Video digital door lock(VDDL) system detects people who access to the door and acquires the human image. Design considerations is that current consumption must be minimized by applying fast human detection algorithm because of battery-based operation. Since the digital door lock takes an image through a fixed camera, detection of a person based on background image leads to high degree of reliability. This paper deals with a single human detection algorithm suitable for VDDL with fulfilling these requirements such that it detects a moving object in an image, then identifies whether the object is a person or not using image processing. The proposed image processing algorithm consists of two steps: Firstly, it detects the human image region using both background image and skin color information. Secondly, it identifies the person using polar histogram based on proportional information of human body. Proposed algorithm is implemented in VDDL and is verified the performance through experiments.
Hard X-ray has been widely used in medical and industrial fields because it can be applied to observe the inside of a sample. Computed tomography provides sectional images of the sample through the reconstruction of the projection images. The quality of sectional images strongly depends on that of projection images. Ring artifact appeared on the seconal image can be made by the abnormal pixels of the detector used. In this study, we examine the ring artifact ratio in the circle phantom as a function of detection error of the detector used in computed tomography. The ring artifact increased with the increment of detection error under parallel and fan beam geometries and strongly increased near the center of rotation. The corrections, dead pixel and flat field corrections, for the images taken with the detector are required before the image reconstruction process to reduce the ring artifact in the computed tomography.
In this paper, we designed and made the scanned point detecting system for 3-dimensional measurement of the light emitted from plasma display panel (PDP) , and we measured and analyzed 3-dimensional light emitted from a real PDP by using this scanned point detecting system. The scanned point detecting system has a point detector with a pinhole. The light emitted from the source at the in-focus position can pass through the pinhole and be collected by detector. The light from other sources at outof-focus positions is focused at points in front of or behind the pinhole, and thus it is intercepted by the pinhole. Therefore, we can detect light information from a particular point of a PDP cell of 3-dimensional structure. We know the electric field distribution inside the PDP cell from the 3-dimensionallight intensity distribution measured by using the scanned point detecting system. As the Z axial measurement increases, the intensity of light detected increases and intensity of light detected on the inside edge of the ITa electrode is larger than outside edge of the ITa eletrode and gap of the ITa electrodes. Also, as the measurement point moves from one barrier rib to another, the detected light is weaker near to the barrier ribs than at the center between the barrier ribs. The emitted light is concentrated at the center between barrier ribs. ribs.
안티핀치 시스템은 파워 윈도우 상승 시에 인체의 특정 부위가 창문 틈 사이에 끼여 발생하는 치명적인 사고를 방지하기 위한 안전 시스템이다. 이러한 안티핀치 시스템은 물체의 끼임을 검출하는 센서 방식에 따라 접촉식과 비접촉식 두 가지로 크게 구분된다. 본 논문에서는 접촉식의 한 방법으로 전류 정보에 의해 강화된 미국의 안전 규정 FMVSS 118-S5를 만족하는 안티핀치 시스템을 제안한다. 안티핀치 시스템에 사용된 전류 정보는 추가적인 장치의 부착 없이도 기존의 파워 윈도우용 모터 드라이브에 내장된 과전류 검출용 전류 센서를 이용하여 쉽게 얻을 수 있다. 또한 전류 정보는 물체의 끼임을 신속히 검출, 반영함으로써 안티핀치 시스템에 요구되는 반전력 저감에 기여한다. 특히, 본 논문에서는 전류의 임계값이 모터 경년 변화나 운전 조건에 따라 변동하는 문제점을 개선하기 위해 핀치 상태를 효과적으로 판정할 수 있는 자동 임계값 설정 방법을 제안한다. 마지막으로 다양한 실험 및 시험을 통해 제안된 안티핀치 시스템이 FMVSS 118-S5를 만족함을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.269-272
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2009
본 논문에서는 변이지도의 정확도 향상을 위하여, 비용 함수를 이용한 교차 일치성 검사 기법을 제안하고, 다양한 조건의 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적임을 보였다. 좌우 변이정보를 이용하는 교차 일치성 검사로 오정합을 검출하는 방법을 시도해왔다. 하지만 이러한 방법은 물체의 경계에서 발생하는 오정합을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 최종 변이의 신뢰도 향상을 위해 교차 일치성 검사의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 일반적으로 영역 기반 스테레오정합 방법은 물체의 경계에서 정확도 높지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정합창의 크기를 늘리거나 특징 점을 이용한 적응적 가변 정합창을 적용하는 방법을 시도하였다. 하지만, 여전히 기존 교차 일치성 검사를 통한 오정합 검출은 부정확하다. 이러한 영역의 비용 함수 값들을 비교한 결과 첫 번째와 두 번째 값의 차이가 적거나 크게 나타난다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오정합 검출 능력을 향상 시킨다. 제안한 방법의 결과를 확인하기 위해 스테레오 비전에서 많이 사용되는 영상을 적용하고 분석하였다. 또한, 기존 교차 일치성 검사 방법과 제안한 방법의 객관적으로 비교하기 위해 전체 영역에 대한 오차율 (error ratio)과 교차 일치성 검사로 유효하다고 판단된 변이 값 중 실제 변이 값과 일치하지 않은 변이값의 오차율을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안한 방법이 1~5%정도 낮은 오차율을 보였다
