Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.2
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pp.1-10
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2002
This paper presents the new template based human face recognition methods to improve the recognition performance against scale and in-plane rotation variations of face images. To enhance the recognition performance, the templates are generated by linear or nonlinear operation on multiple images including different scales and rotations of faces. As the invariant features to allow for scale and rotation variations of face images, we adopt the affine transformation, the log-polar mapping, and the log-polar image based FFT. The proposed recognition methods are evaluated in terms of the recognition rate and the processing time. Experimental results show that the proposed template based methods lead to higher recognition rate than the single image based one. The affine transformation based face recognition method shows marginally higher recognition rate than those of the log-polar mapping based method and the log-polar image based FFT, while, in the aspect of processing time, the log-polar mapping based method is the fastest one.
Geological symbols are used for describing geological information. But it's not ease to represent them in commercial GIS s/w, because of their complexity and diversity. This study aims at developing the geological symbol mapping tool for representing geological symbol on user's geological information. Geological symbol mapping too is a web application which can handle SHP format and map geological symbols based on user's requests. It manages geological symbols and mapping codes and symbols are mapped within the geological boundary according to the corresponding non-spatial field that is a mapping code. The system has functions to upload a user's GIS file, and download the converted image file which is mapped geological patterns. The system displays converted images to be check mapping results. Because the symbols are simple bitmap files, user(system manager) can design and apply them rapidly without considering specific commercial S/W. Thus, it is expected that this system plays an important role to disseminate geological standards such as geological symbols. And the results of this study can be used for developing global geological symbols and applying them easily
This paper proposes a global mapping algorithm for multiple robots from an omnidirectional-vision simultaneous localization and mapping (SLAM) approach based on an object extraction method using Lucas-Kanade optical flow motion detection and images obtained through fisheye lenses mounted on robots. The multi-robot mapping algorithm draws a global map by using map data obtained from all of the individual robots. Global mapping takes a long time to process because it exchanges map data from individual robots while searching all areas. An omnidirectional image sensor has many advantages for object detection and mapping because it can measure all information around a robot simultaneously. The process calculations of the correction algorithm are improved over existing methods by correcting only the object's feature points. The proposed algorithm has two steps: first, a local map is created based on an omnidirectional-vision SLAM approach for individual robots. Second, a global map is generated by merging individual maps from multiple robots. The reliability of the proposed mapping algorithm is verified through a comparison of maps based on the proposed algorithm and real maps.
We studied 64 ADHD children patients group($4{\sim}15\;ys$, mean age : $8{\pm}2.6\;ys$. M/F:52/12) and 12 normal group($6{\sim}7\;ys$, mean age : $9.4{\pm}3.4\;ys$, M/F:8/4) of the brain has been used to analysis of blood flow between normal and ADHD group. For analysis of Children ADHD, we used 12 children's mean brain images and made Template image of SPM99 program. In increase of blood flow(P-value 0.05), the result of normalized images to Template image to offer from SPM99 program, showed significant cluster in inter-Hemispheric and occipital Lobe, in the case of normalized images to children template image, showed inter-hemispheric and parietal lobe.
Throughout developing digital technology, reproduction of image is growing better day by day. And at the same time, diverse image editing softwares are developed to manage images easily. In the process of editing images, those programs could delete or modify EXIF files which have the original image information; therefore images without the origin source are widely spread on the web site after editing. This matter could affect analysis of images due to the distortion of originality. Especially in the court of law, the source of evidence should be expressed clearly; therefore digital image EXIF file without deletion or distortion could not be the objective evidence. In this research, we try to trace the identification of a digital camera in order to solve digital images originality, and also we focus on lens distortion correction algorism which is used in digital image processing. Lens distortion correction uses mapping algorism, and at this moment it also uses interpolation algorism to prevent aliasing artifact and reconstruction artifact. At this point interpolation shows the similar mapping pattern; therefore we want to find out the interpolation evidence. We propose a minimum filter algorism in order to detect interpolation pattern and adjust the same minimum filter coefficient in two areas; one has interpolation and the second has no interpolation. Throughout DFT, we confirm frequency character between each area. Based on this result, we make the final detection map by using differences between two areas. In other words, thereby the area which has the interpolation caused by mapping is adjusted using minimum filter for detection algorism; the second area which has no interpolation tends to different frequency character.
An, Phil-Gyun;Eom, Seong-Jun;Kim, Yong-Gyun;Cho, Han-Sol;Kim, Sang-Bum
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.27
no.4
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pp.55-70
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2021
In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.341-363
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2016
Haze or fog is a common natural phenomenon. In foggy weather, the captured pictures are difficult to be applied to computer vision system, such as road traffic detection, target tracking, etc. Therefore, the image dehazing technique has become a hotspot in the field of image processing. This paper presents an overview of the existing achievements on the image dehazing technique. The intent of this paper is not to review all the relevant works that have appeared in the literature, but rather to focus on two main works, that is, image dehazing scheme based on atmospheric veil and image dehazing scheme based on dark channel prior. After the overview and a comparative study, we propose an improved image dehazing method, which is based on two image dehazing schemes mentioned above. Our image dehazing method can obtain the fog-free images by proposing a more desirable atmospheric veil and estimating atmospheric light more accurately. In addition, we adjust the transmission of the sky regions and conduct tone mapping for the obtained images. Compared with other state of the art algorithms, experiment results show that images recovered by our algorithm are clearer and more natural, especially at distant scene and places where scene depth jumps abruptly.
This paper presents a parametric line equation on the log-polar mapped plane to detect the straight lines in an original image. The log-polar edge image used in Hough transform is constructed by combining the edge images of both fovea and periphery. The foveal edge image detected by a Sobel mask on the Cartesian plane is transformed to the log-polar plane by forward mapping but the edge detection of the peripheral region is obtained by directly applying the newly developed mask to the log-polar plane. This paper also proposes a analytic method then determining a border between the fovea and the periphery regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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