In this paper, we propose fuzzy c-means (FCM) to solve recognition errors in invariant range image, multi-pose face recognition. Scale, center and pose error problems were solved using geometric transformation. Range image face data was digitized into range image data by using the laser range finder that does not depend on the ambient light source. Then, the digitized range image face data is used as a model to generate multi-pose data. Each pose data size was reduced by linear reduction into the database. The reduced range image face data was transformed to the gradient face model for facial feature image extraction and also for matching using the fuzzy membership adjusted by fuzzy c-means. The proposed method was tested using facial range images from 40 people with normal facial expressions. The output of the detection and recognition system has to be accurate to about 93 percent. Simultaneously, the system must be robust enough to overcome typical image-acquisition problems such as noise, vertical rotated face and range resolution.
Since image data has large data amount, proper image compression is necessary to transmit and store the data efficiently. Image compression brings about bit rate reduction but results in some artifacts. This artifacts are blocking artifacts, mosquito noise, which are observed in DCT based compression image, and ringing artifacts, which is perceived around the edges in wavelet based compression image. In this paper, we propose directional postprocessing technique which improved the decoded image quality using the fact that human vision is sensible to ringing artifacts around the edges of image. First we detect the edge direction in each block. Next we perform directional postprocessing according to detected edge direction. Proposed method is that the edge direction is block. Next performed directional postprocessing according to detected edge direction. If the correlation coefficients are equivalent to each directions, postprocessing is not performed. So, time of the postproces ing brings about shorten.
In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.
This study is concerned with image information management system for small scale hospital. We intended to developing image management system which is used of the existing analog devices such as medical camera, supersonic analyser, endoscope etc. We developed a video in interface board based USB 2.0 for handling image in real time. It is capable of transmitting image input signal like as NTSC, PAL to personal computer through USB 2.0. The developed the board of 40 speeds compared with the exiting system based USB 1.0. Especially the developed system is very helpful for small hospital like as dental clinic, because it is easy and convenient to manage image information without expert. So it will provide reduction of time and cost for handling image information(collecting, saving, retrieval, transmitting image).
최근 디지털카메라의 기술 개발은 빛이 부족한 상황에서도 사진용 플래시와 같은 장비를 사용하지 않고서 사진을 촬영할 수 있는 다양한 고감도 기능을 탑재하는 경향이다. 또한 다양한 고감도에 적용시킬 수 있는 디지털카메라의 노이즈감소기능도 동시에 개발되고 있다. 그러나 노이즈가 발생하기 쉬운 고감도 상황에서 디지털카메라의 노이즈감소기능은 노이즈를 감소시키는 동시에 이미지의 해상도도 감소시키는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 디지털카메라의 노이즈감소기능이 이미지 해상도에 미치는 영향을 실험을 통해 양적으로 수치화 하고자 한다. 실험은 해상도와 노이즈 타깃을 디지털카메라의 감도별로 촬영하고, 측정값을 분석한 결과 노이즈감소기능이 적용될 때 최대 15%까지 해상도가 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구는 디지털카메라의 사용자에게는 노이즈감소기능의 정확한 활용을 가능하게 하며 제조사에게는 노이즈감소기능을 검증해 볼 수 있게 할 것이다.
This study analyzed risk perception and risk reduction behaviors of male and female college students in their twenties who purchased fashion products in internet shopping malls. It also investigated the relationship between risk perception and risk reduction behavior as well as the ways in which groups, categorized by risk perception, differed in their risk reduction behaviors. The results of this study were as follows: first, seven factors of risk perception were identified. These were product quality, shipping, product image, payment, economic feasibility, fear of other people's reactions, and size. Six types of risk reduction behavior were also identified. These were product comparison, word-of-mouth information search, price search, preference for name-brand, service comparison, and referring to experiences. Next, a correlational analysis of the factors of risk perception and those of risk reduction behavior showed several patterns. The highest positive correlation was between economic risk perception and product comparison behavior. In addition, shipping risk perception was positively correlated with service comparison behavior and product quality and product image had a positive correlation with word-of-mouth information search behavior. Third, customers of internet shopping malls could be categorized into three groups: shipping risk perception group, high risk perception group, and product quality risk perception group. The groups were shown by factor analysis to be significantly different to each other. Finally, risk reduction behavior was investigated according to the different groups of risk perception of the internet shopping malls and the results showed significant differences among groups.
