KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.2156-2170
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2020
This paper presents a fire detection algorithm with a minimal false detection rate, intended for a thermal imaging surveillance environment, whose properties vary depending on temporal conditions of day or night and environmental changes. This algorithm was designed to minimize the false detection alarm rate while ensuring a high detection rate, as required in fire detection applications. It was necessary to reduce false fire detections due to non-flame elements occurring when existing fixed threshold-based fire detection methods were applied. To this end, adaptive flame thresholds that varied depending on the characteristics of input images, as well as the center of gravity of the heat-source and hot-source regions, were analyzed in an attempt to minimize such non-flame elements in the phase of selecting flame candidate blocks. Also, to remove any false detection elements caused by camera shaking, one of the most frequently raised issues at outdoor sites, preliminary decision thresholds were adaptively set to the motion pixel ratio of input images to maximize the accuracy of the preliminary decision. Finally, in addition to the preliminary decision results, the texture correlation and intensity of the flame candidate blocks were averaged for a specific period of time and tested for their conformity with the fire decision conditions before making the final decision. To verify the fire detection performance of the proposed algorithm, a total of ten test videos were subjected to computer simulation. As a result, the fire detection accuracy of the proposed algorithm was determined to be 94.24%, with minimum false detection, demonstrating its improved performance and practicality compared to previous fixed threshold-based algorithms.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.4
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pp.145-154
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2008
In this paper, we propose the pet robot control system using hand gesture recognition in image sequences acquired from a camera affixed to the pet robot. The proposed system consists of 4 steps; hand detection, feature extraction, gesture recognition and robot control. The hand region is first detected from the input images using the skin color model in HSI color space and connected component analysis. Next, the hand shape and motion features from the image sequences are extracted. Then we consider the hand shape for classification of meaning gestures. Thereafter the hand gesture is recognized by using HMMs (hidden markov models) which have the input as the quantized symbol sequence by the hand motion. Finally the pet robot is controlled by a order corresponding to the recognized hand gesture. We defined four commands of sit down, stand up, lie flat and shake hands for control of pet robot. And we show that user is able to control of pet robot through proposed system in the experiment.
This paper deals with establishing correspondent points of feature pints and sampling period when we estimate object motion parameters from image information of freely moving objects in space of gravity-free state. Replacing the inertial coordinate system with the camera coordinate system which is equipped within a space robot, it is investigated to be able to analyze a problem of correspond points from image information, and to obtain sequence of angular velocity $\omega$ which determine a motion of object by means of computer simulation. And if a sampling period ${\Delta}t$ is shortened, the relative errors of angular velocity are increased because the relative errors against moving distance of feature points are increased by quantization. In reverse, if a sampling period ${\Delta}t$ is lengthened too much, the relative error are likewise increased because a sampling period is long for angular velocity to be approximated, and we confirmed the precision that grows according to ascending of resolution.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.159-167
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2013
In stereo-view system, variations of target camera position or lighting conditions cause discrepancies on the luminance and chrominance components of stereo views. These discrepancies lead to inaccurate frame view prediction and low quality of 3 D video coding. In this paper, an efficient histogram interval calibration method is proposed for stereo-view coding, so as to compensate for the luminance component of target view. First the proposed method is analyzed by the histogram of the target image frame. Then, it divide two sections of histogram of that frame to correct the color discrepancies. Secondly, each section of the target frame is corrected the luminance component by identify the maximum matching region between the reference frame and the target frame. We have verified our proposed histogram matching method in comparison with the other color correction ones. Experimental results show that it can correct better luminance calibration results of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) and has less computation time.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.162-170
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2013
In recent years, the interests and needs of the Pedestrian Protection System (PPS), which is mounted on the vehicle for the purpose of traffic safety improvement is increasing. In this paper, we propose a pedestrian candidate window extraction and unit cell histogram based HOG descriptor calculation methods. At pedestrian detection candidate windows extraction stage, the bright ratio of pedestrian and its circumference region, vertical edge projection, edge factor, and PCA reconstruction image are used. Dalal's HOG requires pixel based histogram calculation by Gaussian weights and trilinear interpolation on overlapping blocks, But our method performs Gaussian down-weight and computes histogram on a per-cell basis, and then the histogram is combined with the adjacent cell, so our method can be calculated faster than Dalal's method. Our PCA reconstruction error based pedestrian detection candidate window extraction method efficiently classifies background based on the difference between pedestrian's head and shoulder area. The proposed method improves detection speed compared to the conventional HOG just using image without any prior information from camera calibration or depth map obtained from stereo cameras.
