Zhang, Jing;Lin, Hong;Nie, Weizhi;Chaisorn, Lekha;Wong, Yongkang;Kankanhalli, Mohan S
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.3
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pp.1264-1274
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2015
Human action recognition received many interest in the computer vision community. Most of the existing methods focus on either construct robust descriptor from the temporal domain, or computational method to exploit the discriminative power of the descriptor. In this paper we explore the idea of using local action attributes to form an action descriptor, where an action is no longer characterized with the motion changes in the temporal domain but the local semantic description of the action. We propose an novel framework where introduces local action attributes to represent an action for the final human action categorization. The local action attributes are defined for each body part which are independent from the global action. The resulting attribute descriptor is used to jointly model human action to achieve robust performance. In addition, we conduct some study on the impact of using body local and global low-level feature for the aforementioned attributes. Experiments on the KTH dataset and the MV-TJU dataset show that our local action attribute based descriptor improve action recognition performance.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.5
no.2
s.10
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pp.207-220
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1997
This study aims to develope the production method of digital image map of high capable utiliy and terrain interpretability using aerial photo and Geospatial Information System. Theory and efficient practical method was studied to generate tile digital image map with low-cost personal computer system using the merging procedure of raster scanned aerial photo and vector topographic map. Determination theory of ground coordinates, digital image processing, production of digital elevation model was reviewed. And some chariteristics of digital image map, image collection method and significant concepts of digital image processing was studied. Also input and output way of image data to generate the digital image nap, production method of orthophoto map using aerial photo through digital differential rectification was studied. As the result, digital image map was produced and analyzed through the above mentioned procedures.
Since digital images and videos are rapidly increasing in the internet with the spread of mobile computers and smartphones, research on image retrieval has gained tremendous momentum. Color, shape, and texture are major features used in image retrieval. Especially, color information has been widely used in image retrieval, because it is robust in translation, rotation, and a small change of camera view. This paper proposes a new method for histogram refinement based on local color difference. Firstly, the proposed method converts a RGB color image into a HSV color image. Secondly, it reduces the size of color space from 2563 to 32. It classifies pixels in the 32-color image into three groups according to the color difference between a central pixel and its neighbors in a 3x3 local region. Finally, it makes a color difference vector(CDV) representing three refined color histograms, then image retrieval is performed by the CDV matching. The experimental results using public image database show that the proposed method has higher retrieval accuracy than other conventional ones. They also show that the proposed method can be effectively applied to search low resolution images such as thumbnail images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.549-555
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2006
An edge detection is an very important area in image processing and computer vision, General edge detection methods (Robert mask, Sobel mask, Kirsh mask etc) are a good performance to detect step edge in a image but are no good performance to detect step edge in a noses image. We suggested a step edge detection method based on image information measure and neutral network. Using these essential properties of step edges, which are directional and structural and whose gray level distribution in neighborhood, as a input vector to the BP neutral network we get the good result of proposed algorithm. And also we get the satisfactory experimental result using rose image and cell images an experimental and analysing image.
In this paper, a prototype of the auxiliary resonant commutated snubber circuit(ARCS) with a high frequency transformer power regeneration loop is described for voltage source type sinewave inverter system. This is a new soft switching topology developed for three phase voltage source soft-switching inverter, active power filter and reactive power compensator has significant advantage of current rating reduction for auxiliary active switching devices. In addition, this paper presents a novel prototype of voltage-source soft switching space vector-modulated inverter with ARCS mentioned above, which is more suitable and acceptable for high-power utility interactive power conditioning, along with a digital control scheme. The steady-state operating analysis of ARCS has the remarkable features and the practical design procedure of this resonant snubber are illustrated on the basis of computer simulation analysis. The operating performance evaluations in the steady-state of this three phase voltage source soft switching inverter are discussed and compared with the three phase voltage source hard switching inverter.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1686-1692
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1999
This paper describes the feature area-based vehicle plate recognition system(VPRS). For the extraction of vehicle plate in a vehicle image, we used the method which extracts vehicle plate area from a s vehicle image using intensity variation. For the extraction of the feature area containing character from the extracted vehicle plate, we used the histogram-based approach and the relative location information of individual characters in the extracted vehicle plate. The extracted feature area is used as the input vector of ART2 neural network. The proposed method simplifies the existing complex preprocessing the solves the problem of distortion and noise in the binarization process. In the difficult cases of character extraction by binarization process of previous method, our method efficiently extracts characters regions and recognizes it.
Grid-interactive power converters are normally synchronized with the grid using phase-locked loops (PLLs). The performance of the PLLs is affected by the non-ideal conditions in the sensed grid voltage such as harmonics, frequency deviations and the dc offsets in single-phase systems. In this paper, a single-phase PLL is presented to mitigate the effects of these non-idealities. This PLL is based on the popular second order generalized integrator (SOGI) structure. The SOGI structure is modified to eliminate the effects of input dc offsets. The resulting SOGI structure has a high-pass filtering property. Hence, this PLL is termed as a high-pass generalized integrator based PLL (HGI-PLL). It has fixed parameters which reduces the implementation complexity and aids in the implementation in low-end digital controllers. The HGI-PLL is shown to have the lowest resource utilization among the SOGI based PLLs with dc cancelling capability. Systematic design methods are evolved leading to a design that limits the unit vector THD to within 1% for given non-ideal input conditions in terms of frequency deviation and harmonic distortion. The proposed designs achieve the fastest transient response. The performance of this PLL has been verified experimentally. The results agree with the theoretical prediction.
The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.
Tracking of the moving object, which is realized by the computer vision, is used for military and industrial fields. It is the application technique with imply complicated processing for understanding the input images. But, in these days, the most moving object tracking algorithms have many difficult problems. A typical problem is the increase of calculation time depending on target number. For this reason, there are many studies to solve real time processing problems and errors for background environmental change. In this paper, we used optical flow which is one of moving object tracking algorithms. It represents vector of the moving object. Optical flow estimation based on the regularization method depends on iteration method but it is very sensitive the noise. We proposed a new method using the Combinatorial Hough Transform (CHT) and Voting Accumulation in order to find optimal constraint lines. Also, we used the logical operation in order to release the operation time. The proposed method can easily and accurately extract the optical flow of moving object area and the moving information. We have simulated the proposed method using the test images. This images are included the noise. Experimental results show that the proposed method get better flow and estimate accurately the moving information.
Kim, Yi-Hyun;Hong, Suk-Young;Park, Ji-Sung;Lee, Eun-Sun;Lee, Hoon-Yol
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.633-636
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2007
The objective of this study is to measure backscattering coefficients of paddy rice using L, C, X-bands scatterometer system during a rice growth period. The measurement was conducted at an experimental field located in National Institute of Agricultural Science and Technology (NIAST), Suwon, Korea. The rice cultivar was a kind of Japonica type, called Chuchung. The scatterometer system consists of dual-polarimetric square horn antennas, HP8720D vector network analyzer (20MHz ${\sim}$ 20GHz), RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. The scatterometer system is calibrated using a calibration kit (3.5mm, 85052D). The backscattering coefficients were calculated by applying radar equation for the measured at incidence angles between $20^{\circ}$ and $60^{\circ}$ for four polarization (HR, VV, HV, VH), respectively, and compared with rice growth data such as plant height, stem number, biomass, dry weight and LAI that were collected at time of each scatterometer measurement simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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