• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권5호
• /
• pp.527-534
• /
• 2003

An active contour model called snake is powerful tool for object contour extraction. But, conventional snakes require exhaustive computing time, sometimes can´t extract complex shape contours due to the properties of energy function, and are also heavily dependent on the position and the shape of an initial snake. To solving these problems, we propose in this paper an improved snake called "shaking snake", based on a greedy algorithm. A shaking snake consist of two steps. According to their appropriateness, we in the first step move each points directly to locations where contours are likely to be located. In the second step, we then align some snake points with a tolerable bound in order to prevent local minima. These processes shake the proposed snake. In the experimental results, we show the process of shaking the proposed shake and comparable performance with a greedy snake. The proposed snake can extract complex shape contours very accurately and run fast, approximately by the factor of five times, than a greedy snake.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.685-694
• /
• 2022

The goal of few-shot semantic segmentation is to build a network that quickly adapts to novel classes with extreme data shortage regimes. Most existing few-shot segmentation methods leverage single or multiple prototypes from extracted support features. Although there have been promising results for natural images, these methods are not directly applicable to the aerial image domain. A key factor in few-shot segmentation on aerial images is to effectively exploit information that is robust against extreme changes in background and object scales. In this paper, we propose a Mask-Guided Attention module to extract more comprehensive support features for few-shot segmentation in aerial images. Taking advantage of the support ground-truth masks, the area correlated to the foreground object is highlighted and enables the support encoder to extract comprehensive support features with contextual information. To facilitate reproducible studies of the task of few-shot semantic segmentation in aerial images, we further present the few-shot segmentation benchmark iSAID-, which is constructed from a large-scale iSAID dataset. Extensive experimental results including comparisons with the state-of-the-art methods and ablation studies demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.1-11
• /
• 2022

Recently, research on license plate recognition, which is a core technology of an intelligent transportation system(ITS), is being actively conducted. In this paper, we propose a method to extract numbers and characters from low-quality license plate images by applying the YOLOv4 algorithm. YOLOv4 is a one-stage object detection method using convolution neural network including BACKBONE, NECK, and HEAD parts. It is a method of detecting objects in real time rather than the previous two-stage object detection method such as the faster R-CNN. In this paper, we studied a method to directly extract number and character regions from low-quality license plate images without additional edge detection and image segmentation processes. In order to evaluate the performance of the proposed method we experimented with 500 license plate images. In this experiment, 350 images were used for training and the remaining 150 images were used for the testing process. Computer simulations show that the mean average precision of detecting number and character regions on vehicle license plates was about 93.8%.

• Laboraroty Animal Research
• /
• 제34권4호
• /
• pp.239-247
• /
• 2018

Bacopa monnieri is a medicinal plant with a long history of use in Ayurveda, especially in the treatment of poor memory and cognitive deficits. In the present study, we hypothesized that Bacopa monnieri extract (BME) can improve memory via increased cell proliferation and neuroblast differentiation in the dentate gyrus. BME was administered to 7-week-old mice once a day for 4 weeks and a novel object recognition memory test was performed. Thereafter, the mice were euthanized followed by immunohistochemistry analysis for Ki67, doublecortin (DCX), and phosphorylated cAMP response element-binding protein (CREB), and western blot analysis of brain-derived neurotrophic factor (BDNF). BME-treated mice showed moderate increases in the exploration of new objects when compared with that of familiar objects, leading to a significant higher discrimination index compared with vehicle-treated mice. Ki67 and DCX immunohistochemistry showed a facilitation of cell proliferation and neuroblast differentiation following the administration of BME in the dentate gyrus. In addition, administration of BME significantly elevated the BDNF protein expression in the hippocampal dentate gyrus, and increased CREB phosphorylation in the dentate gyrus. These data suggest that BME improves novel object recognition by increasing the cell proliferation and neuroblast differentiation in the dentate gyrus, and this may be closely related to elevated levels of BDNF and CREB phosphorylation in the dentate gyrus.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2014

스마트폰의 전면 및 후면 카메라를 이용하여 동시에 획득한 전경 이미지와 배경 이미지에서, 전경 이미지의 일부분인 전경 물체를 추출하여 배경 이미지에 합성하는 방법을 제시한다. 최근의 고사양 스마트폰은 대개 두 개의 카메라를 가지고 있고, 사진을 촬영하는 과정에서 미리보기 화면을 제공한다. 전면 카메라로부터 전경 이미지를 획득하는 과정에서 미리보기 화면의 비디오에 대한 옵티컬 플로우를 이용하여 전경 물체를 추출한다. 추출된 전경 물체와 배경 화면을 단순히 합성한 후, 전경 물체와 배경화면의 경계에서 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 시각적으로 부드러운 경계를 갖는 합성을 수행한다. 화소 수준의 조밀한 옵티컬 플로우의 계산은 고사양의 스마트폰에서도 상당히 느리기 때문에, 전경 물체 추출을 위한 마스크의 계산을 저해상도에서 수행하여 계산시간을 크게 절약할 수 있다. 실험적 결과에 의하면 제안하는 방법은 더 적은 계산 시간을 사용하며, 널리 사용되는 Poisson 이미지 합성 방법에 비하여 시각적으로 더 우수한 결과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 Poisson 이미지 합성 방법에서 자주 관찰되는 색 번짐 결점을 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 제한적인 수준에서 극복할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제14D권1호
• /
• pp.67-82
• /
• 2007

