In this paper, we propose the regions segmentation method of the white matter and the gray matter for brain MR image by using the ant colony optimization algorithm. Ant Colony Optimization (ACO) is a new meta heuristics algorithm to solve hard combinatorial optimization problem. This algorithm finds the expected pixel for image as the real ant finds the food from nest to food source. Then ants deposit pheromone on the pixels, and the pheromone will affect the motion of next ants. At each iteration step, ants will change their positions in the image according to the transition rule. Finally, we can obtain the segmentation results through analyzing the pheromone distribution in the image. We compared the proposed method with other threshold methods, viz. the Otsu' method, the genetic algorithm, the fuzzy method, and the original ant colony optimization algorithm. From comparison results, the proposed method is more exact than other threshold methods for the segmentation of specific region structures in MR brain image.
We present a method to detect on-road vehicle using geometric invariant of feature points on side planes of the vehicle. The vehicles are assumed into a set of planes and the invariant from motion information of features on the plane segments the plane from the theory that a geometric invariant value defined by five points on a plane is preserved under a projective transform. Harris corners as a salient image point are used to give motion information with the normalized correlation centered at these points. We define a probabilistic criterion to test the similarity of invariant values between sequential frames. Experimental results using images of real road scenes are presented.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.3
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pp.89-96
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1999
본 논문에서는 빠른 수행 속도를 가지고 여러 대의 차량을 동시에 추적할 수 있는 다중 차량 추적 알고리즘을 제안한다. 이러한 작업은 연속 영상으로부터 움직이는 물체의 동작 정보를 구하는 동작 분할(motion segmentation)단계와 칼만 필터(Kalman filter)를 이용해서 물체의 위치를 예측하는 동작 예측(motion estimation)단계로 나누어진다. 제안된 알고리즘은 아핀 동작 모델(Affine motion model)을 적용하여 동작 정보를 근사화함으로써 두 개의 선형 칼만 필터를 사용하고, 칼만 필터에서 예측된 위치 정보를 동작 분할 과정에 사용하여 빠른 추적이 이루어지도록 하였다. 또한, 다중 물체 추적 시 중요한 데이터 연결 문제(data association problem)를 해결하기 위해서 패턴 인식 방법을 도입하였다. 제안된 알고리즘을 고속 도로 영상에 대해 적용했을 때, 빠르고 정확한 다중 차량 추적이 이루어짐을 실험 결과를 통해 보였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.4
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pp.834-847
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1996
A selective coding scheme is proposed that describes a method for coding image sequences distinguishing bits between background and target region. The suggested method initially estimates global motion parameters and local motion vectors. Then segmentation is performed with a hierarchical clustering scheme and a quadtree algorithm in order to divide the processing image into the backgraound and target region. Finally image coding is done by assigning more bits to the target region and less bits to background so that the target region may be reconstructed with high quality. Simulations show that the suggested algorithm performs well especially in the circumstances where background changes and target regionis small enough compared with that of background.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.4
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pp.115-121
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2016
Recently, it has become an important problem to extract semantic objects from videos, which are useful for improving the performance of video compression and video retrieval. In this thesis, an automatic extraction method of moving objects of interest in video is suggested. We define that an moving object of interest should be relatively large in a frame image and should occur frequently in a scene. The moving object of interest should have different motion from camera motion. Moving object of interest are determined through spatial continuity by the AMOS method and moving histogram. Through experiments with diverse scenes, we found that the proposed method extracted almost all of the objects of interest selected by the user but its precision was 69% because of over-extraction.
