기존의 객체 추출 및 추적 기법은 외형 변화가 없는 객체를 대상으로 하거나 배경이 고정된 영상만을 고려하였다 본 논문에서는 영역의 색상과 움직임 정보, 그리고 인접한 영역의 상관 관계를 고려한 Markov Random Field (MRF) 모델을 제안한다. MRF 모델은 영상의 시간적 공간적 상관성을 기반으로 최적의 레이블 셋을 계산함으로써 보다 정확하게 객체를 추출 및 추적할 수 있다. 또한, 블록 기반 움직임 추출 알고리즘인 Diamond Search (DS)를 분할된 영역에 적용하여 빠르게 영역의 움직임과 전역 움직임을 추정하였다. 실험 결과 제안한 방법이 객체의 외형 변화와 카메라 움직임이 있는 동영상에서 빠른 속도로 정확하게 객체를 추출 및 추적하는 것을 확인하였다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.10
no.2
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pp.73-82
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1998
In order to simulate surface discharged heat dispersion in costal area, a 2-dimensional Eulerian-Lagrangian model for far field and semi-active particle tracking random walk model in near field has been combined. The mass of discharged heat water in near field has treated as particles with buoyancy and this is eventually converted to horizontal additive dispersion in random walk equations. This model is applied to both a simplified coastal geometry and a real site. In simple application it can simulate plume-like characteristics around discharging point than a near field-model, CORMIX/3. Actual application in the Chonsu Bay shows farther spreading of heat water in near field comparing the observed data, and this shows that the developed model might be applied with satisfaction.
We utilize the jitter radiation, which is the emission of relativistic electrons in the random and small-scale magnetic field, to investigate the high-energy emissions of gamma-ray bursts (GRBs). Under the turbulent scenario, the random and small-scale magnetic field is determined by the turbulence. We also estimate the acceleration and cooling timescales. We identify that some GRBs are possible cosmic-ray sources.
A fuzzy approach using an EM algorithm for image classification is presented. In this study, a double compound stochastic image process is assumed to combine a discrete-valued field for region-class processes and a continuous random field for observed intensity processes. The Markov random field is employed to characterize the geophysical connectedness of a digital image structure. The fuzzy classification is an EM iterative approach based on mixture probability distribution. Under the assumption of the double compound process, given an initial class map, this approach iteratively computes the fuzzy membership vectors in the E-step and the estimates of class-related parameters in the M-step. In the experiments with remotely sensed data, the MRF-based method yielded a spatially smooth class-map with more distinctive configuration of the classes than the non-MRF approach.
In this paper we establish the central limit theorem and the strong law of large numbers for linear random fields generated by identically distributed linear negative quadrant dependent random variables on $\mathbb{Z}^2$.
Convergence rates in the law of large numbers for i.i.d. random variables have been generalized by Gut[Gut, A., 1978. Marc inkiewicz laws and convergence rates in the law of large numbers for random variables with multidimensional indices, Ann. Probab. 6, 469-482] to random fields with all indices having the same power in the normalization. In this paper we generalize these convergence rates to the identically distributed and negatively associated random fields with different indices having different power in the normalization.
In this article we will introduce a real valued random field on a restricted indexed set and construct a classical asymptotic limit theorems on them. We will survey the basic properties of weakly dependent random processes and investigate two major mixing conditions for sequences of random variables. The concepts of weakly dependent sequence of random variables will be generalized to the case of random fields. Finally we will construct a central limit theorem and prove it.
This paper proposes a method to estimate directly the incoherent scattered intensity and radar cross section (RCS) from the effective permittivity of a random media. The proposed method is derived from the original concept of incoherent scattering. The incoherent scattered field is expressed as a simple formula. Therefore, to reduce computation time, the proposed method can estimate the incoherent scattered intensity and RCS of a random media. To verify the potential of the proposed method for the desired applications, we conducted a Monte-Carlo analysis using the method of moments; we characterized the accuracy of the proposed method using the normalized mean square error (NMSE). In addition, several medium parameters, such as the density of scatterers and analysis volume, were studied to understand their effect on the scattering characteristics of a random media. The results of the Monte-Carlo analysis show good agreement with those of the proposed method, and the NMSE values of the proposed method and Monte-Carlo analysis are relatively small at less than 0.05.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.1
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pp.166-176
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1994
The problem of reducing the vibration level of elastic plates driven by multiple random point forces is analyzed in this study. First, the analytical solution for the vibration level of finite thin plates with four simply supported edges under the action of multiple random point force is derived. By assuming the plates to be lightly damped, an approximate solution for the vibration level of the plate is obtained. A numerical study is carried out to determine an optimal spacing distance between the multiple point forces in order to produce a relative minimum in the plate's vibration level. The optimal spacing distance is shown to depend on the given excitation band. The effects of wave cancellation in the near field of the multiple point forces are discussed by using the equivalence of certain stationary random responses and deterministic pulse responese.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.6
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pp.925-936
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2009
There very many approaches to impute missing values in the iid. case. However, it is hardly found the imputation techniques in the Markov random field(MRF) case. In this paper, we show that the imputation under MRF is just to impute by fitting the normal mixture model(NMM) under several practical assumptions. Our multivariate normal mixture model based approaches under MRF is applied to impute the missing pixel values of 3-variate (R, G, B) color image, providing a technique to smooth the imputed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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