Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.927-935
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2021
This study conducted a study to improve the problems of the existing fire sensor system. In the case of the existing system, it took more than 3 minutes to detect a fire even at a short distance, making it difficult to extinguish the initial fire. In order to improve these problems, in this study, a fire detection system using an infrared thermal imaging camera was studied. The infrared image-based fire detection system is relatively wide and can detect fire over a long distance, so it has the advantage of being applicable to many fire detection systems. As a result of conducting a field test using the fire detection system, a fire that occurred about 2 km ahead was detected within about 10 seconds. Since the fire detection function of this system can detect within 10 seconds from a distance of about 2 km, it was applicable to forest fires that occur frequently in spring and autumn.
A collimator refers to an optical system that images a collimated beam at a desired point. A resolution target located at a near distance can be converted into a virtual image located at a long distance. To test the resolution for mobile cameras, a large target is placed at a long distance. If a collimator system is used, the target can be placed at a near distance. The space required for a resolution inspection can thus be drastically reduced. However, to inspect a mobile camera, the exit pupil of the collimator system and the entrance pupil of the mobile camera must match, and the stop of the collimator system must be located on the last surface. Because a collimator system cannot be symmetrical with respect to the stop, the distortion becomes extremely large, which can be corrected by combining the collimator symmetrically with respect to the object plane. A novel system was designed to inspect an optical lens on a mobile phone. After arranging the refractive power, lenses were added using the equivalent lens design method. The distortion was reduced to less than 1%. This optical system satisfies a half-field angle of 45° and an optical performance sufficient for inspection.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.212-220
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2024
A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.
Background: This study aimed to evaluate whether a Novel Plaque Index (NPI) using intraoral camera images would be more useful for assessing the accumulated area of dental plaque compared to three other indices. Methods: This study evaluated 80 disclosed plaque tooth surface images from 40 participants, including the facial surfaces of the maxillary left first molar and mandibular left central incisor. The tooth surface was divided longitudinally into three sections, with each section further subdivided into four subsections. A score ranging from 0 to 5 was assigned to each longitudinal third, and the average score was determined as the NPI score for the tooth surface. Two examiners assessed the NPI, Patient Hygiene Performance Index, Quigley and Hein Plaque Index, and Rustogi's Modified Navy Plaque Index scores obtained using the plaque images. The assessments were repeated twice with a 2-weeks washout period. The Plaque Percent Index (PPI) score calculated via image analysis is considered the gold standard. Results: The NPI showed the highest correlation coefficient with PPI compared to the other indices (examiner 1: 0.87, examiner 2: 0.88). The intraexaminer reliability of the NPI was excellent for both examiners. The intraclass correlation coefficient (ICC) for examiner 1 and 2 was 0.95 and 0.93, respectively. The weighted kappa values were >0.85 for both examiners. The ICC of the interexaminer analysis was 0.93 and the weighted kappa showed a reliability value of 0.81. Conclusion: The NPI was found to have greater validity and reliability than the three existing indices for the quantitative scoring of dental plaque.
We propose that a subjective image quality assessment based on objective image quality factors in order to evaluate objectively preference of consumers. In other words, we define objective image quality factors which are easy to accept by manufacturers and they are composed of subjective image quality assessment questionnaires. Also, portrait image is selected by stimulus in order to persue easiness of evaluation for the general subjects. Throughout a subjective image quality assessment model, we evaluate recognition of image quality by consumers and analyze the effectiveness of correlation in terms of the final image quality preference. Analyzing the relationship between image quality factors, we can figure out the preferable image quality and confirm the positive effects on consumers' recognition of image quality. In the results, there are strong relationship between preference and color reproduction, dynamic range, noise, and resolution respectively. especially, the characteristic of portrait, there is high correlation between color reproduction and preference.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.1
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pp.11-21
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2015
An Ortho-image is the production of removed geometrical displacement, which is generated the aerial image distortion and the relief displacement, etc., using the DSM (Digital Surface Model). Accordingly, the resolution of raw image and the accuracy of DSM will has significant impacts on the ortho-image accuracy. Since the latest DMCII250 aerial camera delivers the high resolution images with five centimeters Ground Sampling Distance(GSD), it expects to generate the high density point clouds and the high quality ortho-images. Therefore, this research has planned for reviewing the potentiality and accuracy of high quality ortho-image production. Following to proceed the research, DSM has been produced through the high density point cloud extracted from DMCII250 aerial image to supply of high density DSM by creation of ortho-image. The research results has been identified that images with the DSM brought out higher degrees in positional accuracy and quality of ortho-image, compared with the ortho-image, produced from the existing digital terrain map or DSM data.