본 연구에서는 사용자가 즉석에서 연주한 곡에 대응하는 춤 동작을 자동으로 생성하는 기술을 제안한다. 본 기법은 먼저 댄서로부터 모션 캡쳐 받은 춤 시퀀스를 분절화한 후 사용자가 신디사이저를 통해 직접 연주하여 얻은 MIDI 데이터를 분석해 음악에서의 특징점을 추출한다. 그리고 분절화 한 모션의 세그먼트들을 음악에 맞춰 다시 배열하여 새로운 춤 시퀀스를 생성함으로써 사용자가 연주한 음악과 어울리는 춤 동작을 자동으로 생성한다. 이를 위해 세 단계의 작업을 수행하게 되는데, 첫 번째 단계에서 모션 캡쳐를 통해 얻게 된 데이터에서 캐릭터의 위치와 자세를 기준으로 하여 긴 시퀀스를 의미 있는 작은 춤 동작으로 분절화한다. 두 번째 단계에서는 사용자의 연주를 통해 획득한 MIDI를 분석하여 특징점을 추출하고, 마지막 단계에서는 이를 바탕으로 음악에 기반한 음악과 동작을 합성한다. 본 연구는 음악과 댄스의 리듬감이 파괴되지 않도록 합성함으로써 우리의 연구는 기존 연구에 비해서 훨씬 자연스러운 춤 시퀀스를 결과물로 만들어 낸다.
The purpose of this study was to assess the inter-segmental trunk motion during which multi-segmental movements of the spinal column was designed to interpret the effect of segmentation on the total measured spine motion. Also it analyzed the relative motion at three types of the spine models in drop landing. A secondary goal was to determine the intrinsic algorithmic errors of spine motion and the usefulness of such an approach as a tool to assess spinal motions. College students in the soccer team were selected the ten males with no history of spine symptoms or injuries. Each subject was given a fifteen minute adaptation period of drop landing on the 30cm height box. Inter-segmental spine motion were collected Vicon Motion Capture System (250 Hz) and synchronized with GRF data (1000 Hz). The result shows that Model III has a more increased range of motion (ROM) than Model I and Model II. And the Lagrange energy has significant difference of at E3 and E4 (p<.05). This study can be concluded that there are differences in the three models of algorithm during the phase of load absorption. Especially, Model III shows proper spine motion for the inter-segmental joint motion with the interaction effects using the seven segments. Model III shows more proper observed values about dynamic equilibrium than Model I & Model II. The findings have shown that the dynamic stability strategy of Model III toward multi-directional spinal motion supports for better function of the inter-segmental motor-control than the Model I and Model II.
To reduce huge losses in pig farms, weaning pigs with weak immune systems are required to be carefully supervised. Even if various researches have been performed for livestock monitoring environment, segmenting each pig from touching pigs is still entrenched as a difficult problem. In this paper, we propose a real-time segmentation method for moving pigs by using motion information in a 24-h video surveillance system. The experimental results with the videos obtained from a domestic pig farm illustrated the possibility for segmenting by using our proposed method in real-time.
We propose a real-time stereoscopic image conversion method that can generate stereoscopic image with different perspective depth using motion parallax from 2-D image and offer realistic 3-D effect regardless of the direction and velocity of the moving object in the 2-D image. The stereoscopic image is generated by computing the motion parallax between adjacent two 2-D images using the proposed method for motion detection, region segmentation and depth map generation. The proposed method is suitable for real-time stereoscopic conversion processing on various image formats. It has been verified the proposed method by comparing between the stereoscopic image of the proposed method and that of MTD.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.10
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pp.1551-1560
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1997
This study is devoted to the detection of the 3-dimensional point obstacles on the plane by using accumulated scan line images. The proposed accumulating only one scan line allow to process image at real time. And the change of motion of the feature in image is small because of the short time between image frames, so it does not take much time to track features. To obtain recursive optimal obstacles position and robot motion along to the motion of camera, Kalman filter algorithm is used. After using Kalman filter in case of the fixed environment, 3-dimensional obstacles point map is obtained. The position and motion of moving obstacles can also be obtained by pre-segmentation. Finally, to solve the stereo ambiguity problem from multiple matches, the camera motion is actively used to discard mis-matched features. To get relative distance of obstacles from camera, parallel stereo camera setup is used. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are carried out by a small test vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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