Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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제37권3호
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pp.12-26
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2000
In this paper, we propose a post-processing algorithm to remove false minutiae which decrease the overall performance of an automatic fingerprint identification system by increasing computational complexity, FAR(False Acceptance Rate), and FRR(False Rejection Rate) in matching process. The proposed algorithm extracts candidate minutiae from thinned fingerprint image. Considering characteristics of the thinned fingerprint image, the algorithm selects the minutiae that may be false and located in recoverable area. If the area where the selected minutiae reside is thinned incorrectly due to noise and loss of information, the algorithm recovers the area and the selected minutiae are removed from the candidate minutiae list. By examining the ridge pattern of the block where the candidate minutiae are found, true minutiae are recovered and in contrast, false minutiae are filtered out. In an experiment, Fingerprint images from NIST special database 14 are tested and the result shows that the proposed algorithm reduces the false minutiae extraction rate remarkably and increases the overall performance of an automatic fingerprint identification system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제37권8C호
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pp.721-730
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2012
In this paper the problem of a moving control of an automatic guided vehicle(AGV) which transports a dead body to a designated cinerator safely in a crematorium, an special indoor environment, will be discussed. Since a method of burying guided lines in the floor is not proper to such an environment, a method of moving control of an AGV based on infrared ray sensors is now proposed. With this approach, the AGV emits infrared ray to the landmarks adheres to the ceiling to find a moving direction and then moves that direction by recognizing them. One of the typical problems for this method is that dead zone and/or overlapping zone may exist when the landmarks are deployed. To resolve this problem, an algorithm of recognizing double landmarks at each time is applied to minimize occurrences of sensing error. In addition, at the turning area to entering the designated cinerator, to fit an AGV with the entrance of the designated cinerator, an algorithm of controlling the velocity of both the inner and outer wheel of it. The functional correctness of our proposed algorithm has been verified by using a prototype vehicle. Our real AGV system has been applied to a crematorium and it moves automatically within an allowable range of location error.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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제36S권8호
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pp.88-100
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1999
Detecting human face and facial landmarks automatically in an image is as essential step to a fully automatic face recognition system. In this paper, we present a new approach to detect automatically face and its eyes of input image with scale and rotation variations of faces by using an intensity based template matching with a single log-polar face template. In a template-based matching it is necessary to normalize the scale changes and rotations of an input image to a template ones. The log-polar mapping which simulates space-variant human visual system converts scale changes and rotations of input image into constant horizontal and cyclic vertical shifts in the output plane. Intelligent use of this property allows us to shift of the candidate log-polar faces mapped at various fixation points of an input image to be matched to a template over the log-polar plane. Thus, the proposed method eliminates the need of adapting multitemplate and multiresolution schemes, which inevitably give rise to intensive computation involved to cope with scale and rotation variations of faces. Through this scale and rotation involved to cope with scale and method can lead to detecting face and its eyes simultaneously. Experimental results on a database of 795 images show over 98% detection rate.
In Korea, quality evaluation of dried oak mushrooms are done first by classifying them into more than 10 different categories based on the state of opening of the cap, surface pattern, and colors. And mushrooms of each category are further classified into 3 or 4 groups based on its shape and size, resulting into total 30 to 40 different grades. Quality evaluation and sorting based on the external visual features are usually done manually. Since visual features of mushroom affecting quality grades are distributed over the entire surface of the mushroom, both front (cap) and back (stem and gill) surfaces should be inspected thoroughly. In fact, it is almost impossible for human to inspect every mushroom, especially when they are fed continuously via conveyor. In this paper, considering real time on-line system implementation, image processing algorithms utilizing artificial neural network have been developed for the quality grading of a mushroom. The neural network based image processing utilized the raw gray value image of fed mushrooms captured by the camera without any complex image processing such as feature enhancement and extraction to identify the feeding state and to grade the quality of a mushroom. Developed algorithms were implemented to the prototype on-line grading and sorting system. The prototype was developed to simplify the system requirement and the overall mechanism. The system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, a set of computer vision system with lighting chamber, one chip microprocessor based controller, and pneumatic actuators. The proposed grading scheme was tested using the prototype. Network training for the feeding state recognition and grading was done using static images. 200 samples (20 grade levels and 10 per each grade) were used for training. 300 samples (20 grade levels and 15 per each grade) were used to validate the trained network. By changing orientation of each sample, 600 data sets were made for the test and the trained network showed around 91 % of the grading accuracy. Though image processing itself required approximately less than 0.3 second depending on a mushroom, because of the actuating device and control response, average 0.6 to 0.7 second was required for grading and sorting of a mushroom resulting into the processing capability of 5,000/hr to 6,000/hr.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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제47권3호
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pp.11-21
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2010
To aim at improving performance and reflecting user's needs of retrieval, the number of researches has been actively conducted in recent year as the quantity of information and generation of the web pages exceedingly increase. One of alternative approaches can be a tagging system. It makes users be able to provide a representation of metadata including writings, pictures, and movies etc. called tag and be convenient in use of retrieval of internet resources. Tags similar to keywords play a critical role in maintaining target pages. However, they still needs time consuming labors to annotate tags, which sometimes are found to be a hinderance caused by overuse of tagging. In this paper, we present an automatic tagging scheme for a solution of current tagging system conveying drawbacks and inconveniences. To realize the approach, face recognition-based tagging system on SNS is proposed by building a face area detection procedure, linear-based classification and boosting algorithm. The proposed novel approach of tagging service can increase possibilities that utilized SNS more efficiently. Experimental results and performance analysis are shown as well.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제17권10호
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pp.1-8
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2016
Automation of inventory management in a steel plate factory was a difficult problem unresolved for a long time. And now, it is also necessary to work diligently in the steel industry on efficient inventory management of thick plates. So far, the environmental characteristics of stacked thick plates means it is not easy to apply advanced technology for their automatic identification. In this paper, we propose a thick-plate robotic scanning system based on radio-frequency identification (RFID) that can provide quick and accurate inventory management by acquiring plate information after the scanning automatically recognizes the RFID tags under difficult load conditions. This system is equipped with a crane to move the plates in a pulled-up operation. It is equipped with a plate-only linear dipole antenna only for scanning the position of the plate tag. Only the linear dipole antenna, while moving the x-axis and y-axis information, automatically identifies the tag information attached to the plate. The tag information acquired by the system is used for stockpiling and is managed by steel plate inventory control software. The effectiveness of the proposed system is verified through field performance evaluation. As a result, the recognition rate of the plate tags is 99.9% at a maximum distance of 320 cm. The developed thick-plate antenna showed excellent performance compared to an existing commercial antenna.
