Jain et al. proposed the hybrid matching method which was combined the minutia-based matching method and the filter-bank based matching method. And, their experimental results proved the hybrid matching method was more effective than each of them. However, this hybrid method cannot utilize each peculiar advantage of two methods. The reason is that it gets the matching score by simply summing up each weighted matching score after executing two methods individually. In this paper, we propose new hybrid matching method. It mixes two matching methods during the feature extraction process. This new hybrid method has lower ERR than the filter-bank based method and higher ERR than the minutia-based method. So, we propose the adaptive hybrid scoring method, which selects the matching score in order to preserve the characteristics of two matching methods. Using this method, we can get lower ERR than the hybrid matcher by Jain et al. Experimental results indicate that the proposed methods can improve the matching performance up to about 1% in ERR.
본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.397-400
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2003
공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.
Jang, Hoon;Kim, Ho Sik;Choe, Seung Oh;Kim, Eun Suk;Jeong, Jong Hyi;Ahn, Sang Hee
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.30
no.1_2
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pp.97-105
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2018
Purpose : Proton Therapy using Bragg-peak, because it has distinct characteristics in providing maximum dosage for tumor and minimal dosage for normal tissue, a medical imaging system that can quantify changes in patient position or treatment area is of paramount importance to the treatment of protons. The purpose of this research is to evaluate the usefulness of the algorithm by comparing the image matching through the set-up and in-house code through the existing dips program by producing a Matlab-based in-house registration code to determine the error value between dips and DRR to evaluate the accuracy of the existing treatment. Materials and Methods : Thirteen patients with brain tumors and head and neck cancer who received proton therapy were included in this study and used the DIPS Program System (Version 2.4.3, IBA, Belgium) for image comparison and the Eclipse Proton Planning System (Version 13.7, Varian, USA) for patient treatment planning. For Validation of the Registration method, a test image was artificially rotated and moved to match the existing image, and the initial set up image of DIPS program of existing set up process was image-matched with plan DRR, and the error value was obtained, and the usefulness of the algorithm was evaluated. Results : When the test image was moved 0.5, 1, and 10 cm in the left and right directions, the average error was 0.018 cm. When the test image was rotated counterclockwise by 1 and $10^{\circ}$, the error was $0.0011^{\circ}$. When the initial images of four patients were imaged, the mean error was 0.056, 0.044, and 0.053 cm in the order of x, y, and z, and 0.190 and $0.206^{\circ}$ in the order of rotation and pitch. When the final images of 13 patients were imaged, the mean differences were 0.062, 0.085, and 0.074 cm in the order of x, y, and z, and 0.120 cm as the vector value. Rotation and pitch were 0.171 and $0.174^{\circ}$, respectively. Conclusion : The Matlab-based In-house Registration code produced through this study showed accurate Image matching based on Intensity as well as the simple image as well as anatomical structure. Also, the Set-up error through the DIPS program of the existing treatment method showed a very slight difference, confirming the accuracy of the proton therapy. Future development of additional programs and future Intensity-based Matlab In-house code research will be necessary for future clinical applications.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.227-229
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2013
본 논문은 최근 연구가 지속적으로 진행되고 있는 움직임 추정 기술 중 하나인 1비트 변환(One-bit Transform, IBT) 알고리듬의 정확도를 개선시킨 알고리듬을 제안하였다. 1비트 변환 알고리듬은 정합오차 기준을 기존의 Sum of Absolute Differences (SAI)에서 이진연산이 가능한 정합오차로 바꿔서 하드웨어 설계에 보다 적합하도록 제안된 알고리듬이지만 정합 과정에서 많은 오차를 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 1비트 변환 알고리듬 과정 중 계산 되는 필터 값의 보정을 통해 움직임 추정의 정확도를 향상 시켰다. 실험 결과에서 제안된 알고리듬이 객관적인 화질 측면에서 기존의 1비트 변환 알고리듬보다 더 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 SATA(Serial Advanced Technology Attachment) 커넥터의 차동 임피던스를 정합하여 신호 전달 특성을 개선한다. 3차원 FEM(Finite Elements Method) 전자기장 시뮬레이터를 이용하여 SATA 커넥터의 차동 모드 S-파라미터를 추출하고, 신호 전달 특성을 분석한다. SATA 커넥터의 반사 손실 ($S_{dd11}$)은 5 GHz 까지 20 dB 이하의 값을 나타내고, 삽입 손실($S_{dd21}$)은 0.1 dB 이하의 값을 나타낸다. 또한 인덕턴스, 커패시턴스, 상호 인덕턴스, 상호 커패시턴스를 추출하여 차동 임피던스를 계산한다. SATA 커넥터의 차동 임피던스는 107.3 ${\Omega}$으로 부정합이다. 차동 임피던스를 정합하기위해서 커넥터 신호 핀을 dx 방향으로 설계 변경한다. $d_x$ 방향으로 0.04 mm 증가 시켰을 때 차동 임피던스가 99.5 ${\Omega}$으로 최적으로 정합되었다. 또한 반사 손실은 1.5 GHz 에서 11 dB 개선되고, 삽입 손실은 최대 약 0.05 dB 개선되었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.389-392
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2000
본 연구에서는 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합회로를 간단하고 빠르게 구할 수 있는 방안을 개발하였다. 우선 회로망의 전체 전달함수를 F 행열로 부터 계산하고, 이를 이용하여 양단의 부하저항 및 정합회로가 포함된 각각의 단자의 입출력 임피던스를 구하였으며, 이 식으로부터 정합용 소자의 정확한 값을 계산하였다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 CDMA용 소자로 널리 사용되는 중간주파수 대역 withdrawal 가중형 SAW 필터에 본 연구의 결과를 적용하여 임피던스 정합 전후의 특성변화를 시뮬레이션과 실험을 통하여 동시에 확인하였다 그 결과 85.38 MHz의 중심주파수에서 비대역폭이 $1.2\%$, 삽입손실이 29dB, VSWR이 80인 필터를 본 연구방법을 이용하여 정합 한 경우, 각각 $1.8\%$, 9dB, 3으로 향상됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다. 본 연구결과는 SAW 디바이스의 정합에 매우 용이하게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 일반적인 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합에도 널리 사용될 수 있다
In this paper, we present a novel method for local image descriptor called exact order based descriptor (EOD) which is robust to illumination changes and Gaussian noise. Exact orders of image patch is induced by changing discrete intensity value into k-dimensional continuous vector to resolve the ambiguity of ordering for same intensity pixel value. EOD is generated from overall distribution of exact orders in the patch. The proposed local descriptor is compared with several state-of-the-art descriptors over a number of images. Experimental results show that the proposed method outperforms many state-of-the-art descriptors in the presence of illumination changes, blur and viewpoint change. Also, the proposed method can be used for many computer vision applications such as face recognition, texture recognition and image analysis.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.359-361
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2012
본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.
In this paper, vision-based positioning algorithm for melon harvesting robot is presented. RGB value of the input image was converted into HSI value then, melon area was extracted after performing the binarization using HUE value. After morphological filtering was applied to remove noise, outermost boundary points were obtained using border following and convex hull method. Elliptical fitting for melons was perform by the RANSAC algorithm, the center point of ellipse, the length of the short and long axis, and rotation angle were obtained. We verified the effectiveness of the proposed method by various simulation experiments and confirmed actual feasibility of the proposed method by applying to the real melon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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