Alzheimer's disease has the significant factors for the both specific and characteristic features according to the disease progressing that are the volumetry and surface area by the brain hippocampus shrinking and thinning. However, we have suggested a shape analysis to calculate the variance by the roughness, coarseness or uneven surface on 3D MR images. For the reasons we have presented two methods: the first method is the distance calculation from major axis to edge points and the second method is the distance calculation from centroidal point to edge points on a coronal plane. Then we selected the shortest distance and the longest distance in each slice and analyzed the ANOVA and average distances. Consequently we obtained the available and great results by the longest distance of the axial and centroidal point. The results of average distances were 44.85(AD), 45.04(MCI) and 49.31(NC) from the axial points and 39.30(AD), 39.58(MCI) and 44.78(NC) from centroidal points respectively. Finally the distance variations for the easily recognized visualization were shown by the color mapping. This research could be provided an indicator of biomarkers that make diagnosis and prognosis the Alzheimer's diseases in the future.
특정인을 추적하는 기술은 인간처럼 행동하는 로봇기술에서 가장 많이 등장하는 기술이다. 이 기술은 세 가지 영역에서 접근하고 있는데 첫 째가 특정인의 의상 색상이고 두 번째가 특정인의 얼굴과 그 표정이며 세 번째가 특정인의 제스처나 머리의 움직임이다. 그러나 로봇은 센서를 통해 색상이나 제스처를 감지할 수 있기 때문에 폐쇄회로 카메라를 통해 획득한 영상만으로 특정인을 추적하는 것과는 다르다. 폐쇄회로 카메라에서 가장 큰 문제점은 시스템 속도인데 입력된 영상에서 다시 계산에 의해 특정인을 추적하기위해서는 계산수를 줄여야한다. 시스템 속도를 높이기 위해 색상 추적은 통계치를 사용하는 것이 좋고 얼굴인식은 고유 얼굴을 사용하는 것이 바람직하다. 색상과 얼굴인식만으로는 추적에 어려움이 있기 때문에 모션 분석이 필요하다. 기존의 모션 분석이 주어진 영상의 전체 영역에서 형상을 바탕으로 이루어지기 때문에 속도가 느리고 인식률도 떨어진다. 본 논문에서는 얼굴 인식 시 찾아진 얼굴영역에 대한 모션분석을 계산속도가 빠른 운동에너지를 써서 인식률과 인식 속도를 높였다. 본 논문이 제안한 알고리즘과 Girondel, V. 등이 제시한 방법을 같은 동영상에서 실험한 결과 동일한 인식률을 얻었으며 인식속도는 제안한 알고리즘이 더 빨랐으며 LDA를 사용할 경우 속도는 비슷하나 인식률은 더 나은 결과를 얻었으며 특정인을 찾는 것은 제안한 알고리즘이 더 효과적이었다.
Experiment and numerical calculation have been peformed to investigate mixed convection heat transfer between inclined parallel plates. Particle image velocimetry (PIV) with thermo-sensitive liquid crystal (TLC) tracers is used for visualizing and analysis. This method allows simultaneous measurement of velocity and temperature fields at a given instant of time. Quantitative data of the temperature and velocity are obtained by applying the color-image processing to a visualized image, and neural network is applied to the color-to-temperature calibration. The governing equations are discretized using the finite volume method. The results are presented for the Reynolds number ranges from 0.004 to 0.062, the angle of inclination, ${\Theta}$, from 0 to 45 degree and Prandtl number of the high viscosity fluid is 909. The results show velocity, temperature and mean Nusselt numbers distributions. It is found that the periodic flow of mixed convection between inclined parallel plates is shown at $0^{\circ}{\leq}{\Theta}<30^{\circ}$, Re<0.062, and the flow pattern can be classified into three patterns which depend on Reynolds number and the angle of inclination. The minimum Nusselt numbers occur at Re=0.05 regardless of the angle of inclination.
A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.
Lim, Ye Seul;La, Phu Hien;Park, Jong Soo;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jee-In
한국측량학회지
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제33권6호
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pp.605-614
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2015
Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.
We have performed accelerated photo-degradation test using a 10-Sun level high irradiance $Weather-Ometer^{(R)}$ (10-Sun Ci5000) in an attempt to study acceleration and correlation between accelerated and service conditions for ink-jet ink. The accelerated test was used to predict lifetimes of ink-jet ink through the calculation of scaling factor for intensity of irradiance and duration of usage combined with estimation of lifetime distribution and inverse power model as a life-stress model. The lifetimes and acceleration factors for foreign and domestic inks were compared with each other. The results showed that the failure mechanisms and life-stress models for ink-jet ink were different among the color of ink which means that we might be in need of further study by color of inks.
본 논문에서는 전산화된 인체 해부도의 필수 기능인 3차원 볼륨 가시화 기법을 제시한다. 오브젝트순서에 기반한 광선 추적과 런-길이 인코딩의 장점을 이용한 이진 볼륨 렌더링 기법은 경계 추출된 칼라 슬라이스로 구성된 볼륨 데이터를 이용하여, 특정 하드웨어의 도움없이 일반 PC에서 대화식 수준의 속도로 3차원 가시화를 수행한다. 이 방법은 이진 볼륨 렌더링을 위해 필요한 이진 깊이 화상의 구성을 간소화하고 새루운 법선 벡터 계산 방법을 적용하여 렌더링 시간의 향상을 꾀하였다. 이와 함께 화질의 손실 없이 관련 데이터의 양을 줄이는 3D경계 인코딩 방법도 제시한다. 본 논문에서 제시한 렌더링 방법의 대화식 수준의 속도와 인코딩 방법의 정보 저장면에서의 효율성은 PC에서 운용될 수 있는 의학 해부도 응용 프로그램의 개발을 보다 가속화할 것이다.
피사계 심도 효과는 초점이 맞은 부분은 선명하게 나타나고, 그렇지 않은 부분은 흐리게 나타나는 효과를 뜻한다. 본 논문은 실시간 렌더링 환경에서 사용 가능한, 표준 정규 분포를 기반으로 한 샘플링 범위 계산 및 레이어 색상의 알파 블렌딩을 이용한 역방향 매핑 방식 기반의 피사계 심도 효과 구현 방법에 대해 제안한다. 효과 구현을 위해 착란원 크기 계산 방법, 착란원 크기의 표준 정규 분포를 통한 샘플링 영역 설정, 다층 레이어의 알파 블렌딩을 통한 색상 결정 및 디노이징을 통한 이미지 품질 향상 방법에 대해 서술한다.
본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 지하에 매설되어 있는 통신 관로의 효율적인 관리를 위하여 관로상태를 진단할 수 있는 자동 관로 등급 판정 시스템을 제안하였다. 작업자에 의해 행해지던 기존의 관로 조사는 주관적인 판단에 의해 수동으로 판단하기 때문에 수치적인 정량화를 통한 관로 등급 판정 및 효율적인 데이터베이스 구축이 어렵다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 인입 길이별로 관로 단면에 레이저를 투영하여 단면의 상태를 획득하고, 획득된 영상에 대해 실제 관로 단면의 수치적인 최소 직경을 구하며 등급 판정하는 기법을 적용하였다. 제안된 기법에서는 관로 내부의 특별한 상황을 고려하여 잡음 제거 필터와 다양한 color model를 적용한 전처리 과정을 거치게 된다. 관로의 최소 직경판단 및 등급 판정은 세부처리 단계를 통하여 이루어진다. 정확도(precision)를 이용하여 제안된 시스템의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 정확한 등급 판정이 가능한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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