In this paper, we propose a robust clutter pre-thresholding method using background adaptive Threshold Map for the clutter rejection in the complex coastal environment. The proposed algorithm is composed of the use of Threshold Map's and method of its calculation. Additionally we also suggest an automatic decision method of Thresold Map's update. Experimental results on some sets of real infrared image sequence show that the proposed method could remove clutters effectively without any loss of detection rate for the aim target and reduce processing time dramatically.
이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.
The well-known Integral Pulse Frequency Modulation (IPFM) cardiac oscillator has been used to generate the heart beat fluctuations as a representation of the modulatory autonomic nervous activity in terms of sympathetic and parasympathetic state. The IPFM model produces heartbeats by integrating the modulated sinusoid signals and applying the threshold of unity or chaotic threshold levels. This study aims at evaluating the performance of IPFM model by analyzing the influence of the threshold level with comparatively applying preset threshold of unity and Logistic-map and Henon-map chaotic-threshold. Based on our simulated results with interpreting the spectral features of Heart Rate Variability (HRV), we can conclude that the IPFM model with preset threshold level of unity can generate the optimal heartbeat variations int the sense of clinically valid heartbeats.
HMIPv6는 효율적인 핸드오버를 제공하고 시그널링 오버헤드를 줄이기 위한 기술로 주목받고 있다. HMIPv6는 이러한 시그널링 오버헤드와 지역적 이동성 관리를 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 도입한다. MAP는 빈번한 핸드오버가 발생하는 HMIPv6 네트워크 환경에서 효율적인 이동성 관리를 이룬다. 그러나 HMIPv6는 특정한 MAP로의 부하집중과 같은 네트워크 안에 존재하는 MN(Mobile Node)와 CN(Correspondent Node)사이의 불필요한 지연을 발생시킨다. 또한 모든 패킷은 MAP를 경유하여 전송되기 때문에 MAP는 HMIPv6 네트워크에서의 경로 최적화를 방해한다. 본 논문은 HMIPv6 네트워크에서 MAP의 부하에 따라 경로를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MAP 도메인 안에서 최적의 서비스를 제공하기 위한 임계값을 설정하고 MAP에 연결된 이동노드의 수가 임계값을 넘어서는 경우에 MAP를 거치지 않고 AR(Access Router)로 직접 전송하도록 한다. 이에 따라 제안하는 방법은 시그널링 비용을 줄일 뿐만 아니라 특정한 MAP의 부하집중을 완화시킨다.
Mahmood, Muhammad Tariq;Siddiqui, Shahbaz Ahmed;Choi, Young Kyu
반도체디스플레이기술학회지
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제18권4호
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pp.110-115
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2019
Blur detection and segmentation play vital role in many computer vision applications. Among various methods, local binary pattern based methods provide reasonable blur detection results. However, in conventional local binary pattern based methods, the blur map is computed by using a fixed threshold irrespective of the type and level of blur. It may not be suitable for images with variations in imaging conditions and blur. In this paper we propose an effective method based on local binary pattern with adaptive threshold for blur detection. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the multinomial logistic regression. The performance of the proposed method is evaluated using different datasets. The comparative analysis not only demonstrates the effectiveness of the proposed method but also exhibits it superiority over the existing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1121-1139
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2015
In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.
전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
실제 화자 인증기를 설계함에 있어서 발생하는 가장큰 문제는, 적은 Enrollment data로 화자 모델이 만들어 지므로 화자 인증기의 성능이 시간이 지남에 따라 굉장히 줄어들게 되는 것과, 미리 훈련된 데이터 만으로 Threshold를 설정함에 따라 차후 실제 사용 시에 발생하는 변이를 고려하지 못하여 역시 성능 저하의 문제를 발생시킨다는 것이다. 위의 문제를 해결하기 위해 이 논문은 화자 모델을 구성하는데 있어 MAP 방법을 적용하고, threshold를 Resetting하는 방법을 적용했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 HTER값이 23%정도 줄어듦을 보여준다.
본 연구에서는 최근 사회적 이슈로 등장하고, 빈번하게 대형 사고가 발생하는 개인정보 보안 사고에 대하여 사전에 탐지하여 예방할 수 있는 개인정보보호를 위한 리스크 모니터링 모델을 제시한다. 이를 위하여 개인정보 및 개인정보보호 업무를 정의하고, 개인정보 생명주기에 따른 리스크를 식별한다. 식별된 리스크는 전문가 설문을 통하여 우선관리대상 리스크를 선정하고, Fishbone Diagram을 활용하여 리스크 요인을 도출한다. 리스크 요인들은 지표로서 각 측정 단위와 임계치를 보유하며, 개인정보보호 업무와 리스크에 따라 지표의 값을 가지고 판단하는 경고맵을 개발한다.
A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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