Many of the studies of visual attention that are currently underway are seeking ways to make application systems that can be used in practice, and obtained good results using not only simulated images but also real-world images. However, despite that previous studies of selective visual attention are models intended to implement the human vision, few experiments verified the models with actual humans and there is no standardized data nor standardized experimental method for actual images. Therefore, in this paper, we propose a new performance evaluation techniques necessary for evaluation of visual attention systems. We developed an evaluation method for evaluating the performance of the visual attention system through comparison with the results of the human experiments on visual attention. Human experiments on visual attention is an experiments where human beings are instinctively aware of the unconscious when images are given to humans. So it can be useful for evaluating performance of the bottom-up attention system. Also we propose a new selective attention system that guides the user to effectively detect ROI regions by using spatial and temporal features adaptively selected according to the input image. We evaluated the performance of proposed visual attention system through the developed performance evaluation method, and we could confirm that the results of the visual attention system are similar to those of the human visual attention.
The demand of image compression is increasing now for the integration of medical images into the hospital information system. Even though the quantitative distortion can be measured from the difference between original and reconstructed images, it doesn't include the nonlinear characteristics of human visual system. In this study, we have evaluated the nonlinear characteristics of human visual system and applied them to the compression of medical images. The distortion measures which reflect the characteristics of human visual system has been considered. This image compression procedure consists of coding scheme using JND (Just Noticeable Difference) curve, polynomial approximation and BTC (Block Truncation Coding). Results show that this method can be applied to CT images, scanned film images and other kinds of medical images with the compression ratio of 5-10:1 without any noticeable distortion.
As systems for real time computer vision are confronted with prodigious amounts of visual information, it has become a priority to locate and analyze just that information essential to the task at hand, while ignoring the vast flow of irrelevant detail. A method of achieving this is to using human visual attention mechanism. In this paper, short review of human visual attention mechanisms and some computation models of visual attention were shown. This paper can be used as the basic data for researches on development of visual attention system that can perform various complex tasks more efficiently.
This study deals with the investigation of recognition structure on architectural environment and reconstruction of it by artificial intelligence. To test the possibility of the reconstruction, recognition structure on architectural environment is analysed and each steps of the structure are matched with computational methods. Edge Detection and Neural Network were selected as matching methods to each steps of recognition process. Visual perception system established by selected methods is trained and tested, and the result of the system is compared with that of experiment of human. Assuming that the artificial system resembles the process of human recognition on architectural environment, does the system give similar response of human? The result shows that it is possible to establish artificial visual perception system giving similar response with that of human when it models after the recognition structure and process of human.
Objective: The purpose of this study is to develop visual complexity metrics based on theoretical bases. Background: With the development of IT technologies, drivers process a large amount of information caused by automotive human-machine interface (HMI), such as a cluster, a head-up display, and a center-fascia. In other words, these systems are becoming more complex and dynamic than traditional driving systems. Especially, these changes can lead to the increase of visual demands. Thus, a concept and tool is required to evaluate the complicated systems. Method: We reviewed prior studies in order to analyze the visual complexity. Based on complexity studies and human perceptual characteristics, the dimensions characterizing the visual complexity were determined and defined. Results: Based on a framework and complexity dimensions, a set of metrics for quantifying the visual complexity was developed. Conclusion: We suggest metrics in terms of perceived visual complexity that can evaluate the in-vehicle displays. Application: This study can provide the theoretical bases in order to evaluate complicated systems. In addition, it can quantitatively measure the visual complexity of In-vehicle information system and be helpful to design in terms of preventing risks, such as human error and distraction.
영상의 품질을 측정하는 것은 영상처리에서 매우 중요한 문제이다. 지금까지 영상 품질을 측정하기 위한 다양한 방법들이 제시되었고, 이들은 수학적인 관점에서 영상의 품질을 적절히 표현해주고 있다. 그러나, 수학적인 측정과 인간의 시각에 의해서 측정되는 품질은 서로 다를 수 있고 영상이 전달되는 최종 대상체는 인간의 시각이기 때문에 이를 고려한 영상품질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 시각적 특성을 고려하여 영상 품질을 측정할 수 있는 통계적 방법을 제시하였다. 사람의 시각은 영상의 전체적인 품질을 판단하면서도 국부적인 위치에서의 품질을 판단하며, 전체적인 영상의 품질보다는 국부적인 위치에서의 품질이 시각적인 영상품질 판단에 미치는 영향이 크다. 본 논문에서는 영상을 세그먼트화하고 각 세그먼트화된 영상에서 얻어진 영상 품질 값에 스코어링을 하는 통계적 기법을 사용하여 시각에 의한 판단과 유사한 결과를 얻었다.
This paper presents a wavelet-based digital watermarking technique for still images. The digital watermarking considering human visual system (HVS) to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermarking embedding is modified discrete wavelet transform (DWT) coefficients of the subbands of the images. The human visual system is number of factors that effect the noise sensitivity of human eyes that is considered to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermark detection is blind watermark ( original image is not required ). Experimental results successful against attacks by image processing such as add noise, cropping, filtering, JPEG and JPEG2000 compression.
Extracting primitives from imagery plays an important task in visual information processing since the primitives provide useful information about characteristics of the objects and patterns. The human visual system utilizes features without difficulty for image interpretation, scene analysis and object recognition. However, to extract and to analyze feature are difficult processing. The ultimate goal of digital image processing is to extract information and reconstruct objects automatically. The objective of this study is to develop robust method to achieve the goal of the image processing. In this study, an adaptive strategy was developed by implementing Gabor filters in order to extract feature information and to segment images. The Gabor filters are conceived as hypothetical structures of the retinal receptive fields in human vision system. Therefore, to develop a method which resembles the performance of human visual perception is possible using the Gabor filters. A method to compute appropriate parameters of the Gabor filters without human visual inspection is proposed. The entire framework is based on the theory of human visual perception. Digital images were used to evaluate the performance of the proposed strategy. The results show that the proposed adaptive approach improves performance of the Gabor filters for feature extraction and segmentation.
The authors investigate influences of manipulator dynamics on and roles of kinesthetic sensation and visual sensation in a Human-Machine Cooperative System (HMCS). At first, the general structure and essential transfer functions of HMCSs are described based on the previous work. Then, after showing theoretical treatment of manipulator dynamics, this paper analyzes the influences on HMCSs in two cases: one is the control design focusing on tool dynamics and reaction force transfer function, and the other is that specifies maneuver transfer function and transfer function for object dynamics variation. In addition to conventional experiments only employing kinesthetic sensation, other experiments with both kinesthetic and visual sensations are performed to examine difference in the roles of these sensations and the validity of the design without the visual sensation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.61-69
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2007
In this paper, we developed not only a reliable sound localization system including a VAD(Voice Activity Detection) component using three microphones but also a face tracking system using a vision camera. Moreover, we proposed a way to integrate three systems in the human-robot interaction to compensate errors in the localization of a speaker and to reject unnecessary speech or noise signals entering from undesired directions effectively. For the purpose of verifying our system's performances, we installed the proposed audio-visual system in a prototype robot, called IROBAA(Intelligent ROBot for Active Audition), and demonstrated how to integrate the audio-visual system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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