This paper shows an approach for real-time object segmentation on GPU (Graphics Processing Unit) using CUDA (Compute Unified Device Architecture). Recently, many applications that is monitoring system, motion analysis, object tracking or etc require real-time processing. It is not suitable for object segmentation to procedure real-time in CPU. NVIDIA provide CUDA platform for Parallel Processing for General Computation to upgrade limit of Hardware Graphic. In this paper, we use adaptive Gaussian Mixture Background Modeling in the step of object extraction and CCL(Connected Component Labeling) for classification. The speed of GPU and CPU is compared and evaluated with implementation in Core2 Quad processor with 2.4GHz.The GPU version achieved a speedup of 3x-4x over the CPU version.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
v.2
no.2
/
pp.133-138
/
2002
In this paper, we propose an integrated GUI environment of parallel fuzzy inference system fur pattern classification of remote sensing data. In this, as 4 fuzzy variables in condition part and 104 fuzzy rules are used, a real time and parallel approach is required. For frost fuzzy computation, we use the scan line conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the closest integer pixels. We design 4 fuzzy processor unit to be operated in parallel by using FPGA. As a GUI environment, PCI transmission, image data pre-processing, integer pixel mapping and fuzzy membership tuning are considered. This system can be used in a pattern classification system requiring a rapid inference time in a real-time.
Every year, several typhoons hit the Korean peninsula and cause severe damage. For the prevention and accurate estimation of these damages, real time or almost real time flood information is essential. Because of weather conditions, images taken by optic sensors or LIDAR are sometimes not appropriate for an accurate estimation of water areas during typhoon. In this case SAR (Synthetic Aperture Radar) images which are independent of weather condition can be useful for the estimation of flood areas. To get detailed information about floods from satellite imagery, accurate classification of water areas is the most important step. A commonly- and widely-used classification methods is the ML(Maximum Likelihood) method which assumes that the distribution of brightness values of the images follows a Gaussian distribution. The distribution of brightness values of the SAR image, however, usually does not follow a Gaussian distribution. For this reason, in this study the ANN (Artificial Neural Networks) method independent of the statistical characteristics of images is applied to the SAR imagery. RADARS A TSAR images are primarily used for extraction of water areas, and DEM (Digital Elevation Model) is used as supplementary data to evaluate the ground undulation effect. Water areas are also extracted from KOMPSAT image achieved by optic sensors for comparison purpose. Both ANN and ML methods are applied to flat and mountainous areas to extract water areas. The estimated areas from satellite imagery are compared with those of manually extracted results. As a result, the ANN classifier performs better than the ML method when only the SAR image was used as input data, except for mountainous areas. When DEM was used as supplementary data for classification of SAR images, there was a 5.64% accuracy improvement for mountainous area, and a similar result of 0.24% accuracy improvement for flat areas using artificial neural networks.
Park, Jong-Hwa;Ahn, Tae-Ki;Jeon, Ji-Hye;Jo, Byung-Mok;Park, Goo-Man
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.36
no.2C
/
pp.78-85
/
2011
In this paper we proposed an intelligent PTZ camera system which detects, classifies and tracks moving objects. If a moving object is detected, features are extracted for classification and then realtime tracking follows. We used GMM for detection followed by shadow removal. Legendre moment is used for classification. Without auto focusing, we can control the PTZ camera movement by using center points of the image and object's direction, distance and velocity. To implement the realtime system, we used TI DM6446 Davinci processor. Throughout the experiment, we obtained system's high performance in classification and tracking both at vehicle's normal and high speed motion.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
/
v.11
no.3
/
pp.215-220
/
2010
In this paper, we propose a new texture-based page segmentation and classification method in which table region, background region, image region and text region in a given document image are automatically identified. The proposed method for document images consists of two stages, document segmentation and contents classification. In the first stage, we segment the document image, and then, we classify contents of document in the second stage. The proposed classification method is based on a texture analysis. Each contents in the document are considered as regions with different textures. Thus the problem of classification contents of document can be posed as a texture segmentation and analysis problem. Two-dimensional Gabor filters are used to extract texture features for each of these regions. Our method does not assume any a priori knowledge about content or language of the document. As we can see experiment results, our method gives good performance in document segmentation and contents classification. The proposed system is expected to apply such as multimedia data searching, real-time image processing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.22
no.2
/
pp.20-25
/
2021
The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
/
v.8
no.3
/
pp.137-143
/
2013
This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.8
no.12
/
pp.4489-4501
/
2014
We propose a novel lane detection method based on classification in image sequences. Both structural and statistical features of the extracted bright shape are applied to the neural network for finding correct lane marks. The features used in this paper are shown to have strong discriminating power to locate correct traffic lanes. The traffic lanes detected in the current frame is also used to estimate the traffic lane if the lane detection fails in the next frame. The proposed method is fast enough to apply for real-time systems; the average processing time is less than 2msec. Also the scheme of the local illumination compensation allows robust lane detection at nighttime. Therefore, this method can be widely used in intelligence transportation systems such as driver assistance, lane change assistance, lane departure warning and autonomous vehicles.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
/
v.23
no.2_2
/
pp.255-261
/
2020
We consider the problem of autonomously flying a quadcopter in indoor environments. Navigation in indoor settings poses two major issues. First, real time recognition of the marker captured by the camera. Second, The combination of the distributed images is used to determine the position and orientation of the quadcopter in an indoor environment. We autonomously fly a miniature RC quadcopter in small known environments using an on-board camera as the only sensor. We use an algorithm that combines data-driven image classification with image-combine techniques on the images captured by the camera to achieve real 3D localization and navigation.
Since the recent launch of Microsoft Xbox Kinect, research on 3D human pose estimation has attracted a lot of attention in the computer vision community. Kinect shows impressive estimation accuracy and real-time performance on massive graphics processing unit hardware. In this paper, we focus on further reducing the computation complexity of the existing state-of-the-art method to make the real-time 3D human pose estimation functionality applicable to devices with lower computing power. As a result, we propose two simple approaches to speed up the random-forest-based human pose estimation method. In the original algorithm, the random forest classifier is applied to all pixels of the segmented human depth image. We first use a multi-scale approach to reduce the number of such calculations. Second, the complexity of the random forest classification itself is decreased by the proposed cascade approach. Experiment results for real data show that our method is effective and works in real time (30 fps) without any parallelization efforts.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.