This paper presents an image enhancement method in real road traffic scenes. The images captured by the camera on the car cannot keep the color constancy as illumination or weather changes. In the real environment, these problems are more worse at back light conditions and at night that make more difficult to the applications of the vision-based intelligent vehicles. Using the existing image enhancement methods without considering the position and intensity of the light source and their geometric relations the image quality can even be deteriorated. Thus, this paper presents a fast and effective method for image enhancement resembling human cognitive system which consists of 1) image preprocessing, 2) color-contrast evaluation, 3) alpha blending of over/under estimated image and preprocessed image. An input image is first preprocessed by gamma correction, and then enhanced by an Automatic Color Enhancement(ACE) method. Finally, the preprocessed image and the ACE image are blended to improve image visibility. The proposed method shows drastically enhanced results visually, and improves the performance in traffic sign detection of the vision based intelligent vehicle applications.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.5C
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pp.632-641
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2004
In this paper, a new intermediate view reconstruction method employing a stereo image rectification algorithm by which an uncalibrated input stereo image can be transformed into the calibrated one is suggested and its performance is analyzed. In the proposed method, feature point are extracted from the stereo image pair though detection of the corners and similarities between each pixel of the stereo image. And then, using these detected feature points, the moving vectors between stereo image and the epipolar line is extracted. Finally, the input stereo image is rectified by matching the extracted epipolar line between the stereo image in the horizontal direction and intermediate views are reconstructed by using these rectified stereo images. From some experiments on synthesis of the intermediate views by using three kinds of stereo image; a CCETT's stereo image of 'Man' and two stereo images of 'Face' & 'Car' captured by real camera, it is analyzed that PSNRs of the intermediate views reconstructed from the calibrated image by using the proposed rectification algorithm are improved by 2.5㏈ for 'Man', 4.26㏈ for 'Pace' and 3.85㏈ for 'Car' than !hose of the uncalibrated ones. This good experimental result suggests a possibility of practical application of the unposed stereo image rectification algorithm-based intermediate view reconstruction view to the uncalibrated stereo images.
ROCSAT-2 mission is to daily image over Taiwan and the surrounding area for disaster monitoring, land use, and ocean surveillance during the 5-year mission lifetime. The satellite will be launched in December 2003 into its mission orbit, which is selected as a 14 rev/day repetitive Sun-synchronous orbit descending over (120 deg E, 24 deg N) and 9:45 a.m. over the equator with the minimum eccentricity. National Space Program Office (NSPO) is developing a ROCSAT-2 Image Processing System (IPS), which aims to provide real-time high quality image data for ROCSAT-2 mission. A simulated ROCSAT-2 image, based on Level 1B QuickBird Data, is generated for IPS verification. The test image is comprised of one panchromatic data and four multispectral data. The qualification process consists of four procedures: (a) QuickBird image processing, (b) generation of simulated ROCSAT-2 image in Generic Raw Level Data (GERALD) format, (c) ROCSAT-2 image processing, and (d) geometric error analysis. QuickBird standard photogrammetric parameters of a camera that models the imaging and optical system is used to calculate the latitude and longitude of each line and sample. The backward (inverse model) approach is applied to find the relationship between geodetic coordinate system (latitude, longitude) and image coordinate system (line, sample). The bilinear resampling method is used to generate the test image. Ground control points are used to evaluate the error for data processing. The data processing contains various coordinate system transformations using attitude quaternion and orbit elements. Through the qualification test process, it is verified that the IPS is capable of handling high-resolution image data with the accuracy of Level 2 processing within 500 m.
Filtering is necessary to reduce statistical noise and to increase image quality in SPECT images. Noises controled by low-pass filter designed to suppress high spatial frequency in SPECT image. Most SPECT filter function control the degree of high frequency supression by chosing a cut of frequency. The location of cut off frequency determines the affect image noise and spatial resolution. If select the low cut off frequency, its provide good noise suppression but insufficient image quantity and high cut off frequencies increase the image resolution but insufficient noise suppression. The purpose of this study was to determines the optimam cut off level with comparison of FWHM according to cut off level in each kiters-Band-limited, Sheep-logan, Sheep-logan Hanning, Generalized Hamming, Low pass cosine, Parazen and Butterworth filter in SPECT camera. We recorded image along the X, Y, Z-axis with $^{99m}TcO_4$ point source and measured FWHM by use profile curve. We find averaged length is $9.16\;mm{\sim}18.14\;mm$ of FWHM in X, Y, and Z-axis, and Band-limited and Generalized Hamming filters measures 9.16 mm at 0.7 cycle/pixel cut off frequency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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