• Title/Summary/Keyword: 변화 검출

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Digital Signal Processing for a Fiberoptic Fabry-Perot Interferometry (초소형 광파이버 패브리페로 간섭계의 디지털 신호처리)

  • Kim, K.S.;Lee, H.S.;Rim, G.H.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2001.07c
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    • pp.1820-1822
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    • 2001
  • 광파이버 패브리페로 간섭계에서 동작영역을 넓히기 위해 공진기의 길이를 1mm보다 짧은 초소형 간섭계를 구성하고자 하였을 경우, 광출력의 위상변화에 대한 감도가 낮아 전달함수로부터 변화된 위상을 복원하는 과정이 까다로워진다. 이러한 신호복원 과정에는 대부분 신호잡음비를 높여주는 신호처리 수단을 포함하게 되므로 간섭계가 겪은 위상변화를 보다 높은 신뢰성으로 검출하고자 할 때 어떠한 신호처리 방법이 적절한가하는 선택의 문제가 발생된다. 이는 각각의 신호처리방법이 장단점을 가지므로 응용목적에 따른 trade-off가 필요하기 때문이다. 본 연구에서는 참조 간섭계와 센서 간섭계 간의 correlation으로부터 위상을 검출하여 시스템의 잡음을 common mode 잡음으로 처리할 수 있었으며, 디지털 신호처리기법을 응용하여 짧은 공진기로 구성된 센서 간섭계의 위상변화분을 보다 안정적으로 검출하게 되었다.

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Cut Detection of Video Data Using Color Histogram and Entropy (컬러 히스토그램과 엔트로피를 이용한 동영상 컷 검출)

  • 송현석;안강식;안명석;조석제
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2001.06a
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    • pp.265-268
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    • 2001
  • In content-based video data retrieval, the representative-frame is usually used. To do that, the skill of detection for scene change is needed. Generally the color histogram comparison is used, but sensitive to light variation and tends to miss the scene change of similar color histogram. This paper shows how to use both color histogram comparison and entropy to prevent the false-positive of scene change occurred by light variation. At the experiments, il is more powerful to light variation to use both color histogram comparison entropy than to use only color histogram comparison.

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Robust Scene Change Detection Technique for the Efficient Video Browsing Service (효율적인 비디오 브라우징 제공을 위한 강건한 장면전환 검출 기법의 제안)

  • Lee, Hae-Gun;Rhee, Yang-Won
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2008.11a
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    • pp.289-292
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    • 2008
  • 본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.

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Human Behavior Recognition based on Gaze Direction In Office Environment (실내 환경에서 시선 방향을 고려한 사람 행동 인식)

  • Kong, Byung-Yong;Jung, Do-Joon;Kim, Hang-Joon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.119-120
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    • 2007
  • 본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.

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Gaussian Mixture Model Based Smoke Detection Algorithm Robust to Lights Variations (Gaussian 혼합모델 기반 조명 변화에 강건한 연기검출 알고리즘)

  • Park, Jang-Sik;Song, Jong-Kwan;Yoon, Byung-Woo
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.7 no.4
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    • pp.733-739
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    • 2012
  • In this paper, a smoke detection algorithm robust to brightness and color variations depending on time and weather is proposed. The proposed smoke detection algorithm specifies the candidate region using difference images of input and background images, determines smoke by comparing feature coefficients of Gaussian mixture model of difference images. Thresholds for specifying candidate region is divided by four levels according to average brightness and chrominance of input images. Clusters of Gaussian mixture models of difference images are aligned according to average brightness. Smoke is determined by comparing distance of Gaussian mixture model parameters. The proposed algorithm is implemented by media dedicated DSP. As results of experiments, it is shown that the proposed algorithm is effective to detect smoke with camera installed outdoor.

A Study on the Feedback Adaptive Algorithm and its Applications for Detecting Line Signals (주기 신호 검출을 위한 회귀적 적응 알고리즘 및 응용에 관한 연구)

  • 정해택;김중규
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.36S no.4
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    • pp.83-92
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    • 1999
  • 본 논문에서는 Jue Chang 과 John R. Glover 가 1993년에 제안한 회귀적 적응 주기 신호 검출기[1]를 소개하고 이를 구현하기 위한 최적의 실시간 알고리즘을 제안하여 회귀적 주기 신호 검출기의 실용적인 응용 예를 제시하였다. 회귀적 적응 주기신호 검출기(FALE:Feedback Adaptive Line Enhancer)는 기존의 적응 주기 신호 검출기에 회귀 경로를 달아줌으로써, 필터 차수를 같게 했을 때 낮은 신호 대 잡음비 환경 하에서 더 높은 필터 이득과 더 낮은 추정 오차를 얻을 수 있다. 회귀 경로를 통해 들어오는 필터 출력 신호는 회귀 이득 상수 값에 따라 전체 시스템의 성능이 달라지므로 최적의 회귀 이득 상수를 찾아내는 것이 중요하며 이는 회귀 이득 상수를 변화시키며 최적의 결과값(최소 추정오차)을 유도하는 실험을 통해 얻을 수 있다. 한편, 이를 구현하는 문제에 있어서는 일잔 최적의 회귀 이득 상수 값이 정해지면 회귀 이득 상수가 초기 값으로부터 최적 값에 도달하는 변화율과 변화 유형이 시스템의 실시간 구현 및 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 최적의 구현 알고리즘을 찾아냄으로써 Jue Chang 과 John R, Glover가 제시한 이론적인 수렴율과 수렴 성능을 유지하면서 실시간으로 동작하는 시스템을 구현하고 모의실험을 통한 성능분석 결과를 제시하였다.

