Nguyen, Anh Viet;Yu, He Xiao;Shin, Jae-Ho;Park, Sang-Yun;Lee, Eung-Joo
한국멀티미디어학회논문지
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제11권12호
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pp.1676-1687
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2008
In this paper, we proposed a new multi-view human recognition method based on face and gait features detection algorithm. For getting the position of moving object, we used the different of two consecutive frames. And then, base on the extracted object, the first important characteristic, walking direction, will be determined by using the contour of head and shoulder region. If this individual appears in camera with frontal direction, we will use the face features for recognition. The face detection technique is based on the combination of skin color and Haar-like feature whereas eigen-images and PCA are used in the recognition stage. In the other case, if the walking direction is frontal view, gait features will be used. To evaluate the effect of this proposed and compare with another method, we also present some simulation results which are performed in indoor and outdoor environment. Experimental result shows that the proposed algorithm has better recognition efficiency than the conventional sing]e view recognition method.
This paper examines William and Ellen Craft's Running a Thousand Miles for Freedom (1860)-a narrative of the enslaved couple's escape from Macon to Philadelphia in the guise of a white male master and a colored slave. Expanding Judith Adler's notion of "travel as performed art," my reading of Running focuses on the Crafts' stratagems of transvestism-crossing boundaries not only of gender, but also of race, class, and disability. If travel can be understood as a form of performed art, then why not address a traveler as a performance artist? I present William and Ellen's role-playing in Running as performers of crossing borders and categories, or, as "fugitive performers," since the couple's story never reaches its final arrival but narrates an eternal run-away, far more than "a thousand miles to freedom." Using social stereotypes of race and gender to disguise, William and Ellen plot, write, choreograph, play, and recite on the moving stages and manipulate the others-especially white American audiences-who accompany the couple's run-away and those who were responsible for the cultural drama-a tragedy of American slavery. Becoming "fugitive performers," William and Ellen de-essentialize and debunk the nineteenth-century America's firm belief in distinct color line between black and white, and in the high yet unstable bars between male / female, abled / disabled, master / slave, and freedom / slavery. The Crafts alert their contemporaries and readers by presenting the complex and permeable boundaries of race, gender, class, social and cultural ability.
Mumtaz, Sumaira;Nadeem, Raziya;Sarfraz, Raja A.;Shahid, Muhammad
Advances in nano research
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제11권6호
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pp.657-665
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2021
The present work aimed to explore green approach via aqueous leaves extract of Murraya koenigii (ALEMk) for the synthesis of silver nanoparticles (AgNPsMk) in single step. The synthesis process was visualized with a color change and monitored by employing UV/Visible spectroscopy and a clear peak attained at 420 nm confirming the synthesis of AgNPsMk. The possible functional groups present in the extract which participated in the synthesis of AgNPsMk were identified with the help of FTIR spectroscopy. Further characterization using TEM images revealed the spherical shape of AgNPsMk with average particle size of 20 nm displaying well dispersion throughout the solution. Pronounced antioxidant activities of AgNPsMk at increased concentrations observed which evidencing strong radical scavenging ability. Moreover, AgNPsMk exhibited strong antibacterial behavior when tested against bacterial strains of Escherichia coli and Bacillus subtilis. Moving ahead, in vitro cytotoxicity work revealed potent cell viability loss appearing in AU565 and HeLa cancer cell lines on exposure to AgNPsMk at increased concentration. Finally, in vivo assessment carried out inside male Wistar rats indicated non toxic effect on examined liver tissues besides biochemical analysis including bilirubin, alkaline phosphtase (ALP) and serum glutamate pyruvate transaminase (SGPT) which found within the normal range when compared with control. The prior research work profoundly apprises the potential of green synthesized AgNPsMk to play a significant role in biomedical applications and formulations.
The paper presents an effective method to detect fire in video surveillance and monitoring system. The main contribution of this work is that we successfully use the Hidden Markov Models in the process of detecting the fire with a few preprocessing steps. First, the moving pixels detected from image difference, the color values obtained from the fire flames, and their pixels clustering are applied to obtain the image regions labeled as fire candidates; secondly, utilizing massive training data, including fire videos and non-fire videos, creates the Hidden Markov Models of fire and non-fire, which are used to make the final decision that whether the frame of the real-time video has fire or not in both temporal and spatial analysis. Experimental results demonstrate that it is not only robust but also has a very low false alarm rate, furthermore, on the ground that the HMM training which takes up the most time of our whole procedure is off-line calculated, the real-time detection and alarm can be well implemented when compared with the other existing methods.
Shin, Hong-Chang;Jeong, Jun-Young;Lee, Gwangsoon;Kakli, Muhammad Umer;Yun, Junyoung;Seo, Jeongil
ETRI Journal
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제44권1호
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pp.73-84
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2022
The moving picture experts group (MPEG) immersive video (MIV) technology has been actively developed and standardized to efficiently deliver immersive video to viewers in order for them to experience immersion and realism in various realistic and virtual environments. Such services are provided by MIV technology, which uses multiview videos as input. The pruning process, which is an important component of MIV technology, reduces interview redundancy in multiviews videos. The primary aim of the pruning process is to reduce the amount of data that available video codec must handle. In this study, two approaches are presented to improve the existing pruning algorithm. The first method determines the order in which images are pruned. The amount of overlapping region between the source views is then used to determine the pruning order. The second method considers global region-wise color similarity to minimize matching ambiguity when determining the pruning area. The proposed methods are evaluated under common test condition of MIV, and the results show that incorporating the proposed methods can improve both objective and subjective quality.
