Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.2
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pp.63-69
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2017
The extraction of attention NPC in a FPS game has emerged as a very significant issue. We propose an efficient FPS game operation method, using the attention NPC extraction with a simple arithmetic. First, we define the NPC, using the color histogram interaction and texture similarity in the block to determine the attention NPC. Next, we use the histogram of movement distribution and frequency of movement of the NPC. Becasue, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. The edge strength is defined to have high values at the NPC object boundaries, while it is designed to have relatively low values at the NPC texture boundaries or in interior of a region. The region merging method also adopts the color histogram intersection technique in order to use color distribution in each region. Through the experiment, we confirmed that NPC has played a crucial role in the FPS game and as a result it draws more speed and strategic actions in the game.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.3976-3990
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2022
Currently, cross-attention is widely used in Siamese trackers to replace traditional correlation operations for feature fusion between template and search region. The former can establish a similar relationship between the target and the search region better than the latter for robust visual object tracking. But existing trackers using cross-attention only focus on rich semantic information of high-level features, while ignoring the appearance information contained in low-level features, which makes trackers vulnerable to interference from similar objects. In this paper, we propose a Multi-level Cross-attention Siamese network(MCSiam) to aggregate the semantic information and appearance information at the same time. Specifically, a multi-level cross-attention module is designed to fuse the multi-layer features extracted from the backbone, which integrate different levels of the template and search region features, so that the rich appearance information and semantic information can be used to carry out the tracking task simultaneously. In addition, before cross-attention, a target-aware module is introduced to enhance the target feature and alleviate interference, which makes the multi-level cross-attention module more efficient to fuse the information of the target and the search region. We test the MCSiam on four tracking benchmarks and the result show that the proposed tracker achieves comparable performance to the state-of-the-art trackers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.8
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pp.1843-1859
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2013
The continuous increase of the spatial resolution of remote sensing images brings great challenge to image analysis and processing. Traditional prior knowledge-based region detection and target recognition algorithms for processing high resolution remote sensing images generally employ a global searching solution, which results in prohibitive computational complexity. In this paper, a more efficient region of interest (ROI) detection algorithm based on visual attention and threshold segmentation (VA-TS) is proposed, wherein a visual attention mechanism is used to eliminate image segmentation and feature detection to the entire image. The input image is subsampled to decrease the amount of data and the discrete moment transform (DMT) feature is extracted to provide a finer description of the edges. The feature maps are combined with weights according to the amount of the "strong points" and the "salient points". A threshold segmentation strategy is employed to obtain more accurate region of interest shape information with the very low computational complexity. Experimental statistics have shown that the proposed algorithm is computational efficient and provide more visually accurate detection results. The calculation time is only about 0.7% of the traditional Itti's model.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.2
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pp.85-90
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2021
A ADAS(Advanced Driver Assistance System) for the safe driving is an important area in autonumous car. Specially, a ADAS software using an image sensors attached in previous car is low in building cost, and utilizes for various purpose. A algorithm for detecting the break-lamp from the tail-lamp of preceding vehicle is proposed in this paper. This method can perceive the driving condition of preceding vehicle. Proposed method uses the YOLO techinicque that has a excellent performance in object tracing from real scene, and extracts the intensity variable region of break-lamp from HSV image of detected vehicle ROI(Region Of Interest). After detecting the candidate region of break-lamp, each isolated region is labeled. The break-lamp region is detected finally by using the proposed selective-attention model that percieves the shape-similarity of labeled candidate region. In order to evaluate the performance of the preceding vehicle break-lamp detection system implemented in this paper, we applied our system to the various driving images. As a results, implemented system showed successful results.
In this paper, we present an AAW(Adaptive Attention Window) based cell image segmentation method. For semantic AAW detection we create an initial Attention Window by using a luminance map. Then the initial AW is reduced to the optimal size of the real ROI(Region of Interest) by using a quad tree segmentation. The purpose of AAW is to remove the background and to reduce the amount of processing time for segmenting ROIs. Experimental results show that the proposed method segments one or more ROIs efficiently and gives the similar segmentation result as compared with the human perception.