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Periondontal Disease Detection in Dental Radiography by ROI segment (관심영역을 이용한 치과용 방사선 영상에서의 자연치아 주위 미세변화 검출에 관한 연구)

  • 안용학;이정헌;채옥삼
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.41 no.6
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    • pp.73-80
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    • 2004
  • In this paper, we propose a medical image processing method for detection of periodontal disease. The proposed method is the method of an automatic image alignment and detection of minute changes, to overcome defects in the conventional subtraction radiography by digital image processing technique, that is necessary for getting subtraction image and ROI(Region of Interest) focused on a selection method using the structured features in target images. And the method services accuracy, consistency and objective information or data to results. In result, easily and visually we can identify minute differences in the affected parts whether they have problems or not, and using application system.

Development of Rotation Invariant Real-Time Multiple Face-Detection Engine (회전변화에 무관한 실시간 다중 얼굴 검출 엔진 개발)

  • Han, Dong-Il;Choi, Jong-Ho;Yoo, Seong-Joon;Oh, Se-Chang;Cho, Jae-Il
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.48 no.4
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    • pp.116-128
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    • 2011
  • In this paper, we propose the structure of a high-performance face-detection engine that responds well to facial rotating changes using rotation transformation which minimize the required memory usage compared to the previous face-detection engine. The validity of the proposed structure has been verified through the implementation of FPGA. For high performance face detection, the MCT (Modified Census Transform) method, which is robust against lighting change, was used. The Adaboost learning algorithm was used for creating optimized learning data. And the rotation transformation method was added to maintain effectiveness against face rotating changes. The proposed hardware structure was composed of Color Space Converter, Noise Filter, Memory Controller Interface, Image Rotator, Image Scaler, MCT(Modified Census Transform), Candidate Detector / Confidence Mapper, Position Resizer, Data Grouper, Overlay Processor / Color Overlay Processor. The face detection engine was tested using a Virtex5 LX330 FPGA board, a QVGA grade CMOS camera, and an LCD Display. It was verified that the engine demonstrated excellent performance in diverse real life environments and in a face detection standard database. As a result, a high performance real time face detection engine that can conduct real time processing at speeds of at least 60 frames per second, which is effective against lighting changes and face rotating changes and can detect 32 faces in diverse sizes simultaneously, was developed.

A Study on the Quantitative Analysis Method through the Absorbed Dose and the Histogram in the Performance Evaluation of the Detector according to the Sensitivity Change of Auto Exposure Control(AEC) in DR(Digital Radiography) (DR(Digital Radiography)에서 자동노출제어장치의 감도변화에 따른 검출기 성능평가 시 흡수선량과 히스토그램을 통한 정량적 분석방법에 관한 연구)

  • Hwang, Jun-Ho;Lee, Kyung-Bae
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.18 no.1
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    • pp.232-240
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    • 2018
  • This study is to suggest a method to evaluate the detector performance using change of absorbed dose and histogram according to sensitivity change of Auto Exposure Control(AEC). The experiment site is skull, abdomen pelvis and the accuracy of the detector was evaluated by measuring the absorbed dose of the detector sensitivity S200, S400, S800, S1000. Also the dynamic range of the detector was evaluated through the histogram analysis. As a result, the absorbed dose decreased gradually as the sensitivity was set higher from S200 to S1000. And through the sensitivity histogram analysis, as the sensitivity of the skull is set higher, the amount of information at both ends of the histogram is lost. Abdomen and pelvis areas showed underflow phenomena in which the amount of information in the first part of the histogram was lost as the sensitivity was set higher. In conclusion, the detector accurately implemented the sensitivity change, but the dynamic range of the image due to the sensitivity change of the AEC due to the deterioration of the detector performance can not be realized properly and it was found that the evaluation through the absorbed dose and the histogram is useful when evaluating the performance of the detector.

Bone Loss Detection in Dental Radiography by Domain Knowledge Based Multi-template (지식기반 다중 템플릿을 이용한 치과용 디지털 X-ray 영상에서의 미세변화 검출에 관한 연구)

  • Ahn, Yon-Hak;Chae, Ok-Sam
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.47 no.3
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    • pp.70-80
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    • 2010
  • This study proposes the algorithm to automate image alignment and detect marginal bone destructions, based on subtraction radiography for dental radiographic images necessary for dental PACS, which hasn't been covered by related literatures. The proposed algorithm enables a quick and precise detection of marginal bone destructions around teeth including implant through the knowlege-based multi-template matching in reference to ROI(Region Of Interest) obtained from applicable teeth using information about their geometric forms to solve problems single-template matching is exposed to. Actually, the test showed that it was possible not only to quickly and precisely detect marginal bone destructions around teeth, but also to get more objective and quantitative results through the algorithm.