Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.33-38
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1999
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific race image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based fare model.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.1
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pp.78-87
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1989
In this paper, a spatio-temporal gradient (STG) method with generalized least square estimation (GLSE) is proposed for the detection of an object motion in an image sequence corrupted by white Gaussian noise. The proposed method is applied to an automatic target tracker using a high speed 16-bit microprocessor in order to track one moving target in real time. Experimental results show that the proposed method has much better performance over the conventional one with least square estimation (LSE).
A method has been proposed for the fully automatic detection of left ventricular endocardial boundary in 2D short axis echocardlogram using geometric model. The procedure has the following three distinct stages. First, the initial center is estimated by the initial center estimation algorithm which is applied to decimated image. Second, the center estimation algorithm is applied to original image and then best-fit elliptic model estimation is processed. Third, best-fit boundary is detected by the cost function which is based on the best-fit elliptic model. The proposed method shows effective result without manual intervention by a human operator.
PURPOSES : This research aims to estimate the occurrence of hydroplaning on roads based on the road alignment types and rainfall intensity in Seoul. METHODS : Three types of data were used for estimation of hydroplaning in this study. The Inner Circulation Road (12.5 km) to the Bukbu Expressway (7.4 km) in Seoul was selected as the test road and data was collected for road information using a probe-vehicle. Precipitation was observed from Automatic Weather System in Seoul. These data were interpolated by applying Inverse Distance Weighted Methodology for hydroplaning estimation. Finally, the water depth information of the roads was observed using an RCM411 device. RESULTS : This study demonstrated that the cross slope with small-angle-tilt or vertical section with large-angle-tilt are the primary factors causing hydroplaning on the roads. The flow velocity on steep slope is high; however, large drainage lengths result in hydroplaning on the roads. CONCLUSIONS : This result can contribute towards the reduction of car accidents on rainy days. Furthermore, information regarding hydroplaning can be delivered to drivers more rapidly and precisely in the future.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.3
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pp.64-70
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2009
This paper presents a speech enhancement technique based on generalized Gamma distribution in order to obtain robust speech recognition performance. For robust speech enhancement, the noise estimation based on a spectral noise floor controled recursive averaging spectral values is applied to speech estimation under the generalized Gamma distribution and spectral gain floor. The proposed speech enhancement technique is based on spectral component, spectral amplitude, and log spectral amplitude. The performance of three different methods is measured by recognition accuracy of automatic speech recognition (ASR).
A prototype radar display unit was implemented using inexpensive off-the-shelf components, including a nonlinear estimation algorithm for the target tracking in a clutter environment. Two custom designed boards; an analog signal processing board and a DSP board, can be plugged into an expansion slot of a personal computer (PC) to form a maritime radar display unit. Our system provided all the functionality specified in the International Maritime Organization (IMO) resolution A422(XI). The analog signal processing board was used for A/D conversion as well as rain and sea clutter suppression. The main functions of the DSP board were scan conversion and video overlay operations. A host PC was used to run the tracking algorithm of targets in clutter, using the discrete-time Bayes optimal (nonlinear, and non-Gaussian) estimation method, and the graphic user interface (GUI) software for Automatic Radar Plotting Aid (ARPA). The proposed tracking method recursively found the entire probability density function of the target position and velocity by converting into linear convolution operations.
본 논문에서는 디지털 X-ray 영상에서 자동으로 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘과 이를 이용한 자동 뼈 나이 측정 방법을 제안한다. 골단판은 뼈의 골화 정도 및 성장 정도에 따라 변화되기 때문에 뼈 나이 평가 시스템에 적합하여 많이 사용된다. 골단판을 자동으로 추출하는 알고리즘을 이용해 골단판을 추출하고 영상인식 분야에서 사용되는 eigen analysis를 사용하여 뼈 나이를 자동으로 측정하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.2
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pp.453-463
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1997
Nonparametric kernel regression has recently gained widespread acceptance as an attractive method for the nonparametric estimation of the mean function from noisy regression data. Also, the practical implementation of kernel method is enhanced by the availability of reliable rule for automatic selection of the bandwidth. In this article, we propose a method for automatic selection of the bandwidth that minimizes the asymptotic mean square error. Then, the estimated bandwidth by the proposed method is compared with the theoretical optimal bandwidth and a bandwidth by plug-in method. Simulation study is performed and shows satisfactory behavior of the proposed method.
An automatic calibration tool of Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF), Parameter Estimation (PEST) program, was applied at the Imha lake watershed to get optimal hydrological parameters of HSPF. Calibration of HSPF parameters was performed during 2004 ~ 2008 by PEST and validation was carried out to examine the model's ability by using another data set of 1999 ~ 2003. The calibrated HSPF parameters had tendencies to minimize water loss to soil layer by infiltration and deep percolation and to atmosphere by evapotranspiration and maximize runoff rate. The results of calibration indicated that the PEST program could calibrate the hydrological parameters of HSPF with showing 0.83 and 0.97 Nash-Sutcliffe coefficient (NS) for daily and monthly stream flow and -3% of relative error for yearly stream flow. The validation results also represented high model efficiency with showing 0.88 and 0.95, -10% relative error for daily, monthly, and yearly stream flow. These statistical values of daily, monthly, and yearly stream flow for calibration and validation show a 'very good' agreement between observed and simulated values. Overall, the PEST program was useful for automatic calibration of HSPF, and reduced numerous time and effort for model calibration, and improved model setup.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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