Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.344-352
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2003
An effective algorithm for implementation of which detects moving object from image sequences. predicts the direction of it. and drives the camera in real time is proposed. In static camera, for robust motion detection from a dynamic background scene, the proposed algorithm performs statistical modeling of moving objects and background, and trains the statistical modeling of moving objects and background, and trains the statistical feature of background with the initial parts of sequence which have no moving objects. Active camera moving objects are segmented by following procedure, an improved order adaptive lattice structured linear predictor is used. The proposed algorithm shows robust object tracking results in the environment of static or active camera. It can be used for the unmanned surveillance system, traffic monitoring system, and autonomous vehicle.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.3
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pp.92-99
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1999
The inspection unit which is developed and used in this study, is processed the shape data from the CCD camera to seek welding bite section shape, and then calculated as a real dimension from measuring the value of each inspection item. The reason of measuring with the real in this study is came out from the image method which used for a long time, which is extricated the characteristic as the dimension of pixel by recognize pixel. The measurement method of the section shape is that we decide the thresholding value after we drew the histogram to binarizate the object. After that, we make flat the object to get rid of the noise and measure the shape of welded part through the boundarization of the object. The shape measurement is that measure the value of the welding part to adapt the actual operation program from using the ratio between the actual dimension of the standard specimen and the dimension of image, to measure the ratio between the actual product and the camera image. The inspection algorithm which estimates the quality of welded product is developed and also, the software GUI(Graphic User Interface) which processes the automatic test function of the inspection system is developed. We make the foundation of the inspection automatic system and we will help to apply other welding machine.
To achieve fully autonomous driving, the perceptual skills of the surrounding environment must be superior to those of humans. The $60^{\circ}$ angle, $120^{\circ}$ wide angle cameras, which are used primarily in autonomous driving, have their disadvantages depending on the viewing angle. This paper uses a multi-angle object recognition system to overcome each of the disadvantages of wide and narrow-angle cameras. Also, the aspect ratio of data acquired with wide and narrow-angle cameras was analyzed to modify the SSD(Single Shot Detector) algorithm, and the acquired data was learned to achieve higher performance than when using only monocular cameras.
At present, GEOBIA (Geographic Object-based Image Analysis), heir of OBIA (Object-based Image Analysis), is regarded as an important methodology by object-oriented paradigm for remote sensing, dealing with geo-objects related to image segmentation and classification in the different view point of pixel-based processing. This also helps to directly link to GIS applications. Thus, GEOBIA software is on the booming. The main theme of this study is to look into the applicability of geo-spatial processing open source to GEOBIA. However, there is no few fully featured open source for GEOBIA which needs complicated schemes and algorithms, till It was carried out to implement a preliminary system for GEOBIA running an integrated and user-oriented environment. This work was performed by using various open sources such as OTB or PostgreSQL/PostGIS. Some points are different from the widely-used proprietary GEOBIA software. In this system, geo-objects are not file-based ones, but tightly linked with GIS layers in spatial database management system. The mean shift algorithm with parameters associated with spatial similarities or homogeneities is used for image segmentation. For classification process in this work, tree-based model of hierarchical network composing parent and child nodes is implemented by attribute join in the semi-automatic mode, unlike traditional image-based classification. Of course, this integrated GEOBIA system is on the progressing stage, and further works are necessary. It is expected that this approach helps to develop and to extend new applications such as urban mapping or change detection linked to GIS data sets using GEOBIA.
In this paper we propose an effective and reliable hand detection method using neural network with ICA(Independent Component Analysis) Features. Many algorithms of hand detection have been proposed yet. Among them, ICA is the one of the interesting topics in image processing. ICA can not only separate mixed signals but also efficiently extract low-dimensional features in signals. ICA features are able to represent the characteristic of the images well. The object of this paper is to use effectively ICA that has above advantage. That is, by the proper number of Independent component the arithmetic speed is faster and by normalization of ICA feature the performance of detection is more reliable. For this, we adopt the algorithm, the Proportion of variance, which select the ICA feature by comparing the ratio of variance of ICA feature. By this method, we can extract the feature that is good at classifying hand and non-hand. Our experimental results show that by using ICA features, we obtained a better performance in hand detection than by only training NN on the image. And we can use hand detection system effectively and reliably by our proposal.
Change Detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, Change Detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by low- or middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.
Proportionately with a rapid development of mobile instrument technology, the number of mobile contents utilizing computing environment's graphic technology or image processing is increasing. In this paper, I designed a middleware which supports facial detection and recognition system based WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability), the Korean standard mobile platform. The facial recognition middleware introduced the object oriented concepts, to apply to recognition security and other contents by using mobile camera. This can reduce the development time and cost by dividing process while developing software. Therefore, it would be applied to content security or technology transfer with other company. Facial recognition middleware system is composed of face detection module and face recognition module, and proposes the application contents design method based on WIPI platform.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.1
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pp.13-23
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2015
Recently, a few image-processing based mobile urine testers have actively been studied since the urine-analysis result can be available to the user in real time immediately after the test is done. However, the accuracy of test result can be severely degraded due to variable illumination environments and a variety of manners to capture the image with a camera embedded in the smartphone according to different users. This paper proposes the Check4Urine system, a novel smartphone-based portable urine-analysis tester and provides three techniques to improve such a performance degradation problem robust to various test environments and disturbances, which are the compensation algorithm to correct the varying illumination effect, an urine strip detection algorithm robust to edge loss of the object image, and the color decision algorithm based on the pre-processed reference table. Experimental results show that the proposed Check4Urine system increases the accuracy of urine-analysis by 20-50% at various test conditions, compared with the existing image-processing based mobile urine tester.
This paper proposes a ontology of tree structure approach for adaptive object recognition in a situation-variant environment. In this paper, we introduce a new concept, ontology of tree structure ontology, for context sensitivity, as we found that many developed systems work in a context-invariant environment. Due to the effects of illumination on a supreme obstinate designing context-sensitive recognition system, we have focused on designing such a context-variant system using ontology of tree structure. Ontology can be defined as an explicit specification of conceptualization of a domain typically captured in an abstract model of how people think about things in the domain. People produce ontologies to understand and explain underlying principles and environmental factors. In this research, we have proposed context ontology, context modeling, context adaptation, and context categorization to design ontology of tree structure based on illumination criteria. After selecting the proper light-ontology domain, we benefit from selecting a set of actions that produces better performance on that domain. We have carried out extensive experiments on these concepts in the area of object recognition in a dynamic changing environment, and we have achieved enormous success, which will enable us to proceed on our basic concepts.
AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) for port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe driving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of AGV to be used in automated container terminal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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