This study proposed a robust detection algorithm. It detects hands more stably with respect to changes in light and rotation for the identification of a hand shape. Also it satisfies both efficiency of calculation and the function of detection. The algorithm proposed segmented the hand area through pre-processing using a hand shape as input information in an environment with a single camera and then identified the shape using a Self Organized Feature Map(SOFM). However, as it is not easy to exactly recognize a hand area which is sensitive to light, it has a large degree of freedom, and there is a large error bound, to enhance the identification rate, rotation information on the hand shape was made into a database and then a principal component analysis was conducted. Also, as there were fewer calculations due to the fewer dimensions, the time for real-time identification could be decreased.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.9
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pp.1172-1178
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2018
A system that control computer presentations by using the hand motion recognition and identification is proposed. The system recognizes and identifies various types of motion in hand motion, controlls the presentation without additional control devices. To recognize hand movements, it performs a face and hand region detection. Facial area is detected using Haar classifier and hand region is extracted according to skin color information on HSV color model. The face area is used to determine the beginning and end of hand gestures, the size and direction of motion. It recognizes various hand gestures and uses them to control computer presentations according to the hand motion identification rules that are proposed and set horizontal and vertical axes from the face area. It is confirmed that 97.2% recognition rate is obtained in about 1200 hand motion recognition experiments and the proposed algorithm is valid in presentation control.
Images of medical treatment on PACS environment are digitized and they make saving and transmission of patient's information easy with CD format causing increase of patients transfer rate between hospital and data transmission as well. Figuring out the configuration of confining status of copied images of medical treatment with CD format and present the appropriate way of identification for personal information. 20 general hospital over 500 beds which are utilizing PACS currently. Questionnaire investigation focusing on PACS operation center and it's management people. In accordance with the law of securing personal information of public organizations, it says "Anyone who wants to see his or her information via representative he or she needs to make a letter of attorney and turn in this to the president of it's possessing facility" in the article 16. Based on the investigation of general hospital for CD copy issue status near metropolitan area, 8 out of 20, were issuing CD copy through personal identification process(the person oneself and representative) and 10 general hospital were doing by getting signature of receiptor only without identification of the person oneself and 2 general hospital confirmation process is not at all. By the law of securing personal information of public organization, article 16, confirmation process is supposed to mandate lawfully with a letter of attorney when there is any request of reading and/or copies of one's information. But in reality, there were no consistent rules on reading, the process and coverage of copy issue, rejection coverage of copy issue of CD copy in each general hospital PACS operation center. Therefore there is a big need for consolidated format which is applicable by law when the representative requests to issue of CD copy that is storing medical treatment images. By issue through this consolidated format, securing medical information of individual and systemic operation and management will be valid and effective.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.30
no.2
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pp.116-123
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2016
This study was performed to develop questionnaire of cold-heat pattern identification(PI) based on usual symptoms for general people, and we analyzed reliability of the questionnaire. We reviewed cold-heat PI questionnaire of advanced research and selected twenty-three items through three time experts meeting. Three hundred and fifty nine healthy subjects were joined in this study. As a results, Cronbach's α of cold-heat PI questionnaire was 0.79 and 0.83. According to the factor analysis about fifteen-chosen cold-heat PI questionnaires, each cold-heat consisted of two factors and each Convergence was 56.46% and 65.93%. Intra-class Correlation Coefficient was 0.67-0.83. Based on the median of samples of primary source, we classified subjects into four category as Cold, Heat, No Cold-Heat, and Cold-heat complex. We examined agreement of diagnosis and coefficient of kappa, and agreement rate of diagnosis was 64.2%, and coefficient of kappa was 0.51. Based on research result, we expect that validity study about questionnaire of cold-heat PI based on usual symptoms will be continued, and hope to be used as subsidiary diagnosis in clinical practice.