본 연구는 동적 시각 디스플레이에서 움직임 속성과 감성간의 관계를 이해하고자 하였다. 움직임에서의 감성 모형을 구축하기 위해 기존 연구에서 수집된 감성어휘를 움직임과 관련된 감성을 설명하기에 적절한지 평가하도록 하고 직접 움직임 자극을 제시하면서 자유롭게 움직임에서 감성을 보고하도록 하여 70개의 감성 어휘로 정리하였다. 정리된 어휘들 중 핵심적인 어휘들을 선별하기 위해 다양한 움직임에 대한 감성을 평가한 결과로 요인분석을 실시하여 각 요인을 대표하는 19개의 기본 감성 어휘를 추출하였다. 19개 어휘를 통해 움직임의 감성을 평정한 값을 다차원 척도법을 통해 분석하고 어휘들이 분포된 형태를 분석한 결과 움직임에 대한 감성 차원은 ‘적극적이다-소극적이다’ 차원과 ‘밝다-어둡다’ 두 차원으로 대부분 설명될 수 있었다. 구축된 감성 공간을 기초로 움직이는 속도와 진행 경로의 여러 속성들을 다양하게 변화시키면서 두 가지 감성 차원에 따라 움직임에서의 감성을 평가하도록 하였다. 움직임을 결정하는 물리적 속성 중 속도, 곡선 경로의 주기와 진폭이 감성 차원을 결정하는 요인으로 작용하는 경향을 보였다. 단색에서의 감성이 움직임 감성 공간에서 두 차원을 기준으로 설명된 수 있음에도 불구하고, 움직임 요인에 색이 추가될 경우 색이나 움직임 중 한 가지 요인이 특정 감성 차원에 보다 주도적인 효과를 나타내는 경향이 있었다. 색과 움직임 요인이 동시에 제시될 때 색은 ‘밝다 어둡다’ 의 차원에서의 효과를, 움직임은 ‘적극적이다-소극적이다’ 감성차원에서의 반응을 예측할 수 있는 요소로 작용하였다.uency), 다양하게(flexibility), 그리고 독특하게(originality) 제시할 수 있는 능력이 중요한 것이 아니라, 주어진 문제 상황과 관련하여 해결 개연성이 높은 적절한 아이디어를 찾아나갈 수 있는 능력이 중요한 것임을 지적한다. 필자는 발산적 사고가 작동을 하지 않고서도 어떻게 역사적인 창의적 행위가 가능할 수 있는지를 보여주는 예로 Kekule의 벤젠링 발견의 경우 둥을 살펴본다. 창의적 문제 해결에서는 발산적 사고가 중요한 것이 아니라 해결해야할 문제 영역에 대한 통찰력과 아울러 어떤 아이디어가 주어진 문제 해결에 유용한지에 대한 통찰력이 핵심 요체이며, 이러한 통찰력은 바로 논리적ㆍ비판적 사고 훈련을 통해서 길러질 수 있는 능력인 것이다. 이와 같은 비판적 사고 교육의 강조는 정보화 사회 혹은 지식기반 사회 등으로 특징지워지는 현대사회의 특성과도 밀접한 연관을 맺고 있다. 현대 과학기술의 급격한 발전과 정치ㆍ사회ㆍ문화의 패러다임의 급속한 변화는 요구되는 지식기반의 내용과 중요성을 유동적으로 변화시키게 되었다. 따라서 새로운 변화에 신속히 적응하고 새로운 상황에서 발생하는 여러 문제들을 적절히 해결할 수 있는 상황적응적인 인지적 능력의 배양이 필요하게 되었다 우리는 이제 누구나 인터넷 서핑을 통해 방대한 정보와 지식에 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 암기 등을 통한 정보와 지식의 습득과 축적의 그 본래적 가치는 과거에 비해 현저히 낮아졌다. 가치를 만들어 내는 중심은 지식을 가지고 있다는 데에 있지 않고, 습득한 정보와 지식들을 조합하고 재구성하여 합리적인 문제
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
입자 시스템은 물리적 현상을 모델링하기 위해 자주 사용된다. 특히, 3차원 공간에서의 풍경, 구름, 파도, 안개, 비, 눈, 불꽃 등의 모델링에 적합하다. 시뮬레이션 모델링에는 다양한 전통적인 방법이 존재하지만 본 논문에서는 입자 시스템을 사용하여 불꽃 입자 추적을 기반으로 한 새로운 불꽃 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 불꽃 추적을 통해 발사 및 분산한 입자들을 인식하고, 스테레오 기법을 이용함으로써 3D 깊이 값을 구하여 비교적 정확한 3차원적 위치를 추출 할 수 있다. 그러므로 불꽃 입자의 위치, 속도, 색상 및 수명 등의 파라메타를 불꽃 추적을 통해 산출하였고 이를 이용하여 3D 시뮬레이션을 재연할 수 있다. 본 연구는 빠른 입자 추출 및 노이즈에 의한 허위 입자 추출을 방지하기 위해 관심 영역을 사용하였고, 발사 단계에서 견고성을 향상시키기 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한, 입자의 이동 방향을 예측하여 효율적인 추적을 위해 입자의 최대 이동 범위를 고려한 새로운 불꽃 입자 추적 방법을 제안 하였다. 그리고 3D 공간에서 입자의 속도는 불꽃의 회전 각도를 찾음으로써 얻어 질 수 있다. 본 논문에서는 불꽃축제에서 자주 사용되는 구, 원, 국화, 하트 이 네 가지 불꽃 유형에 대하여 각각 모델링에 필요한 파라메타를 불꽃 추적을 통해 구하였고 추적에 대한 속도와 정확도를 측정하였다.
최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.
본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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