전립선 영상은 비용이 상대적으로 저렴한 경직장 초음파 영상을 이용하여 전립선 진단에 많이 사용된다. 경직장 초음파 영상은 3차원으로 촬영되어 여러 장으로 하나의 진단 단위가 만들어 진다. 의사는 진단을 위해 2차원 영상을 순서대로 모니터에 표시하여 볼 수도 있고, 3차원의 영상을 볼 수도 있다. 2차원 영상은 원 영상을 그대로 출력하면 되지만, 3차원 영상은 다양한 각도에서 보이기도 하고, 내부의 어떤 면을 자른 형태로도 보여야 하므로 정확하게 전립선과 배경을 구분하여야 한다. 특히 경계를 구분할 때, 전립선의 중간 부분은 상대적으로 구분하기 쉬우나, 기저부와 첨단부는 불확실한 부분이 많으므로 경계를 구분하기기 매우 어렵다. 이에, 본 논문은 평균 형상 모델을 적용하여 전립선 경계를 추출하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다.
본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.
If human beings could make friends with nature, it would be a truly wellbeing. This project has selected the design concept under the supposition that human beings and the nature become friends. This residential house, which is consisted of one ground floor and two underground floors, is confronting the mountains that surround the residential complex. Residents can enjoy viewing the mountains from the living room. The garden is created by using this given environment in maximum. The walls are made up with rocks, and a small pond is formed with water from the mountain, presenting another attractive sight. Through the connection rather than the break between mountain and garden, living room and garden, and again garden and mountain, the dialogue with nature was attempted. The water of the pond in the garden flows down along the walls and creates another water space at the gate area of the house. Passing through the entrance, there are a living room, a kitchen, a bedroom for spouses, a common bathroom, and a library on the ground floor. On the second floor, there are two rooms, a bathroom, and a mini living room. The platform of living room on the 1st floor is lowered to produce the comfortable living room with the hearth. From the view of living room, the garden with full feeling of nature can give a good emotional rest for modem people who want the mental relaxation. The marble stones are used as its material to present rich texture and sophisticated image presentation. The hearth in the living room is harmonized with high-tech electronic home appliances and surrounding accessories. On the kitchen, the high-glossy materials are used to express the external appearance neatly and the depository function is more improved for housewives.
본 논문에서는 형태 정합 및 포아송 방정식을 기반으로 객체와 배경과의 이음매가 없는 효율적인 동영상 합성 기법을 제안한다. 동영상 합성 기법은 영상 분할 과정과 영상 조합 과정으로 구성된다. 영상 분할 과정에서는 먼저 첫번째 프레임에 대해 사용자가 3 영역 지도를 설정한 후, 그랩 컷(grab cut) 알고리즘을 수행한다. 그리고 객체와 배경의 색상, 밝기, 텍스쳐 등이 유사할 경우 영상 분할의 성능이 감소될 수 있음을 감안하여, 현재 프레임과 이전 프레임 객체들 간의 형태 정합을 통해 현재 프레임에서 영상 분할된 객체를 보정한다. 영상 조합 과정에서는 포아송 방정식을 이용하여 객체와 목표 동영상의 배경이 서로 이음매 없이 조합되도록 하며, 또한 사용자가 설정한 움직임 경로에 따라 객체를 배치한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 합성된 동영상의 자연성 뿐만 아니라 수행 시간 면에서 우수함을 알 수 있었다.
The purpose of this study was to analyze the factorial structure of the criteria on clothing selection. Data were obtained from 219 housewives in Seoul. 95 likert type questions were selected from the existing questionnaires and from the open end questions. The items were analyzed for discriminating power, followed by the factor analysis. 57 items were subjected to the principal component analysis with orthogonal rotation after extraction of 5 major factors. 47 items were found to be significantly loaded to at least one of the five factors. The factors had the following characteristics: Factor I. The persons scoring high on this factor would invest time and energy in their clothes to achieve their image and individuality. They were interested in clothes, appearance and fashion. Factor II. The persons scoring high on this factor were more concerned about the practicality of clothing, such as ease-of-care, comfort, texture and quality of fabric. They would not select the clothes which soiled easily and would not perform as expected. Factor III. High scores on this factor were associated with the eagerness to get the cloth-ing value for the money. They would make a long plan to buy an expensive clothing and choose a unique clothing regardless of fashion. Factor IV. A high score on this factor was suggestive of modesty. They were willing to buy inconspicuous clothes, such as dark or muted colors, small prints and conservative styles. Factor V. High scores on this factor were characterized by the desire for conformity and approval of their friends. This result may be used to develop an instrument to measure the criteria on clothing selection of consumer.