객체지향 기술은 단위가 되는 클래스가 지나지게 세밀하고 한정적이어서 재사용의 효용이 떨어진다. 컴포넌트는 객체보다 큰 단위로서 복잡도를 효율적으로 관리해주고 품질과 재사용성을 향상시킨다. 또한 MDA나 SOA와 같은 새로운 프레임워크가 등장하면서 컴포넌트 기술의 중요성은 더 커지게 되었다. 따라서 객체지향 시스템을 분석하여 새로운 환경에 적합한 컴포넌트로 재공학하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 시스템으로부터 컴포넌트를 식별하기 위한 모델 기반의 정량적 재공학 방법을 제안한다. 본 방법에서는 이전 연구를 확장하여 시스템모델과 프로세스를 상세히 정의하고 정형화하였다. 객체지향 시스템으로부터 시스템 모델을 구성하고 이 모델을 사용하여 정량적 방법으로 컴포넌트들을 추출하고 정제한다. 또한 지원 도구를 개발하여 현재 존재하는 객체지향 시스템에 적용하여 유효성을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제9권6호
• /
• pp.712-717
• /
• 2003

자연배경으로부터 불특정 다수 객체의 윤곽선들을 자동 추출하는 다중 스네이크(Snake) 알고리즘을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 문맥자유 주목연산자(context-free attention operator)를 이용하여 자연배경에 혼재하는 불특정 다수 객체들을 자동 검출하고, 각 객체별로 스네이크의 초기 윤곽들을 자동 설정함으로써 기존 스네이크 알고리즘에서는 어려웠던 초기 윤곽의 자동 설정과 여러 객체 윤곽선의 동시 추출 문제를 해결하였다. 이때 각 스네이크의 초기 윤곽들은 기존의 방법들에 비해 객체들의 실제윤곽선에 좀 더 가까이 설정하여 요철이 큰 객체들의 윤곽선도 쉽게 추출 할 수 있도록 하였다. 다양한 합성 영상과 자연배경의 실영상에 대해 실험하여 잡음이 있는 복잡한 배경으로부터도 불특정 다수 객체의 윤곽선을 효과적으로 자동 추출함을 확인하였다.

• 한국운동역학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.81-90
• /
• 2007

The effort identifying positioning information of the moving object in real time has been a issue not only in sport biomechanics but also other academic areas. In order to solve this issue, this study tried to track the movement of a pitched ball that might provide an easier prediction because of a clear focus and simple movement of the object. Machine learning has been leading the research of extracting information from continuous images such as object tracking. Though the rule-based methods in artificial intelligence prevailed for decades, it has evolved into the methods of statistical approach that finds the maximum a posterior location in the image. The development of machine learning, accompanied by the development of recording technology and computational power of computer, made it possible to extract the trajectory of pitched baseball from recorded images. We present a method of baseball tracking, based on object tracking methods in machine learning. We introduce three state-of-the-art researches regarding the object tracking and show how we can combine these researches to yield a novel engine that finds trajectory from continuous pitching images. The first research is about mean shift method which finds the mode of a supposed continuous distribution from a set of data. The second research is about the research that explains how we can find the mode and object region effectively when we are given the previous image's location of object and the region. The third is about the research of representing data into features that we can deal with. From those features, we can establish a distribution to generate a set of data for mean shift. In this paper, we combine three works to track baseball's location in the continuous image frames. From the information of locations from two sets of images, we can reconstruct the real 3-D trajectory of pitched ball. We show how this works in real pitching images.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.670-678
• /
• 2014

본 논문에서는 방사선 영상에서의 영역에 대한 임의의 조합 및 푸리에 기술자를 이용한 물체 검색 방법을 제안한다. 영상에서의 물체 인식에 있어 폐색 현상은 가장 문제가 된다. 하지만 방사선 영상에서는 다른 객체에 의해 폐색되는 현상이 발생하지 않는 이점이 있다. 이는 방사선 영상은 객체를 투과하는 방사선 양을 표현하기 때문이다. 이러한 방사선 영상의 특성을 고려할 때 객체를 찾는 과정에서 모양 기반의 기술자를 사용하는 것은 매우 효과적일 수 있다. 제안된 객체 추출 방법은, 영역 분할, 분할된 영역의 모든 경우의 수에 대한 조합 수행, 조합된 영역과 모델 영상과의 비교, 이렇게 세 단계로 구성된다. 또한 모델과의 비교 이전에 예상 가능한 불필요한 연산을 조합 과정에서 제거하였다. 모델과의 비교에 있어 회전과 이동에 강인한 푸리에 기술자를 이용하였다. 또한 크기 변화에 강인하기 위해 정규화 과정을 적용하였다. 최종적으로 제안된 방법을 통한 객체 추출 성능을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권6호
• /
• pp.595-606
• /
• 2000

소프트웨어 메트릭스는 개발 과정을 평가하고, 소프트웨어 개발 노력을 측정하며 소프트웨어의 질을 효과적으로 제어할 수 있도록 한다. 더욱이 현재와 같이 재사용성이 강조되고 있는 상황에서는 재사용성을 평가하는데 중요한 역할을 하는 응집도와 결합도에 대한 연구가 반드시 필요하다고 할 수 있다. 캡슐화, 상속, 다형성과 같은 개념을 이용하는 객체 지향 방법론은 기존의 절차적 방법론과는 다른 메트릭스를 요구하는데, 이에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 지향 시스템의 응집도와 결합도를 측정하는 메트릭스를 제안하고, 이를 Weyuker와 Briand의 복잡도 성질을 이용하여 평가하였다. 그리고 C++로 작성된 소프트웨어에 실제 적용하여 응집도와 결합도를 추출하였다.