Park, Se-Hyun;Kwon, Kyung-Su;Kim, Eun-Yi;Kim, Hang-Joon
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.12
no.5
/
pp.39-46
/
2007
Research on human identification in ubiquitous environment has recently attracted a lot of attention. As one of those research, gait recognition is an efficient method of human identification using physical features of a walking person at a distance. In this paper, we present a human shape extraction and tracking for gait recognition using geodesic active contour models(GACMs) combined with mean shift algorithm The active contour models (ACMs) are very effective to deal with the non-rigid object because of its elastic property. However, they have the limitation that their performance is mainly dependent on the initial curve. To overcome this problem, we combine the mean shift algorithm with the traditional GACMs. The main idea is very simple. Before evolving using level set method, the initial curve in each frame is re-localized near the human region and is resized enough to include the targe region. This mechanism allows for reducing the number of iterations and for handling the large object motion. The proposed system is composed of human region detection and human shape tracking modules. In the human region detection module, the silhouette of a walking person is extracted by background subtraction and morphologic operation. Then human shape are correctly obtained by the GACMs with mean shift algorithm. In experimental results, the proposed method show that it is extracted and tracked efficiently accurate shape for gait recognition.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
/
v.34C
no.1
/
pp.59-64
/
1997
By using a selective learnable self-organizing feature map(SOFM) a more practical and generalized mehtod is proposed in which the effective nonlinear shape restoration is possible regardless of the existence of the distortion modelss. Nonlinear mapping relation is extracted from the distorted imate by using the proposed selective learning SOFGM which has the special property of effectively creating spatially organized internal representations and nonlinear relations of various input signals. For the exact extraction of the mapping relations between the distorted image and the original one, we define a disparity index as a proximal nmeasure of the present state to the final idealy trained state of the SOFM, and we used this index to adjust the training of the mapping relations form the weights of the SOFM. Simulations are conducted on various kinds of distorted images with or without distortion models, and the results show that the proposed method is very efficeint very efficient and practical in nonlinear shape restorations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.7
no.1
/
pp.68-80
/
2013
Lung cancer is considered to be the leading cause of cancer death worldwide. A technique commonly used consists of analyzing sputum images for detecting lung cancer cells. However, the analysis of sputum is time consuming and requires highly trained personnel to avoid errors. The manual screening of sputum samples has to be improved by using image processing techniques. In this paper we present a Computer Aided Diagnosis (CAD) system for early detection and diagnosis of lung cancer based on the analysis of the sputum color image with the aim to attain a high accuracy rate and to reduce the time consumed to analyze such sputum samples. In order to form general diagnostic rules, we present a framework for segmentation and extraction of sputum cells in sputum images using respectively, a Bayesian classification method followed by region detection and feature extraction techniques to determine the shape of the nuclei inside the sputum cells. The final results will be used for a (CAD) system for early detection of lung cancer. We analyzed the performance of a Bayesian classification with respect to the color space representation and quantification. Our methods were validated via a series of experimentation conducted with a data set of 100 images. Our evaluation criteria were based on sensitivity, specificity and accuracy.
Journal of information and communication convergence engineering
/
v.11
no.2
/
pp.124-131
/
2013
Extraction and representation of postures and/or gestures from human activities in videos have been a focus of research in this area of action recognition. With various applications cropping up from different fields, this paper seeks to improve the performance of these action recognition machines by proposing a shape-based silhouette-edge descriptor for the human body. Information entropy, a method to measure the randomness of a sequence of symbols, is used to aid the selection of vital key postures from video frames. Morphological operations are applied to extract and stack edges to uniquely represent different actions shape-wise. To classify an action from a new input video, a Hausdorff distance measure is applied between the gallery representations and the query images formed from the proposed procedure. The method is tested on known public databases for its validation. An effective method of human action annotation and description has been effectively achieved.
In this paper we propose a feature vector extraction technique using regression of shape features for the content-based image retrieval system. The proposed technique can reduce the number of dimensions of a feature vector by converting the extracted high-dimensional feature vector into a specific n-dimensional feature vector. This paper shows how to resolve the 'dimensionality curse' problem by reducing the number of dimensions of a feature vector, and shows that the technique is more efficient than the conventional techniques for the practical image retrievals.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
/
v.53
no.1
/
pp.22-31
/
2004
This paper deals with the dynamic hand gesture recognition based on computer vision using neural networks. This paper proposes a global search method and a local search method to recognize the hand gesture. The global search recognizes a hand among the hand candidates through the entire image search, and the local search recognizes and tracks only the hand through the block search. Dynamic hand gesture recognition method is based on the skin-color and shape analysis with the invariant moment and direction information. Starting point and ending point of the dynamic hand gesture are obtained from hand shape. Experiments have been conducted for hand extraction, hand recognition and dynamic hand gesture recognition. Experimental results show the validity of the proposed method.
This paper proposes a concept and algorithm of cloth covering. It is a physically-based model which simulates computationally a shape of cloth covering some objects. The goal of cloth covering is to conceal the details of object and to reveal only the shape outline. It has one scale parameter which controls the degree of suppressing fine-scale structures. To show viability of the proposed cloth covering, this paper performed an experiment of script recognition. The results of comparing accuracies of feature extraction using Gaussian and cloth covering showed that the cloth covering is superior to Gaussian. We discuss the reason for the superiority.
Ahn, Byungtae;Kim, Eung-Hee;Sohn, Jin-Hun;Kweon, In So
The Journal of Korea Robotics Society
/
v.8
no.4
/
pp.266-272
/
2013
Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.6
no.1
/
pp.33-38
/
2001
In this paper, we present an image retrieval system using shape features. The preprocessing to gain shape feature includes edge extraction using chain code. The shape features consist of center of mass, standard deviation, ratio of major axis and minor axis length. The similarity is estimated as comparing the features of query image with the features of images in database. Thus, the candidates of images are retrieved according to the order of similarity. The result of an experimentation is dullness for scale, rotation and translation. We evaluate the performance of shape features for image retrieval on a database with over 170 images. The Recall and the Precision is each 0.72 and 0.83 in the result of average experiment. So the proposed method is presented useful method.
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.