Jae-Chan Ryu;Jong-Tae Yoon;Byung Jun Kim;Mi Hyeon Kim;Eun Ji Moon;Pae Sun Suh;Yun Hwa Roh;Hye Hyeon Moon;Boseong Kwon;Deok Hee Lee;Yunsun Song
Korean Journal of Radiology
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제24권7호
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pp.681-689
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2023
Objective: Three-dimensional rotational angiography (3D-RA) is increasingly used for the evaluation of intracranial aneurysms (IAs); however, radiation exposure to the lens is a concern. We investigated the effect of head off-centering by adjusting table height on the lens dose during 3D-RA and its feasibility in patient examination. Materials and Methods: The effect of head off-centering during 3D-RA on the lens radiation dose at various table heights was investigated using a RANDO head phantom (Alderson Research Labs). We prospectively enrolled 20 patients (58.0 ± 9.4 years) with IAs who were scheduled to undergo bilateral 3D-RA. In all patients' 3D-RA, the lens dose-reduction protocol involving elevation of the examination table was applied to one internal carotid artery, and the conventional protocol was applied to the other. The lens dose was measured using photoluminescent glass dosimeters (GD-352M, AGC Techno Glass Co., LTD), and radiation dose metrics were compared between the two protocols. Image quality was quantitatively analyzed using source images for image noise, signal-to-noise ratio, and contrast-to-noise ratio. Additionally, three reviewers qualitatively assessed the image quality using a five-point Likert scale. Results: The phantom study showed that the lens dose was reduced by an average of 38% per 1 cm increase in table height. In the patient study, the dose-reduction protocol (elevating the table height by an average of 2.3 cm) led to an 83% reduction in the median dose from 4.65 mGy to 0.79 mGy (P < 0.001). There were no significant differences between dose-reduction and conventional protocols in the kerma area product (7.34 vs. 7.40 Gy·cm2, P = 0.892), air kerma (75.7 vs. 75.1 mGy, P = 0.872), and image quality. Conclusion: The lens radiation dose was significantly affected by table height adjustment during 3D-RA. Intentional head off-centering by elevation of the table is a simple and effective way to reduce the lens dose in clinical practice.
This paper describes a tomographic imaging technique for evaluating the thickness reduction of a plate-like structure using a noncontact sensor network based on an electromagnetic acoustic transducer that generates shear horizontal plate waves. Because this technique is based on the effect of mode cutoff and time of flight of guided waves caused by a change in thickness, the tomographic image provides information on the presence of defects in the structure. To verify the performance of the method, artificial defects with various thickness reduction ratios were machined in an aluminum plate, and the tomographic imaging results are reported. The results show that the generated tomographic image displays the thickness reductions and can identify their locations. Therefore, the proposed technique has good potential as a tool for health monitoring of the integrity of plate-like structures.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.175-181
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2017
This paper describes the upgrade of an existing wave information retrieval algorithm by employing noise reduction in the pixel domain. Several algorithms for collecting wave information parameters from X-band radar image sequences including the wind field and current velocity have been developed over the past three decades. Using these algorithms, a band-pass filter (BPF) is applied to remove the non-wave contribution from the image spectra after the sea surface current velocity has been computed. However, such BPF designs have been both complex and insufficient in removing undesired components in X-band radar images. For this study, to improve the performance of wave information retrieval, an efficient noise reduction algorithm is incorporated into a regular wave information retrieval process. That is, the proposed algorithm was designed for operation in a more proper manner by effectively removing the undesired components in the pixel domain. Experiment results demonstrate that the proposed algorithm produces very close estimates to the buoy data records under undesirable noise conditions.
The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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