본 연구는 1998년 경기도 장흥지역에서 발생한 산사태의 취약성 분석을 목표로 산사태와 공간정보사이의 연관성을 정량적으로 밝히는데 목적이 있다. 산사태 발생위치는 원격탐사 영상과 야외 조사를 통해 작성하였으며, GIS 기반의 공간 데이터베이스로 지형, 토양, 임상 및 토지이용자료를 구축하였다. 지형자료로는 경사, 방위, 곡률을, 토양자료로는 토질, 토양 배수, 토양 모재, 유효 토심을, 임상자료로는 임상, 영급, 경급 및 밀도를 이용하였다. 산사태 발생과 공간정보사이의 관계는 우도비를 이용하여 정량적으로 추출하였으며, 경기도 용인지역에서 발생한 산사태의 분석결과와 비교를 하였다. 그리고 계산된 우도비를 이용하여 연구지역 전체에 대한 산사태 취약성 지수도를 작성하였다. 연구결과, 산사태 발생과 밀접한 관련이 있는 공간정보를 추출할 수 있었으며, 이러한 분석결과는 산사태 피해 예방을 위한 방재사업, 국토개발 계획 등의 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
인터넷에 3차원 GSIS 데이터를 제공하기 위해서는 VRML로 3차원 지형을 생성하는 방법과 지형공간정보 데이터의 자동연결 방법에 관한 연구가 필요하다. VRML은 3차원 물체들의 상호관계를 표현하는데 표준적인 언어로서 온라인상에 연결된 가상의 세계를 시뮬레이션할 때 쓰인다. 이는 가상세계를 표현할 뿐만 아니라 파일로 저장하여 웹 이용자들 중의 한사람에게 가상세계를 보여줄 수도 있다. 본 연구에서는 수치지도 데이터, 항공사진, VRML 스크립터로 구성된 VRML모델을 이용하는 인터넷상에서 3차원 GSIS를 제공하는 방법을 보여주고자 한다. 인터넷상에서 3차원 GSIS 제공하는 것과 항공사진들을 이용해서 정밀하게 지도를 제작하는 방법을 알아보며 VRML로 수치지도와 항공사진으로 3차원 영상을 만들기 위해 어떠한 데이터가 가장 효율적인지 비교하였으며 3차원 지형데이터의 인터넷제공 방법에 대해 연구하였다.
최근 들어, 주변의 환경 분석을 보다 효과적으로 수행하기 위해서 많은 종류의 3차원 입체 카메라가 보급되고 있다. 본 논문에서는 주위 환경의 복잡도에 따라서 하이브리드 카메라의 수동형과 능동형 카메라를 적응적으로 스위칭함으로써 3차원의 영상정보를 보다 정확하게 추출할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 초기영상을 받아들이고, 이 입력영상으로부터 주변의 환경을 대표할 수 있는 주요 특징인 밝기 특징과 텍스처 특징을 추출한다. 그런 다음, 추출된 밝기와 텍스처 특징값을 가장 잘 수용할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 하이브리드 카메라를 적응적으로 스위칭한다. 실험에서는 수동형과 능동형으로 구성된 하이브리드 입체 카메라를 구성하고, 제안된 적응적인 스위칭 알고리즘을 하이브리드 카메라에 적용하여 성능을 측정하기 위한 실험결과를 기술하며, 제안된 방법이 신뢰성 있게 동작함을 보여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.288-296
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2021
Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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