In real-world intelligent transportation systems, accuracy in vehicle license plate detection and recognition is considered quite critical. Many algorithms have been proposed for still images, but their accuracy on actual videos is not satisfactory. This stems from several problematic conditions in videos, such as vehicle motion blur, variety in viewpoints, outliers, and the lack of publicly available video datasets. In this study, we focus on these challenges and propose a license plate detection and recognition scheme for videos based on a temporal matching prior network. Specifically, to improve the robustness of detection and recognition accuracy in the presence of motion blur and outliers, forward and bidirectional matching priors between consecutive frames are properly combined with layer structures specifically designed for plate detection. We also built our own video dataset for the deep training of the proposed network. During network training, we perform data augmentation based on image rotation to increase robustness regarding the various viewpoints in videos.
A post-processing program based on the OOP(Object-Oriented Programming) concept has been developed for visualization of MRI. User-friendly GUl(Graphic User Interface) has been built on the base of MFC(Microsoft Foundation Class). The program is organized as modules by classes based on VTK-library, and these classes are made to function through inheritance and cooperation which are an important and valuable concept of object-oriented programming. The major functions of this post-processor program are introduced and demonstrated, which include contour plot, surface plots, cut plot and clip plot as well as view manipulation (translation, rotation, scaling etc).
To obtain $A_2$ experimentally in the $J-A_2$ theory, deformation field on the lateral surface of a CT specimen was to be determined using Laser speckle method. The crack growth was measured using direct current potential drop method and most procedure of experimental and data reduction was performed according to ASTM Standard E1737-96. Laser speckle images during crack propagation were monitored by two CCD cameras to cancel the effect of rotation and translation of the specimen. An algorithm to pursue displacement of a point from each image was developed and successfully used to measure $A_2$ continuously as the crack tip was propagated. The effects of specimen thickness on J-R curve and $A_2$ were explored.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.11
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pp.974-978
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2013
AVI (Automatic Vision Inspection) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. AVI systems usually report different measurements on the same defect with some variations on position or rotation mainly because different images are provided. This is caused by possible variations from the image acquisition process including optical factors, nonuniform illumination, random noises, and so on. For this reason, conventional area based defect measuring methods have problems of robustness and consistency. In this paper, we propose a new defect size measuring method to overcome this problem, utilizing volume information that is completely ignored in the area based defect measuring method. The results show that our proposed method dramatically improves the robustness and consistency of defect size measurement.
We report in this paper the analysis of the motion of a needle and a spring in a viscous fluid under the influence of gravitational force. Lateral shift as well as vertical motion of a needle falling in a viscous fluid has been observed from a simple experiment. We also observed the combined rotation and translation of a falling spring. The trajectory and velocity of the falling needle and the spring were obtained by using an image processing technique. We also conducted numerical simulation for both problems. For the falling-needle problem, we employed a theory; but it turns out that significant correction is required for the solutions to match the numerical and experimental data. For the falling spring problem various theoretical formula were tested for their justification, but none of the existing theories can successfully predict the numerical and experimental results.
various applications is presented. It is based on rapid-prototyping of transparent model for flow visualization and on the use of refractive index matching that enables efficient and clear visualization of the flow inside the model. The model is immersed in the index-matching fluid in a glass tank so that any displacement and rotation of the model in the tank have no influence on the optical setup for image acquisition to be made through a glass wall. This can facilitate greatly the camera calibration for stereo PIV and 3-D PTV. As the flow model is generated directly from 3-D surface data, no laborious preparation of the flow model is needed. This approach for seamless linking of model generation and PIV measurement is applicable to various flow measurements in automobile, ship building, fluid machinery, turbine, electrical appliances, heat exchanger, electronic cooling, bio-engineering and so on.
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.721-724
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2002
본 논문에서는 카메라 파라메타의 하나로서 이미지 센터를 구하는 방법에 대해 소개한다. 3 차원 게임, 그래픽스, 의료, 측정, 형상 복원 등의 응용에 거리 정보를 포함하는 3 차원 정보는 필수적이며 이러한 정보를 추출하기 위해서는 카메라 캘리브레이션을 반드시 거쳐야 한다. 이미지 센터는 대부분의 경우에 카메라 파라메타를 구하기 위한 모델 추정 방법에서 하나의 값으로 취급되는 경우가 많아 이미지 센터 외의 카메라 파라메타의 정확도에 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 카메라 회전을 이용하여 이미지 센터만을 독립적으로 구하는 방법을 제안하며 그 편이성과 반복성, 정확도를 카메라 회전 모델링 시뮬레이션과 실험을 통해 보인다.
Human face detection has many applications such as face recognition, face or facial feature tracking, pose estimation, and expression recognition. We present a new method for automatically segmentation and face detection in color images. Skin color alone is usually not sufficient to detect face, so we combine the color segmentation and shape analysis. The algorithm consists of two stages. First, skin color regions are segmented based on the chrominance component of the input image. Then regions with elliptical shape are selected as face hypotheses. They are certificated to searching for the facial features in their interior, Experimental results demonstrate successful detection over a wide variety of facial variations in scale, rotation, pose, lighting conditions.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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