Automatic text summarization is a process of shortening a text document by either extraction or abstraction. The abstraction approach inspired by deep learning methods scaling to a large amount of document is applied in recent work. Abstractive text summarization involves utilizing pre-generated word embedding information. Low-frequent but salient words such as terminologies are seldom included to dictionaries, that are so called, out-of-vocabulary(OOV) problems. OOV deteriorates the performance of Encoder-Decoder model in neural network. In order to address OOV words in abstractive text summarization, we propose a copy mechanism to facilitate copying new words in the target document and generating summary sentences. Different from the previous studies, the proposed approach combines accurate pointing information and selective copy mechanism based on bidirectional RNN and bidirectional LSTM. In addition, neural network gate model to estimate the generation probability and the loss function to optimize the entire abstraction model has been applied. The dataset has been constructed from the collection of abstractions and titles of journal articles. Experimental results demonstrate that both ROUGE-1 (based on word recall) and ROUGE-L (employed longest common subsequence) of the proposed Encoding-Decoding model have been improved to 47.01 and 29.55, respectively.
All measures related to the safety of the casino facilities guarantee safety of facilities that are targets of security guards, protect lives and properties, minimize risks of artificial and natural disaster and crimes. In summary, plan for responding to safety and accidents should be developed not only for the casino facilities but also for the facilities of annexed buildings, and lives and properties of customers and employees. Determine areas in the casino facilities that are prone to accidents and set around-the-clock guard in the areas or maintain surveillance with CCTV and prevent accidents through continuous patrol. These are the most basic and the most important requirements in safety. In addition, casinos which prompt gambling are causing economic and psychological treats to families. To resolve these social issues, casinos have adopted limited entrance system. To support this system, new forms of machine security systems such as video automatic recognition system of fingerprint pattern recognition system should be adopted too. In addition, security guards in casino facilities need to instill themselves with a sense of ownership as well as a strong sense of mission to do the best for customer security and to protect the company assets and employees and manage accidents that could occur without notice. Security guards should do their best to enable manage accidents that could occur without notice. Security guards should do their best to enable tourists who are on the rise due to increase in advanced country-style tourism and leisurely activities to get the utmost satisfaction from the casinos, and as a leader of private security company, establish the foundation for security based on the characteristics of security in Korea.
This study aimed to propose an accurate diagnostic method for osteoporosis by realizing a computer-aided diagnosis system with the application of the statistical analysis of texture features using digital images of lateral lumbar spine of patients with osteoporosis and providing reliable supplementary diagnostic information by model experimental research for early diagnosis of diseases. For these purposes, digital images of lateral lumbar spine of normal individuals and patients with osteoporosis were used in the experiments, and the values of statistical texture features on the set ROI were expressed in six parameters. Among the texture feature values of the six parameters of osteoporosis, the highest and lowest recognition rates of 95 and 80% were shown in average gray level and uniformity, respectively. Moreover, all the six parameters showed recognition rates of over 80% for osteoporosis: 82.5% in average contrast, 90% in smoothness, 87.5% in skewness, and 87.5% in entropy. Therefore, if a program developing into a computer-aided diagnosis system for medical images is coded based on the results of this study, it is considered possible to be applied to preliminary diagnostic data for automatic detection of lesions and disease diagnosis using medical images, to provide information for definite diagnosis of diseases, to diagnose by limited device, and to be used to shorten the time to analyze medical images.
Park, Jong-Ho;Jeon, Young-Pil;Ryu, Ji-Hyoung;Yu, Dong-Hyun;Chong, Kil-To
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제14권12호
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pp.6420-6426
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2013
The indoor areas for the commercial use of automatic monitoring systems of mobile robot localization improves the cognitive abilities and the needs of the environment with this emerging and existing mobile robot localization, and object recognition methods commonly around its great sensor are leveraged. On the other hand, there is a difficulty with a problem-solving self-location estimation in indoor mobile robots using only the sensors of the robot. Therefore, in this paper, a self-position estimation method for an enhanced and effective mobile robot is proposed using a marker and CCTV video that is already installed in the building. In particular, after recognizing a square mobile robot and the object from the input image, and the vertices were confirmed, the feature points of the marker were found, and marker recognition was then performed. First, a self-position estimation of the mobile robot was performed according to the relationship of the image marker and a coordinate transformation was performed. In particular, the estimation was converted to an absolute coordinate value based on CCTV information, such as robots and obstacles. The study results can be used to make a convenient self-position estimation of the robot in the indoor areas to verify the self-position estimation method of the mobile robot. In addition, experimental operation was performed based on the actual robot system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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