The oocytes from most of animal species accumulate genetic information and other necessary materials during oogenesis for the later use in the early development. Over the years oocyte maturation has been studied extensively both in vitro and in vivo. Particularly, maturation of follicular oocyte in vitro becomes one of the important tools for the studies of basic cell biology, the in vitro technology of animal production, and in particular, the somatic cell cloning by nuclear transfer. We examined meiotic maturation and cumulus expansion in the presence of translation or transcription inhibitors for varying periods of in viかo maturation (IVM) of pig oocyte. In Experiment 1, the results revealed that translation and transcription inhibitors inhibited cumulus expansion and meiotic maturation during 35h of IVM. However, 50 to 60% of the oocytes underwent nuclear maturation without cumulus expansion during 75h of IVM. The rest of the oocytes were arrested at metaphase I (40-50%) in the presence of the inhibitors. In Experiment II, the OCCs were exposed to the drugs only for 15h to examine translation and transcription inhibitors on cumulus expansion and meiotic maturation. Transcription inhibitors for 15h did not arrest meiotic maturation when the oocytes were cultured for subsequent, necessary period of IVM, whereas cumulus expansion was completely inhibited, suggesting that initial 15h is critical transcription activity far cumulus expansion. Translation inhibitors for 15h exposure did not alter cumulus expansion and meiotic maturation during subsequent culture in the absence of the drugs. In Experiment III, the OCCs were exposed to the drugs only for later 30h to examine the influence of transcription and translation inhibitors on oocyte maturation. Interestingly, all meiotic maturation underwent normally with full expansion of cumulus. Similar results were obtained from Experiment IV where 5h of exposure from 15 to 20h of IVM culture to the drugs was performed and subsequently cultured for same period in fresh medium. Taken there results together, both transcription and translation are necessary for nuclear maturation and cumulus expansion, and first 15h IVM for cumulus expansion is critical. The arrested oocytes by the drugs were still capable of undergoing nuclear maturation, although cumulus expansion was affected.
본 연구는 합성곱 신경망 모델에서 이미지 데이터 증강을 통하여 대장암 진단 모델의 정확도를 개선하고자 하였다. 이미지 데이터 증강은 기초 이미지 조작 방법을 이용하여 뒤집기, 회전, 이동, 밀림, 주밍을 사용하였다. 본 연구에서는 실험설계를 위해 보유하고 있는 5000개의 이미지 데이터에 대해 훈련 데이터와 평가 데이터로 각각 4000개와 1000개로 나누었으며, 훈련 데이터 4000개에 대해 이미지 데이터 증강 기법으로 4000개와 8000개의 이미지를 추가하여 모델을 학습시켰다. 평가 결과는 훈련 데이터 4000개, 8000개, 12000개에 대한 분류 정확도가 각각 85.1%, 87.0%, 90.2%로 나왔으며 이미지 데이터 증강에 따른 개선 효과를 확인하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.313-320
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1999
In this paper, a translation, rotation and scale invariant system for the classification of closed 2D images using the bispectrum of a contour sequence and the weighted fuzzy mean method is derived and compared with the classification process using one of the competitive neural algorithm, called a LVQ(Learning Vector Quantization). The bispectrun based on third order cumulants is applied to the contour sequences of the images to extract fifteen feature vectors for each planar image. These bispectral feature vectors, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two-dimensional planar images and are fed into an classifier using weighted fuzzy mean method. The experimental processes with eight different shapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of the proposed classifier.
본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.
In this paper, we present a new approach to solve the problem of estimating the camera 3-D location and orientation from a matched set of 3-D model and 2-D image features. An iterative least-square method is used to solve both rotation and translation simultaneously. Because conventional methods that solved for rotation first and then translation do not provide good solutions, we derive an error equation using roll-pitch-yaw angle to present the rotation matrix. To minimize the error equation, Levenberg-Marquardt algorithm is introduced with uniform sampling strategy of rotation space to avoid stuck in local minimum. Experimental results using real images are presented.
A direct authentication from gray-scale image, instead of the conventional multi-step preprocessing, is proposed using Gabor filter-based features from the gray-scale fingerprint around core point. The core point is located as a reference point for the translation invariant matching. And its principal symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and features are directly extracted form the blocked gray level fingerprint using Gabor filter. The proposed fingerprint authentication is based on the Euclidean distance between the corresponding Gabor features of the input and the template fingerprints. Experiments are conducted on 300${\times}$300 fingerprints obtained from a CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could lower the False Reject Rate(FRR) to 18.2% under False Acceptance Rate(FAR) of 0%.
Purpose : To develop a new subtraction program for registering digital periapical images based on the correspondence of anatomic structures. Materials and Methods: The digital periapical images were obtained by Digora system with Rinn XCP equipment after translation of 1-16 mm, and rotation of 2-20° at the premolar and molar areas of the human dried mandible. The new subtraction program, NIH Image program and Emago/Advanced program were compared by the peak-signal-to noise ratio (PSNR). Results : The new subtraction program was superior to NIH Images program and Emagol Advanced program up to 16 mm translation and horizontal angulation up to 4°. Conclusion: The new subtraction program can be used for subtracting digital periapical images.
Local deformations in back filling materials of two sands and one glass bead with different particle shapes behind a rigid retaining wall were studied. Two kinds of boundary conditions were compared: active wall translation and active rotation of the wall about its toe. Effect of the speed of active wall translation was also investigated. The digital image correlation method was used to analyze local deformation developments inside the materials. Test results showed that particle shape and density mainly influence the inclination angle and width of the shear band. The general shear band pattern is strongly dependent on the wall movement mode, while it was little influenced by particle shape. Within a limited range of wall speed in this study, shear band became wider and local deformation became larger with increase of wall speed.
This paper presents a translation, rotation and scale invariant methodology for the recognition of closed planar shape images using the bispectrum of a contour sequence and the learning vector quantization(LVQ) neural classifier. The contour sequences obtained from the closed planar images represent the Euclidean distance between the centroid and all boundary pixels of the shape, and are related to the overall shape of the images. The higher order spectra based on third order cumulants is applied to tihs contour sample to extract fifteen bispectral feature vectors for each planar image. There feature vector, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two0dimensional planar images and are fed into a neural network classifier. The LVQ architecture is chosen as a neural classifier because the network is easy and fast to train, the structure is relatively simple. The experimental recognition processes with eight different hapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of this proposed method even the target images are significantly corrupted by noise.
Image processings using the two-dimensional wavelet transform (2DWT) have been a very active research area in recent years because the 2DWT possess many good properties. However, the discrete 2DWT can not be used for pattern recognition directly because it does not have the translation property. In this paper, we show why conventional discrete two-dimensional wavelet transforms cannot be used for pattern recognitions directly. Then, we propose a new method that makes it possible to use discrete 2DWT to pattern recognition without modification of standard pyramidal algorithms. The main idea of our method is to postprocess the wavelet transformed images using the second-order neural network. To justify the validity of the method, evaluations with test images were performed. The effectiveness of the method can be shown by the evaluation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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