Recently, intelligent transportation system based on image processing has been developed. In this paper, we propose a collision detection algorithm based on the analysis of motion vectors and the staying periods of vehicles in intersections. Objects in the region of interest are extracted from the subtraction image between background images based on Gaussian mixture model and input images. Collisions and traffic jams are detected by analysing measured motion vectors of vehicles and their staying periods in intersections. Experiments are performed on video sequences actually recoded at intersections. Correct detection rate and false alarm rate are 85.7% and 7.7%, respectively.
This paper is using motion tracking by image segmentation to monitor intruders and to confirm based on mobile the relevant information. First, detect frame in animation that film fixed area, and make use of image subtraction between two frame that adjoin, segment fixed backing and target who move. Segmental foreground object to the edge detecting the location specified by the edge of the median estimate extracted by analyzing the motion of the intruders to monitor. When a motion is detected, the detected image is transmitted by using the W AP pull basis image transmission method on the mobile client data terminal.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2002.10a
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pp.219-223
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2002
Many data fusion techniques have been widely studied, but some methods were hard to apply due to complicated theoretical backgrounds and complexed steps. In this study, we tried to compare the wavelet transform, which has been accepted as the best method in terms of spectral distortion, and other three handy methods, which are available in most commercial software. Four clipped test areas were selected for different spectral information. There is, however, no huge improvement in clipped images except water areas. Overall the wavelet transform are superior in most areas, but the multiplicative method relatively gives good correlation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.210-216
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2014
The edge in the image is a part which the brightness changes rapidly between the object and the object or objects and background, and includes information of the features such as size, position, orientation, and texture of the object. The edge detection is the technique that acquires these information of the images, and now the researches to detect edges are making steady progress. Typical conventional edge detection methods are Sobel, Prewitt, Roberts using the first derivative operator and Laplacian method using the second derivative operator and so on. These methods is more or less insufficient that the characteristics of the edge detection in the image added salt and pepper noise. therefore, in this paper, an edge detection algorithm using modified mask that applies different size mask according to noise density of local mask is proposed.
This paper presents a hybrid recognition method of first moment of face image and principal component analysis(PCA). First moment is applied to reduce the dimension by shifting to the centroid of image, which is to exclude the needless backgrounds in the face recognitions. PCA is implemented by single layer neural network which has a teaming rule of Foldiak algorithm. It has been used as an alternative method for numerical PCA. PCA is to derive an orthonormal basis which directly leads to dimensionality reduction and possibly to feature extraction of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 48 face images(12 Persons $\ast$ 4 scenes) of 64$\ast$64 pixels. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.
The study evaluates user experiences of YouTube and Vimeo, typical Video-sharing websites, to suggest guidelines that are more user-cantered and useful. I did some literature research followed with evaluation of theoretical backgrounds, present conditions and future services. Also, I used the six principles of "Creating Pleasurable Interface" by Stephen Anderson to conduct an in-depth interview. The results indicate that YouTube needs to improve availability of its functions and usability by reducing advertisement. Vimeo needs to improve its popularity by increasing popular contents and add relationship service such as personal broadcasting system and community services. I expect this study will become a good resource for upgrading user experiences of Video-sharing websites. I also believe that this study can guide other studies about user experience in other fields.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.5
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pp.57-65
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2010
In this paper, we propose a new real-time algorithm detecting the flame and smoke in digital CCTV images. Because the forest fire causes the enormous human life and damage of property, the early management according to the early sensing is very important. The proposed algorithm for monitoring forest fire is classified into the flame sensing and detection of smoke. The flame sensing algorithm detects a flame through the conditional test at YCbCr color model from the single frame. For the detection of smoke, firstly the background range is set by using differences between current picture and the average picture among the adjacent frames in the weighted value, and the pixels which get out of this range and have a gray-scale are detected in the smoke area. Because the proposed flame sensing algorithm is stronger than the existing algorithms in the change of the illuminance according to the quantity of sunshine, and the smoke detection algorithm senses the pixel of a gray-scale with the smoke considering the amount of change for unit time, the effective early forest fire detection is possible. The experimental results indicate that the proposed algorithm provides better performance than existing algorithms.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.63-68
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2004
In this paper, we propose a method about the extraction of vehicle and tracking trajectory for moving vehicle tracking system in road. This system applied to the monitoring system of the traffic flow for ATMS(advanced traffic management system) of ITS(intelligent transport system). Also, this system can solve the problem of maintenance of loop sensor. And we detected vehicle using differential image analysis. Because of the road environment changes by real time. Therefore, the method to use background image is not suitable. And we used Kalman filter and innovation value and variable search area for vehicle tracking system. Previous method using fixed search area is sensitive to the moving trajectory and the speed of vehicle. Simulation results show that proposed method increases the possibility of traffic measurement more than fixed area traffic measurement system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.3
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pp.23-28
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2018
Next generation displays show a trend of evolving from the display device environment (represented by existing televisions) to the mobile environment. The mobile display corresponding to the personal display is similar to a home theatre; however, they are advantageous because they are small and have a relatively lower weight. Therefore, the display industry has an interest in diverse product applications of displays, reproducing more accurate colours, and offering improved image quality from display devices of various sizes. To address these interests, a psychophysical experiment was conducted in this research. The experiment compared the size of the colour stimulation corresponding to foveal vision by gradually increasing the lightness of the background. This was based on the assumption of possible differences in colours being recognized by the lightness of the background and the size of the colour stimulation. Contrary to the results of previous studies, where the colours are identified more clearly as the size of the colour stimulation increases (assuming that the lightness of the background is not considered) here the results of the experiment showed that the attributes of the identified colours were different depending on the lightness of the background and the size of the colour stimulation. Based on the experimental results, it is possible to resolve errors in colour conversion that can occur when the input image is switched from a large screen size to a mobile size display, and to reproduce the colours more accurately and improve the image quality.
The new video coding standard Iv1PEG-4 is enabling content-based functionalities. It requires a prior decomposition of sequences into video object planes (VOP's) so that each VOP represents moving objets. This paper addresses an image segmentation method for separating moving objects from still background (non-moving area) in video sequences using a statistical hypothesis test. In the proposed method. three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images. which results in a T-test. This hypothesis test yields a change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background), Moreover. an effective method for extracting
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[게시일 2004년 10월 1일]
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