Park, Gyeong-Bae;Jeong, U-Seok;Kim, Jeong-Il;Jeong, Geun-Won;Lee, Gwang-Bae;Kim, Hyeon-Uk
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.691-700
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1995
Most fractal image codings using fractal concept require long encoding time because a large amount of computation is needed to find an optimal affine transformation point. Such a problem can be solved by designing a block classifier fitted to characteristics of image blocks. In general, it is possible to predict more precise and various types of blocks in frequency domain than in spatial domain. In this paper, we propose a block classifier to predict the block type using characteristics of DCT(Discrete Cosine Transform). This classifier has merits to enhance the quality of decoded images as well as to reduce the encoding time meeting fractal features. AC coefficient values in frequency domain make it possible to predict various types of blocks. As the results, the number of comparisons between a range block and the correspoding domain blocks to reach an optimal affine transformation point can be reduced. Specially, signs of DCT coefficients help to find the optimal affine transformation point with only two isometric transformations by eliminating unnecessary isometric transformations among eight isometric transformations used in traditional fractal codings.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.3
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pp.60-70
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1999
The purpose of this study is to analyze the spatial change of water quality pollutant in the upper-stream of Kumho River basin. For this purpose, it compared with ground survey data of water quality measurement, using GIS and Landsat TM image, and then constructed a database of water quality pollutants in the watershed by Arc/Info. Also the land cover classification maps of 1985 and 1997 were prepared using maximum likelihood classification. This study detected and analysed the classified images to produce the area of land cover change per sub-basin. In addition, choropleth maps were prepared with spatial change value of water quality pollutants, and overlay analysis was carried out with weight score for each layer. The results of this study revealed that population, animals and fruit orchards were main factors in the spatial change of water pollution of Kumho River basin. The Comparision of pollutions by sub-basins showed a high pollution value in Daechang-chun and Omok -chun stream which follows through the urban area.
In this paper, we propose the receiver block error detection of the video codec and the image concealment algorithm using fuzzy inference. The proposed error detection and concealment algorithm gets SSD(Summation of Squared Difference) and BMC(Boundary Matching Coefficient) using the temporal and spatial similarity between corresponded blocks in the two successive frames. Proportional constant, ${\alpha}$, for threshold value, TH1 and TH2, is decided after fuzzy data is generated by each parameter. To examine the propriety of the proposed algorithm, random errors are inserted into the QCIF Susie standard image, then the error detection and concealment performance is simulated. To evaluate the efficiency of the algorithm, image quality is evaluated by PSNR for the error detection and concealed image by the existing VLC table and by the proposed method. In the experimental results, the error detection algorithm could detect all of the inserted error, the image quality is improved over 15dB after the error concealment compare to existing error detection algorithm.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.5
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pp.56-69
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1999
본 논문에서는 움직임 보상 차영상 ( motion compensated difference image; MCDI)을 대역 분할한 뒤, 움직임 정보를 이용하여 에너지가 큰 부분만을 선택하여 적응적으로 벡터 양자화를 행함으로써 효율적으로 동영상을 부호화 할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 MCDI의 특성들을 고려하여 에너지가 낮은 부분은 부호화를 행하지 않고, 에너지가 높은 부분에 대하여서만 움직임 벡터의 크기에 따라 클래스를 분류한 뒤 각 클래스에 맞는 코드북을 설계하여 벡터 양자화를 행한다. 이를 위해서는 부호화 되는 에너지가 높은 부분에 대한 정보와 클래스 부분에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 부가 정보의 양을 움직임 벡터를 이용하여 최소화함으로써 비트율을 크게 줄이면서도 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있었다.