The microbiological and chemical identification of antibiotic residues was attempted for livestock and seafood products including pork (n=34), beef (n=34), chicken (n=32), flatfish (n=37), armorclad rockfish (n=36), and sea bream (n=27). The meat (n=100) and seafood (n=100) samples were collected from 9 markets in 5 major Korean cities. Antibiotic substances were identified from the classes of tetracyclines, macrolides, penicillins, aminoglycosides, polyethers, peptides, sulfonamides, quinolones, chlorampenicols, and novobiocins using a microbiological assay, the Charm II test and high performance liquid chromatography (HPLC) with ultra violet (UV) and fluorescence detectors. The results showed that 2 tetracyclines (oxytetracycline and tetracycline) and 3 quinolones (ciprofloxacin, norfloxacin, and enrofloxacin) were detected in 4 samples of flatfish among all 100 seafood samples tested. No antibiotic residues were detected in the 100 livestock product samples tested. The amounts (min-max, mg/kg) of the residual antibiotics were as follows; tetracycline 0.78-0.85, oxytetracycline 0.49-0.74, ciprofloxacin 0.09-0.83, norfloxacin 0.01-0.21, enrofloxacin 0.12-2.98. These data indicate that the total detection rate of antibiotics in livestock and seafood products was approximately 2%.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.1
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pp.6-11
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2011
In this paper, we propose a gait-based human identification system using eigenfeature regularization and extraction (ERE). First, a gait feature for human identification which is called gait energy image (GEI) is generated from walking sequences acquired from a camera sensor. In training phase, regularized transformation matrix is obtained by applying ERE to the gallery GEI dataset, and the gallery GEI dataset is projected onto the eigenspace to obtain galley features. In testing phase, the probe GEI dataset is projected onto the eigenspace created in training phase and determine the identity by using a nearest neighbor classifier. Experiments are carried out on the CASIA gait dataset A to evaluate the performance of the proposed system. Experimental results show that the proposed system is better than previous works in terms of correct classification rate.
In this paper, fingerprint identification algorithm using pixel direction factor in blocks is proposed to minimize false acceptance ratio and to apply security system. The proposed algorithm is that a fingerprint image is divided by 16 blocks, then feature parameters which have direct factors of $0^{\circ},\;45^{\circ},\;90^{\circ}\;and\;135^{\circ}$ is extracted for each block. Membership function of a reference fingerprint and an input fingerprint for the extracted parameters is calculated, then identification of two fingerprint is distinguished using fuzzy inference. False acceptance ratio is evaluated about different fingerprints of In kinds regardless of sex and shape which are obtained from adults, and false rejection ratio is evaluated about fingerprints which are obtained by adding fingerprints of 10 kinds on different fingerprints of 100 kinds. The experiment results is that false acceptance ratio is average $0.34\%$ about experiment of 4,950 times, and false rejection ratio is average $3.7\%$ about experiment of 1,000 times. The proposed algerian is excellent for recognition rate and security.
Automatic butterfly identification using images is one of the interesting research fields because it helps the related researchers studying species diversity and evolutionary and development process a lot in this field. The performance of the butterfly species identification system is dependent heavily on the quality of selected features. In this paper, we propose color intensity (CI) entropy by using the distribution of color intensities in a butterfly image. We show color intensity entropy can increase the recognition rate by 10% if it is used together with previously suggested branch length similarity entropy. In addition, the performance comparison with other features such as Eigenface, 2D Fourier transform, and 2D wavelet transform is conducted against several well known machine learning methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.8
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pp.1500-1510
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2007
In recent, rapid and accurate processing for logistics have been required, according as logistics has grown dramatically. Especially, identifying, locating, or tracking objects in ports are important, because ports are gateways to extended markets. In this paper, we describe the design and implementation of a smart tag system for ubiquitous port logistics. Our solution consists of three parts: an active RFID to identify objects, an electronic container seal to charge with security of containers, and a RTLS system to locate objects. Because identification technology for logistics can be read by heterogenous systems, compliance with the international standard is one of the most critical issues. This paper introduces the method to maintain compliance with ISO, and conducts some verifications. In addition, we analyze the system performance such as lifetime, identification rate, and time for multiple tag identification.
The field of recycling for waste electronic components, which is the typical example of an urban mine, requires the development of useful sorting techniques. In this study, a sorter based on image identification by deep learning was developed to select electronic components into four groups. They were recovered from waste printed circuit boards and should be separated to depend on the difference after treatment. The sorter consists of a workstation with GPU, camera, belt conveyor, air compressor. A small piece (less than 3.5 cm) of electronic components on the belt conveyor (belt speed: 6 cm/s) was taken and learned as teaching data. The accuracy of the image identification was 96% as kinds and 99% as groups. The optimum condition of sorting was determined by evaluating accuracies of image identification and recovery rates by blowdown when changing the operating condition such as belt speed and blowdown time of compressed air. Under the optimum condition, the accuracy of image classification in groups was 98.7%. The sorting rate was more than 70%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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