Clustered microcalcifications in X-ray mammograms are an important sign for the diagnosis of breast cancer. A shape-based method, which is based on the morphological features of clustered microcalcifications, is proposed for classifying clustered microcalcifications into benign or malignant categories. To verify the effectiveness of the proposed shape features, clinical mammograms were used to compare the classification performance of the proposed shape features with those of conventional textural features, such as the spatial gray-leve dependence method and the wavelet-based method. Image features extracted from these methods were used as inputs to a three-layer backpropagation neural network classifier. The classification performance of features extracted by each method was studied by using receiver operating-characteristics analysis. The proposed shape features were shown to be superior to the conventional textural features with respect to classification accuracy.
본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)방법에 기초하여 전경과 배경영역 뿐만아니라 그림자 까지도 분할 할 수 있는 교통모니터링 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 그림자는 시각적 추적을 방해하기 때문에 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 각 화소나 영역을 3개의 카테고리 즉, 그림자, 전경, 배경물체로 분할하였다 교통 모니터링 영상의 경우, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증 할 수 있었다.
본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.
Tooth extraction after head and neck radiotherapy exposes patients to an increased risk for osteoradionecrosis of the jaw. This study reports the results of a radiographic analysis of bone neoformation after tooth extraction in a case series of patients who underwent radiation therapy. No patients developed osteoradionecrosis within a follow-up of 1 year. Complete mucosal repair was observed 30 days after surgery, while no sign of bone formation was observed 2 months after the dental extractions. Pixel intensity and fractal dimension image analyses only showed significant bone formation 12 months after the tooth extractions. These surgical procedures must follow a strict protocol that includes antibiotic prophylaxis and therapy and complete wound closure, since bone formation at the alveolar socket occurs at a slower pace in patients who have undergone head and neck radiotherapy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.6018-6033
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2018
Fires are a common cause of catastrophic personal injuries and devastating property damage. Every year, many fires occur and threaten human lives and property around the world. Providing early important sign for early fire detection, and therefore the detection of smoke is always the first step in fire-alarm systems. In this paper we propose an automatic smoke detection system built on camera surveillance and image processing technologies. The key features used in our algorithm are to detect and track smoke as moving objects and distinguish smoke from non-smoke objects using a convolutional neural network (CNN) model for cascade classification. The results of our experiment, in comparison with those of some earlier studies, show that the proposed algorithm is very effective not only in detecting smoke, but also in reducing false positives.
This paper proposes texture descriptor for texture classification called Local Neighbor Differences (LND). LND is a high discriminating texture descriptor and also robust to illumination changes. The proposed descriptor utilizes the sign of differences between surrounding pixels in a local neighborhood. The differences of those pixels are thresholded to form an 8-bit binary codeword. The decimal values of these 8-bit code words are computed and they are called LND values. A histogram of the resulting LND values is created and used as feature to describe the texture information of an image. Experimental results, with respect to texture classification accuracies using OUTEX_TC_00001 test suite has been performed. The results show that LND outperforms LBP method, with average classification accuracies of 92.3% whereas that of local binary patterns (LBP) is 90.7%.
최근 자동차 메이커간의 인수 합병 등으로 차량 제조기술의 평준화와 전반적인 차량성능의 향상으로 자동차 시장은 소비의 성숙단계에 접어들고 있다. 그와 아울러 차량의 신규구매 수요는 감소하고 대체수요 중심으로 변화되는 경향을 보이고 있다. 이에 따라 하드웨어(hardware)를 중심으로 하는 기술적 특성보다는 소프트웨어(software)적인 성격을 가진 디자인의 비중이 상대적으로 높아지는 것이 최근의 자동차 개발과 소비의 특징이라고 할 수 있다. 이와 같은 특성으로 인해 디자인에서 높은 창의성과 완성도를 확보하기 위한 방안으로 거시적(巨視的) 안목에서 조형작업과 그에 따른 감성의 구현과 관련된 조형문법(shape grammar)의 개념이 요구되고 있다. 본 연구에서는 승용차의 스타일에서 형태에 의한 기호(記號 sign)와 그것의 인식(認識, perception)과정에 매개하는 특성인자(特性因子)로써 차체 각 부분의 비례를 고찰하고, 그것을 거시적 이미지의 조형문법개념 형성의 수단으로의 활용 가능성을 살펴보았다.
내비게이션 단말기에 사용되는 전자지도 제작이 수작업으로 이루어지고 있어 오기가 발생할 수 있기 때문에, 본 논문에서는 내비게이션 정보의 요소로 다루어지는 교통 표지판에 대한 오프라인 자동 인식에 대해 제안하였다. 컴퓨터 비전과 패턴 인식 응용 분야로 2차원 얼굴 인식 분야에 널리 활용되고 있는 주성분분석기법(PCA)과 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 교통표지판을 인식하고자 한다. 먼저 PCA를 이용하여 높은 차원의 2차원 이미지 데이터를 저차원의 특징 벡터영역으로 투영을 시킨다. PCA로부터 구해진 저차원의 특징 벡터를 이용하여 LDA로 분산 매트릭스들 간에 최대가 되고 하고, 분산 매트릭스 내에서는 최소가 되도록 하였다. 실제 도로 환경에서 추출된 교통 신호판의 대부분을 제안된 알고리즘에 의해서 특징 벡터를 40개 이상 사용하였을 경우 92.3%이상의 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 실시간으로 검출하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 표지판 검출을 실시간으로 수행하기 위하여 아다부스트 알고리즘을 기본 구조로 가지고 있고, 대부분의 교통 표지판이 지표면으로부터 수직으로 세워져 있는 점에 착안하여 수직면 값을 후보군 검출 과정에서 사용하였다. 기존의 아다부스트 알고리즘은 실시간 검출을 위하여 유용하지만, 특징으로써 누적 영상들만을 사용하므로 복잡한 도로 환경에서는 검출율이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 후보군 검출을 위한 특징으로써 수직면 값을 이용함으로써 검출 후보군의 신뢰도를 높이고, 또한 특징 원형의 종류가 추가된 누적 영상들을 사용함으로써 표지판 검출 성능을 향상시킨다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 실제 도로 환경에서 기존의 아다부스트 방법보다 검출율이 향상되었음을 보인다.
Objective: Because of communication difficulties, the hearing-impaired face many disadvantages throughout their lives. One of those is limited access to health care services, particularly medication service. Though they suffer from problems related to taking medication properly, there have been few studies on their actual condition of medication use in Korea. This study is to investigate any obstacles to properly taking medications and, therefore, to suggest preliminary evidence for policy measures to improve safe medication use among the hearing-impaired. Methods: Study participants consisted of hearing-impaired individuals living in Seoul. We also interviewed two sign language interpreters in order to illuminate health care state of the hearing-impaired. In-depth interview for each study participant was recorded and was translated into a written script for analysis. Results: Study participants were comprised of four women (66.6%) and two men (33.3%). There were one participants in 20's, two participants in 30's, one 40's, and two 50's. Sign language interpreters were all women. One was in her 30's and the other was in her 40's. Communication difficulties have been found to be key barrier to use medication safely. A negative image of pharmacists also hinders safe medication usage, lowering access to local pharmacy and leading discretional self-medication. This article provides pharmacists with solutions to promote adherence in this population. Conclusion: The hearing-impaired had limited access to medication-related information as well as using services in a hospital and local pharmacy due to their disability. Institutional improvement for safe medication usage among the hearing-impaired is necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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