The Pacific Island Forum that consists of 14 island countries in the South Pacific has long been the focus of keen attention from East Asian countries such as South Korea, Japan and China. The South Pacific area was controlled by Japan right after the First World War. The League of Nations bestowed the right of trusteeship over the region to Japan, one of the victors in the war. However, the U.S. considered the area indispensible for its security interests in the Pacific after victory in the Second World War. With the end of Cold War period, the region again began to gain the competitive attention of Japan, China and Korea. Japan has made efforts to give economic assistance to this region by holding the Japan-Pacific Islands summit every three years. In addition, Japan is promoting a security engagement with this region by dispatching Self Defense Forces with the aim of initiating construction and development projects. In response to Japan's active involvement in the region, China also began to convene a summit meeting with these countries in 2006, making pledges of economic assistance. Furthermore, Chinese civilian companies struck deals of investment with municipal institutions in the region with a view to enhancing China's influence in the region. Japan's and China's active engagement in the region has galvanized South Korea to craft a more effective strategic approach to the region.
In this paper, a selective visual attention module based on motion stimuli is introduced for the purpose of detecting ROI(region of interest) or FOA(focus of attention) in motion pictures. Analysis of motion fields in our approach is in direct contrast to some of the previous studies of selective visual attention module. Motion that presents temporal visual saliency in an aspect between two successive frames is analyzed based on psychological studies in 'DORF(double opponent receptive fields)' and 'NF(noise filtration)' in MT(middle temporal cortex). Analyzed results are integrated based on the theory of 'motion integration' in MT to obtain a single conspicuous region. Experiments through a human subjective evaluation showed generally accepted results.
Human visual attention system has a remarkable ability to interpret complex scenes with the ease and simplicity by selecting or focusing on a small region of visual field without scanning the whole images. In this paper, a novel feature map generation and integration method for attention based visual information processing system is proposed. The depth information obtained from a stereo pair of images is exploited as one of spatial visual features to form a set of topographic feature maps in our approach. Comparative experiments show that correct detection rate of visual attention regions improves by utilizing depth feature compared to the case of not using depth feature.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.5
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pp.301-306
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2023
Attention is a fundamental aspect in the cognitive process of human. Cognitive system of human body requires to focus on selected information among a vast amount of information from sensory organs. It has widely studied that various environmental factors affected the level of attention; however, few researches have aimed to the effect of direct cryotherapy. In this research, level of attention was studied comparing sub-indexes of FAIR test between groups with different duration of direct cryotheapy to the back of neck. FAIR test is a evaluation tool for visual attention consisting of three sub-indexes. Selective attention, accuracy of attention, and persistence of attention can be independently analyzed by FAIR test. In the analysis of selective attention, cryotherapy for 5 to 20 minutes showed higher result than cryotherapy for 40 minutes. In the analysis of persistence of attention, cryotherapy for 5 to 15 minutes showed higher result than cryotherapy for 40 minutes. Overall, selective attention and persistence of attention turns out to be maximized between 5 to 20 minutes of cryotherapy and tends to decrease afterwards. However, accuracy of attention does not seem to be affected by the duration of cryotherapy. Correlation between selective attention and the skin temperature by cryotherapy tends to be negative supporting the findings by ANOVA and post-hoc test. Correlation between persistence of attention and the skin temperature showed similar results.
This paper takes a bottom-up attention module into consideration for digital image watermarking. A bottom-up attention module is employed to obtain the region of interest, and watermark information is embedded into the obtained region. Previous studies in digital image watermarking have been focused on the signal processing techniques, especially in waveform coding spreading watermarks over the entire target image. However, we notice that the third party's visual attention is usually concentrated on a few regions in an image but not on all of them. These regions are easy to be the target of attacks. If watermark information is inserted into these regions from the beginning, it can be detected with high correlation. Various kinds of images are tested, and the results showed good quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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