This paper propose an adaptive control of symmetry contribution based generalized symmetry transform. which can be controlled symmetry contribution according to the intensity orientation of two pixels. In the proposed method, we define the C-D(convergent and divergent)plane which represents convergence and divergence region of gradient pairs. and used the gaussian phase wight function, with respect to the distance from the gradient pair to an extreme point, in calculating the symmetry contribution. The proposed method can be detect the object more efficiently by adaptive controlling the cut-off frequency of the gaussian phase wight function. To evaluate a performance of the proposed method, we compare the proposed method and conventional GST method in various images including IR image. we prove that the proposed method have better performance in object detection.
In video surveillance and monitoring (VSAM), extracting foreground by detecting moving regions is the most fundamental step. The foreground extracted, however, includes not only objects in motion but also their shadows, which may cause errors in following video image processing steps. To remove the shadows, this paper presents a new technique to determine shadow pixels in the foreground image of a VSAM camera system. The proposed technique utilizes a fact that the effect of shadowing to each pixel is different defending on its brightness in a background image when determining shadow pixels unlike existing techniques where unified decision criteria are used to all pixels. Such an approach can easily accommodate local features in an image and hold consistent Performance even in changing environment. In real experiments, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.
In this paper, we describe a strongly improved tracking method using combination of CAMshift and Kalman filter algorithm. CAMshift algorithm doesn't consider the object's moving direction and velocity information when it set the search windows for tracking. However if Kalman filter is combined with CAMshift for setting the search window, it can accurately predict the object's location with the object's present location and velocity information. By using this prediction before CAMshift algorithm, we can track fast moving objects successfully. Also in this research, we show better tracking results than conventional approaches which make use of single color information by using both color information of HSV and YCrCb simultaneously. This modified approach obtains more robust color segmentation than others using single color information.
Video surveillance is widely used in establishing the societal security network. In this paper, intrusion detection based on visual information acquired by static camera is proposed. Proposed approach uses background model constructed by approximated median filter(AMF) to find a foreground candidate, and detected object is calculated by analyzing motion information. Motion detection is determined by the relative size of 2D object in RGB space, finally, the threshold value for detecting object is determined by heuristic method. Experimental results showed that the performance of intrusion detection is better one when the spatio-temporal candidate informations change abruptly.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.3
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pp.712-717
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2013
In this paper, we propose a performance-enhanced object recognition by using nonlinear 3D correlator based on pixel restoration. In the proposed method, elemental images of the 3D target that are partially occluded by a foreground object are picked up and transformed into sub-images. By using the block-matching algorithm, the occluded target regions of each sub-image are estimated and removed. After that, the missing pixels in each sub-image are reestablished by using the pixel-restoration method. Finally, through the nonlinear cross-correlations between the reconstructed reference and the target plane images, the improved object recognition can be performed. To show the feasibility of the proposed method, some preliminary experiments are carried out and results are presented by comparing the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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