Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.237-242
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2016
This paper introduces a method of measuring the displacement of a cable-stayed bridge using digital image processing (DIP). The validity of the DIP technique was confirmed by comparing the results with those obtained using a displacement meter and ANSYS analysis. The normalized cross-correlation (NCC) coefficient was used. 100 kgf and 200 kgf loading experiments were carried out, which showed that when the displacement is large, the reliability of the DIP technique is increased. That is, when the load was increased from 100 kgf to 200kgf, it decreased from 31% to 14% compared to the ANSYS results and from 14% to 4% compared to the displacement meter results. Therefore, the image processing method is able to measure the displacement sufficiently accurately.
In this paper, a target signal detection method using multiple signal classification (MUSIC) algorithm is proposed. The MUSIC algorithm is a subspace-based direction of arrival (DOA) estimation method. Using the inverse of the eigenvalue-weighted eigen spectra, the algorithm detects the DOAs of multiple sources. To apply the algorithm in target signal detection for GSC-based beamforming, we utilize its spectral response for the DOA of the target source in noisy conditions. The performance of the proposed target signal detection method is compared with those of the normalized cross-correlation (NCC), the fixed beamforming, and the power ratio method. Experimental results show that the proposed algorithm significantly outperforms the conventional ones in receiver operating characteristics (ROC) curves.
Journal of the Korean Society for Advanced Composite Structures
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v.6
no.3
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pp.20-25
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2015
This paper introduces a digital image processing(DIP) method as a method for measuring the displacement of pylon. The comparison of DIP results and ANSYS analysis results verified the validity of the image processing technique. Normalized cross-correlation(NCC) coefficient was used and experiments were performed three times. It shows that the displacement difference was 22% and 5% compared to ANSYS results. Therefore, the image processing method is expected to be able to measure the displacement of pylon sufficiently.
The optical flow theory can be utilized for automatically tracking and positioning homologous points in digital video (DV) image sequences. In this paper, the Lucas-Kanade optical flow estimation (LKOFE) method and the normalized cross-correlation (NCC) method are compared and analyzed using the DV image sequences acquired by our SONY DCRPC115 DV camera. Thus, an improved optical flow estimation procedure, called 'Iterated Optical Flow Estimation (IOFE)', is presented. Our test results show that the trackable range of 3${\sim}$4 pixels in the LKOFE procedure can be apparently enlarged to 30 pixels in the IOFE.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.4
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pp.6-13
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2011
Due to its robustness to illumination change, normalized cross-correlation based similarity measurement is widely used in many machine vision applications. However, its inefficient computation structure is not adequate for real-time embedded vision system. In this paper, we present an efficient hardware architecture based on a normalized cross correlation (NCC) for fast image similarity measure. The proposed architecture simplifies window-sum process of the NCC using the integral-image. Relieving the overhead to constructing integral image, we make it possible to process integral image construction at the same time that pixel sequences are inputted. Also the proposed segmented integral image method can reduce the buffer size for storing integral image data.
Objective: This study aimed to identify the status and risk factors of rituximab infusion-related adverse events (ADE) in rituximab-na$\ddot{i}$ve patients with cancer diseases. Method: A retrospective analysis using electronic medical records review was conducted. Inclusions were patients with a diagnosis of cancer disease with the initiation of rituximab-included treatment who were na$\ddot{i}$ve to rituximab during January 2011 to March 2013 at National Cancer Center (NCC) in Korea. Result: Total 110 patients, 582 cases of rituximab administrations, were reported in the study. About 57.2% of patients were 51-70 years old and evenly distributed between two genders and 72.7% were BMI less than $25kg/m^2$. All of study patients were diagnosed with non-Hodgkin lymphoma. Fifty patients (45.4%) and 54 cases (9.3%) were experienced rituximab infusion-related AEs even with conservative administration protocol at NCC. The most frequently occurring AEs were shivering followed by rash and itching. In single variant analysis, we found that the early stage of NHL, low exposure to rituximab administrations, high white blood cell counts, high lymphocyte counts, high absolute neutrophil count and low lactate dehydrogenase were associated with infusion-related AEs (p<0.05). The early stage of disease, high lymphocyte counts, low exposure to rituximab administrations were also related significantly with AEs in multiple variants analysis (p<0.05). Conclusion: Rituximab infusion-related AEs for patients who were na$\ddot{i}$ve to rituximab were still a concern with conservative administration protocol. The adverse drug reactions were significantly associated with early stage of NHL, higher lymphocyte counts and low exposure to rituximab administrations. The factors need to be considered with close monitoring to prevent rituximab infusion-related AE.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.3
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pp.143-150
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2008
In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.
In this paper we propose a method for verifying video in a video telephony system implemented in DM6446 DaVinci Processor. Each frame is categorized either error free frame or error frame depending on the predefined criteria. Human face is chosen as a basic means for authenticating the video frame. Skin color based algorithm is implemented for detecting the face in the video frame. The video frame is classified as error free frame if there is single face object with clear view of facial features (eyes, nose, mouth etc.) and the background of the image frame is not different then the predefined background, otherwise it will be classified as error frame. We also implemented the image histogram based NCC (Normalized Cross Correlation) comparison for video verification to speed up the system. The experimental result shows that the system is able to classify frames with 90.83% of accuracy.
In general, background subtraction based methods are used to detect the moving objects in visual tracking applications. In this paper we employed background subtraction based scheme to detect the temporarily stationary objects. We proposed two schemes for stationary object detection and we compare those in terms of detection performance and computational complexity. In the first approach we used single background and in the second approach we used dual backgrounds, generated with different learning rates, in order to detect temporarily stopped object. Finally, we used normalized cross correlation (NCC) based image comparison to monitor and track the detected stationary object in a video scene. The proposed method is robust with partial occlusion, short time fully occlusion and illumination changes, as well as it can operate in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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