In this paper, we describe the color reproduction system for color images captured by digital camera. The system uses a color compensation chart to estimate the transformation between the colors in the image and the reference colors in the chart. The color reproduction process consists of two steps, i.e., the profile creation process and the profile application process. During the pro-file creation process, the relationships between the captured colors and the ref-erence colors are estimated. And the system creates a color profile and embeds the estimation result in the profile. During the profile application process, the colors in the images which are captured under the same condition as that of the chart image are reproduced using the created color profile. To evaluate the per-formance of the system, we perform experiments under various conditions. And we compare the results with those of widely used commercial applications.
In this paper, we implemented a touchless interface for DID(Digital Information Display) system using gesture recognition technique which includes both hand motion and hand shape recognition. Especially this touchless interface without extra attachments gives user both easier usage and spatial convenience. For hand motion recognition, two hand-motion's parameters such as a slope and a velocity were measured as a direction-based recognition way. And extraction of hand area image utilizing YCbCr color model and several image processing methods were adopted to recognize a hand shape recognition. These recognition methods are combined to generate various commands, such as, next-page, previous-page, screen-up, screen-down and mouse -click in oder to control DID system. Finally, experimental results showed the performance of 93% command recognition rate which is enough to confirm the possible application to commercial products.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.9
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pp.77-85
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2011
In this paper, we propose an region segmentation and texture based feature extraction method which split the pavement and roadway from the camera which equipped to the visually impaired person during a walk. We perform the hough transformation method for detect the boundary between pavement and roadway, and devide the segmented region into 3-level according to perspective. Next step, split into pavement and roadway according to the extracted texture feature of segmented regions. Our walking assistance system use rotation-invariant LBP and GLCM texture features for compare the characteristic of pavement block with various pattern and uniformity roadway. Our proposed method show that can segment two regions with illumination invariant in day and night image, and split there regions rotation and occlution invariant in complexed outdoor image.
Pavement distresses are one of the most important data for pavement management systems. Inspection machines and its related programs have been used for operating tools in PMS developed in advanced countries. In Korea imported machines and programs for the length price ale utilized to get information of pavement condition from the field This study is launched for developing the program which can detect cracks on asphalt pavement due to many drawbacks in current PMS operation such as improper maintenance work and long resting period when it was broken. The focus of this study is to define principles to analyze pavement surface with digital image processing techniques, to test property of pavement images and to suggest an algorithm that reduces noises at test. To test images, the camera attached on the Automatic Road Analyser(ARAN) was used. Through the FFT images, histogram and statistical values of pavement images, it was found that the images had many noises with high-frequency components against general images, and it was difficult to subdivide pavement images into background or crack. Through several testing with various filters for noise reduction a 3X3 median filter was suggested to reduce noises effectively.
Ocean surface waves may be modified by ocean current and their observation may be severely distorted if the observer is on a moving platform with changing speed. Tidal current near a sill varies inversely with the water depth, and results spatially inhomogeneous modulation on the surface waves near the sill. For waves propagating upstream, they will encounter stronger current before reaching the sill, and therefore, they will shorten their wavelength with frequency unchanged, increase its amplitude, and it may break if the wave height is larger than 1/7 of the wavelength. These small scale (${\sim}$ 1 km changes is not suitable for satellite radar observation. Spatial distribution of wave-height spectra S(x, y) can not be acquired from wave gauges that are designed for collecting 2-D wave spectra at fixed locations, nor from satellite radar image which is more suitable for observing long swells. Optical images collected from cameras on-board a ship, over high-ground, or onboard an unmanned auto-piloting vehicle (UAV) may have pixel size that is small enough to resolve decimeter-scale short gravity waves. If diffuse sky light is the only source of lighting and it is uniform in camera-viewing directions, then the image intensity is proportional to the surface reflectance R(x, y) of diffuse light, and R is directly related to the surface slope. The slope spectrum and wave-height spectra S(x, y) may then be derived from R(x, y). The results are compared with the in situ measurement of wave spectra over Keelung Sill from a research vessel. The application of this method is for analysis and interpretation of satellite images on studies of current and wave interaction that often require fine scale information of wave-height spectra S(x, y) that changes dynamically with time and space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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