In order to improve formal presentation attitudes such as presentation of job interviews and presentation of project results at the company, there are few automated methods other than observation by colleagues or professors. In previous studies, it was reported that the speaker's stable speech and gaze processing affect the delivery power in the presentation. Also, there are studies that show that proper feedback on one's presentation has the effect of increasing the presenter's ability to present. In this paper, considering the positive aspects of correction, we developed a program that intelligently corrects the wrong presentation habits and attitudes of college students through facial analysis of videos and analyzed the proposed program's performance. The proposed program was developed through web-based verification of the use of redundant words and facial recognition and textualization of the presentation contents. To this end, an artificial intelligence model for classification was developed, and after extracting the video object, facial feature points were recognized based on the coordinates. Then, using 4000 facial data, the performance of the algorithm in this paper was compared and analyzed with the case of facial recognition using a Teachable Machine. Use the program to help presenters by correcting their presentation attitude.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.5
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pp.423-430
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2013
In typical face recognition systems, the frontal view of face is preferred to reduce the complexity of the recognition. Thus individuals may be required to stare into the camera, or the camera should be located so that the frontal images are acquired easily. However these constraints severely restrict the adoption of face recognition to wide applications. To alleviate this problem, in this paper, we address the problem of tracking and recognizing faces in video captured with no environmental control. The face tracker extracts a sequence of the angle/size normalized face images using IVT (Incremental Visual Tracking) algorithm that is known to be robust to changes in appearance. Since no constraints have been imposed between the face direction and the video camera, there will be various poses in face images. Thus the pose is identified using a PCA (Principal Component Analysis)-based pose classifier, and only the pose-matched face images are used to identify person against the pre-built face DB with 5-poses. For face recognition, PCA, (2D)PCA, and $(2D)^2PCA$ algorithms have been tested to compute the recognition rate and the execution time.
Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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v.27
no.3
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pp.285-292
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2011
The purpose of thise study was to measure the thickness of the sinus lateral wall using computed tomography (CT), and to find the most suitable vertical position for lateral window opening prior to sinus elevation. Thirty patients requiring sinus elevation had CT images taken with Philips Brilliance iCT. The thickness of the sinus lateral wall was measured according to its vertical position against the sinus inferior border, and its mean was calculated through three repeated measurements. When measured 2 mm above the sinus inferior border (SIB+2), the thickness of the sinus lateral wall was observed to be more than 2 mm. When measured 3 mm above the sinus inferior border (SIB +3), the sinus lateral wall was less than 2 mm in thickness. It is recommended that the lateral wall window be made 3 mm above the sinus inferior border when performing sinus elevation using the lateral approach.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.4
no.3
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pp.1-12
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2001
This thesis represents the integrated 3D DEM using both the process of satellite image and the real value of topographic maps. This DEM is draped on satellite image processed to improve representations of the real world. The 3D visualization and 3D animation with satellite imagery data enables to depict more vivid and realistic world. The paper also describes and implements the natural environmental/ecological information system that consists of 7 modules to manage environmental data systematically through an enhanced user interface. We make use of topographic map, satellite imagery data and several thematic maps. Each module has a user interface enabling to assist particular needs of decision-making for ecological/environmental assessments associated with spatial analysis of ecosystem and classification of the environmental status quo and other purposes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.10B
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pp.1086-1092
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2009
Stereoscopic conversion has been an important and challenging issue for many 3-D video applications. Usually, there are two different stereoscopic conversion approaches, i.e., image motion-based conversion that uses motion information and object-based conversion that partitions an image into moving or static foreground object(s) and background and then converts the foreground in a stereoscopic object. As well, since the input sequence is MPEG-1/2 compressed video, motion data stored in compressed bitstream are often unreliable and thus the image motion-based conversion might fail. To solve this problem, we present the utilization of key-motion that has the better accuracy of estimated or extracted motion information. To deal with diverse motion types, a transform space produced from motion vectors and color differences is introduced. A key-motion is determined from the transform space and its associated stereoscopic image is generated. Experimental results validate effectiveness and robustness of the proposed method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1690-1696
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1999
Video sequence should be hierachically classified for the content-based retrieval. Cut detection algorithm is an essential process to classify shots. It is generally difficult for cut detection algorithms to detect cut points since a current frame is compared with a previous one, because movement of camera or object made adrupt scene change. We reduce ratio of failed cut detection so that compare the difference between frames of predicted cut point and their neighbors. In this paper, first we get predicted cut point, then we judge that the predicted cut point is true point or not. And we extracted DC images in MPEG video sequence for comparison. As a result of experiments. We confirmed that the cut detection ratio of the proposed algorithm is higher than of any other algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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