This paper presents an efficient face recognition method using both first moment of image and basis images. First moment which is a method for finding centroid of image, is applied to exclude the needless backgrounds in the face recognitions by shifting to the centroid of face image. Basis images which are the face features, are respectively extracted by principal component analysis(PCA) and fixed-point independent component analysis(FP-ICA). This is to improve the recognition performance by excluding the redundancy considering to second- and higher-order statistics of face image. The proposed methods has been applied to the problem for recognizing the 48 face images(12 persons*4 scenes) of 64*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 methods has a superior recognition performances(speed, rate) than conventional PCA and FP-ICA without preprocessing, the proposed FP-ICA has also better performance than the proposed PCA. The city-block has been relatively achieved more an accurate similarity than Euclidean or negative angle.
H.264/AVC compresses video data by applying DCT transform, quantization and entropy coding processes to the residual signal obtained by inter/intra prediction. This paper proposes a method enhancing an existing DC offset adjustment technology which uses information of neighboring blocks to reduce residual information for improving coding efficiency. DC offset information is not sent over bitstreams, but calculated in the same way both in the decoder and in the encoder. Experimental results show that the proposed method enhances coding efficiency by 0.25% in average BD-Rate compared to H.264/AVC and gives better or worse coding efficiency compared to the existing DC offset method depending on video sequences with coding efficiency degradation by 0.09% in average BD-Rate. This experimental results also show that further coding efficiency improvement is possible by applying the proposed method adaptively to slice or macroblock coding units.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.3
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pp.10-19
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2009
In this paper, an efficient optical watermark method using multiple phase wrapping and real-valued decoding key is proposed. In the embedding process, two zero-padded original images placed in two quadrants on input plane are multiplied with two statistically independent random phase patterns and are Fourier transformed, respectively. Two encoded images are obtained by taking the real-valued data from these Fourier transformed images. And then two phase-encoded patterns, used as a hidden image and a decoding key, are generated by the use of multiple phase wrapping from each of the encoded images. A transmitted image is made from the linear superposition of the weighted hidden images and a cover image. In reconstruction process, the mirror reconstructed images can be obtained at all quadrants by the inverse-Fourier transform of the product of the transmitted image and the decoding key. Computer simulation and optical experiment are demonstrated in order to confirm the proposed method.
This paper presents an efficient face recognition method using both first moment of image and eigenvector. First moment is a method for finding centroid of image, which is applied to exclude the needless backgrounds in the face recognitions by shitting to the centroid of face image. Eigenvector which are the basis images as face features, is extracted by principal component analysis(PCA). This is to improve the recognition performance by excluding the redundancy considering to second-order statistics of face image. The proposed methods has been applied to the problem for recognizing the 60 face images(15 persons *4 scenes) of 320*243 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. In case of the 45 face images, the experimental results show that the recognition rate of the proposed methods is about 1.6 times and its the classification is about 5.6 times higher than conventional PCA without preprocessing. The city-block has been relatively achieved more an accurate classification than Euclidean or negative angle.
Robust extraction of 3D object's features, shape and global motion information from 2D image sequence is described. The object's 21 feature points on the pyramid type synthetic object are extracted automatically using color transform technique. The extracted features are used to recover the 3D shape and global motion of the object using stereo paraperspective camera model and sequential SVD(Singuiar Value Decomposition) factorization method. An inherent error of depth recovery due to the paraperspective camera model was removed by using the stereo image analysis. A 30 synthetic object with 21 features reflecting various position was designed and tested to show the performance of proposed algorithm by comparing the recovered shape and motion data with the measured values.
This study examined the educational effects by song video self study of CPR and CPR VSI with middle school students who have no CPR education experience and aimed to provide basic materials for effective CPR education method with middle school students. The subjects of the research were total 68 middle school students of S middle school in G metropolitan city and they were selected by convenience sampling into 33 experimental group and 35 control group. The period of examination was from Apr. 22 to 23, 2009 and the data were collected for two days. As a result of the research, song video self learning of CPR with middle school students was not considered as achieving better results than video self learning. But, as its educational effects were confirmed, it will be available in education of CPR with middle school students.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.4
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pp.373-383
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2001
This study conducted pilot mapping project to know the possibility of mapping with medium resolution satellite imageries. For this purpose, mapping experiments were conducted with each stereo model imageries of SPOT, KOMPSAT, and IRS- lC. And positional accuracy, analysis of detectable and describable features, and comparison with existing digital map were checked, possible mapping scale and cost analysis were conducted with these results. Regarding SPOT imagery, digital photogrammetric workstation was used for stereoplotting. Regarding KOMPSAT and IRS-lC imageries, because there were data format support problems. head-up digitizing was performed with ortho imageries rectified with DEMs generated by image matching. The results of experiments show that such features as wide road, river, coast line, etc are possible to detect and depict but many other features are not for SPOT, KOMPSAT, and IRS-lC imageries. On the aspect of mapping, therefore, SPOT is available for 1/50,000 topographic map revision, KOMPSAT and IRS-lC for 1/25.000 topographic map revision.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.11
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pp.2453-2458
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2012
In this paper, we propose an adaptive thresholding method to binarize two-dimensional barcode images. Adaptive thresholding methods that minimize light effects convert an original image into a binary image. The methods are applied to document image binarization. The methods, however, have problems of determining box size used in adaptive thresholding. thus, they inappropriate to use in recognition of two-dimensional barcode images. To overcome the problem, we analysis the problem and propose a new adaptive threshold method using the integral image. To show the effectiveness of our method, we compared our method with the well-known existing methods in terms of visual quality and processing time. The experimental result indicates that the proposed method is superior to the existing method.
If stereo images is used for Digital Elevation Model (DEM) generation, a DEM is generally made by matching left image against right image from stereo images. In stereo matching, tie-points are used as initial match candidate points. The number and distribution of tie-points influence the matching result. DEM made from matching result has errors such as holes, peaks, etc. These errors are usually interpolated by neighbored pixel values. In this paper, we propose the DEM generation method combined with automatic tie-points extraction using existing DEM, image pyramid, and interpolating new DEM using existing DEM for more reliable DEM. For test, we used IKONOS, QuickBird, SPOT5 stereo images and a DTED level 2 data. The test results show that the proposed method automatically makes reliable DEMs. For DEM validation, we compared heights of DEM by proposed method with height of existing DTED level 2 data. In comparison result, RMSE was under than 15 m.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.1
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pp.1-7
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2012
This paper presents a method for 3D image construction using the hybrid (color and depth) camera system, in which the drawbacks of each camera can be compensated for. Prior to an image generation, intrinsic parameters and extrinsic parameters of each camera are extracted through experiments. The geometry between two cameras is established with theses parameters so as to match the color and depth images. After the preprocessing step, the relation between depth information and distance is derived experimentally as a simple linear function, and 3D image is constructed by coordinate transformations of the matched images. The present scheme has been realized using the Microsoft hybrid camera system named Kinect, and experimental results of 3D image and the distance measurements are given to evaluate the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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