• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.315-319
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• 2008

This paper describes a method for recognizing and measuring the motion of each individual leukocyte in microvessel from a sequence of images. A spatiotemporal image is generated whose spatial axes are parallel and vertical to vessel region contours. In order to enhance and extract only leukocyte traces with a turned velocity range even under noisy background, we use a combination of a filtering process using Gabor filters with sharp orientation selectivity and a subsequent 3D spatiotemporal grouping process. The proposed method is shown to be effective by experiments using image sequences of two kinds of microcirculation, rat mesentery microvessels and human retinal capillaries.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.87-96
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• 2006

선택을 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못하며. 또한 기존 공간 요약 정보를 확장하여 이용함으로써 선택율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 기존 기법들이 이동객체의 위치 정보 변화를 요약 정보에 반영하기 위해서는 요약 정보를 자주 재생성해야 하며, 그러므로 전체 데이터베이스를 자주 스캔해야 하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 현재 질의에 대한 선택을 추정 기법을 개발하기 위하여 쿼드 트리 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 등과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.135-143
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• 1996

In this paper, we popose a neural network that detects edges of moving objects in an image using a neural network of hierarchical spatial filter with orientation selectivity. We modify the temporal difference network by adding a self loop to each neuraon cell to reduce the problems of phantom edge detected by the neural network proposed by kwon yool et al.. The modified neural network alleviates the phantom edges of moving objects, and also can detect edges of miving objects even for the noisy input. By computer simulation with real images, the proposed neural netowrk can extract edges of different orientation efficiently and also can reduce the phantom edges of moving objects.