmented by combination of morphological operation and CCA(connected component algorithm). The first phase provides segmented regions that would be detected as title area for the second stage. Candidate title areas are detected using geometric information, then we can extract the title region that is performed by removing non-title regions. After classification step that removes non-text regions, projection is performed to detect a title region. From the fact that usually the largest font is used for the title in the document, horizontal projection is performed within text areas. In this paper, we proposed a method of segmentation and title detection for various forms of document images using geometric features and projection profile analysis. The proposed system is expected to have various applications, such as document title recognition, multimedia data searching, real-time image processing and so on.
In August 2007, coastal upwelling occurred off the east coast of Korea, and vertical water temperature and salinity data were obtained from a real-time surface ocean buoy. Based on the time series observation data, a vertical sound velocity structure was calculated before, during, and after the occurrence of the coastal upwelling, and how the coastal upwelling affects the sound propagation and detection environment through acoustic modeling considering the horizontal scale and actual seabed topography. As a result of comparing and analyzing the low-frequency (500 Hz) sound transmission loss and the target detection range by depth using the parabolic equation model, it was analyzed that if coastal upwelling occurs, a detection gain of up to about 10 dB can be expected. In addition, through this study, it was confirmed that the characteristics of sound propagation can be greatly changed even in a short period of about 2 to 3 days before and after coastal upwelling.
In this paper we present a facial region detection algorithm for real-time image with complex background and various illumination using spatial and temporal methods. For Detecting Human region It used summation of Edge-Difference Image between continuous image sequences. Then, Detected facial candidate region is vertically divided two objected. Non facial region is reduced using Analysis of Major Color Component. Non facial region has not available Major Color Component. And then, Background is reduced using boundary information. Finally, The Facial region is detected through horizontal, vertical projection of Images. The experiments show that the proposed algorithm can detect robustly facial region with complex background various illumination images.
In this paper, an efficient detection algorithm for the flicker, which is caused by mismatching between light frequency and exposure time at CMOS image sensor (CIS), is proposed. The flicker detection can be implemented by specific hardware or complex signal processing logic. However it is difficult to implement on single chip image sensor, which has pixel, CDS, ADC, and ISP on a die, because of limited die area. Thus for the flicker detection, the simple algorithm and high accuracy should be achieved on single chip image sensor,. To satisfy these purposes, the proposed algorithm organizes only simple operation, which calculates the subtraction of horizontal luminance mean between continuous two frames. This algorithm was verified with MATLAB and Xilinx FPGA, and it is implemented with Magnachip 0.18 standard cell library. As a result, the accuracy is 95% in average on FPGA emulation and the consumed gate count is about 7,500 gates (@40MHz) for implementation using Magnachip 0.18 process.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.4
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pp.1278-1284
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2010
In this paper, we propose a new mura detection algorithm for TFT-LCD effectively, which is based on multi-point, 2-dimensional FFT. Since mura in TFT-LCD has a certain area shape, it is seen as a sin wave in a LCD line. Since shapes of mura can be seen a circle, horizontal oval, or vertical oval, it is shown that they can be detected by 2-dimensional FFT easily. Through simulation for test image, it is shown that proposed algorithm can detect various sizes of mura. The proposed algorithm can be utilized in automatic test equipment for effective TFT-LCD mura detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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