In this paper, I propose a reference image updating algorithm for Intruder Detection System using a difference image method that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four process determines threshold value and quantization, segmentation of a moving object area, generation of adaptive temporary image that removes a moving object area, and updates reference image using median filtering. The test results show that the proposed algorithm can generate reference image very effectively in the noisy environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2346-2362
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2016
As one of the most important issues in computer vision and image processing, online object tracking plays a key role in numerous areas of research and in many real applications. In this study, we present a novel tracking method based on the proposed structured sparse representation model, in which the tracked object is assumed to be sparsely represented by a set of object and background templates. The contributions of this work are threefold. First, the structure information of all the candidate samples is utilized by a joint sparse representation model, where the representation coefficients of these candidates are promoted to share the same sparse patterns. This representation model can be effectively solved by the simultaneous orthogonal matching pursuit method. In addition, we develop a tracking algorithm based on the proposed representation model, a discriminative candidate selection scheme, and a simple model updating method. Finally, we conduct numerous experiments on several challenging video clips to evaluate the proposed tracker in comparison with various state-of-the-art tracking algorithms. Both qualitative and quantitative evaluations on a number of challenging video clips show that our tracker achieves better performance than the other state-of-the-art methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.11C
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pp.1161-1168
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2003
In this paper, we propose an improved statistical model-based voice activity detection algorithm and threshold update method. We first improve signal-to-noise ratio by using speech enhancement preprocessing algorithm combined power subtraction method and matched filter, then apply it to LLR test optimum decision rule for improving the performance even in low SNR conditions. And we propose an adaptive threshold update method that was not concerned in any papers. We also perform extensive computer simulations to demonstrate the performance improvement of the proposed VAD algorithm employing the proposed speech enhancement preprocessing algorithm and adaptive threshold update method under various background noise environments. Finally we verify our results by comparing ITU-T G.729 Annex B.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
Background: Well-validated risk prediction models help to identify individuals at high risk of diseases and suggest preventive measures. A recent systematic review reported lack of validated prediction models for low back pain (LBP). We aimed to develop prediction models to estimate the 8-year risk of developing LBP and its recurrence. Methods: A population based prospective cohort study using data from 435,968 participants in the National Health Insurance Service-National Sample Cohort enrolled from 2002 to 2010. We used Cox proportional hazards models. Results: During median follow-up period of 8.4 years, there were 143,396 (32.9%) first onset LBP cases. The prediction model of first onset consisted of age, sex, income grade, alcohol consumption, physical exercise, body mass index (BMI), total cholesterol, blood pressure, and medical history of diseases. The model of 5-year recurrence risk was comprised of age, sex, income grade, BMI, length of prescription, and medical history of diseases. The Harrell's C-statistic was 0.812 (95% confidence interval [CI], 0.804-0.820) and 0.916 (95% CI, 0.907-0.924) in validation cohorts of LBP onset and recurrence models, respectively. Age, disc degeneration, and sex conferred the highest risk points for onset, whereas age, spondylolisthesis, and disc degeneration conferred the highest risk for recurrence. Conclusions: LBP risk prediction models and simplified risk scores have been developed and validated using data from general medical practice. This study also offers an opportunity for external validation and updating of the models by incorporating other risk predictors in other settings, especially in this era of precision medicine.
With the continuous expansion and updating of modern cities, the historical and cultural space of ancient city is under increasing impact from the expansion of modern cities. At present, the regeneration and protection of the ancient city has achieved remarkable results together with poor results. Based on this background, this paper has revealed the power operation behind the space production of three regenerated ancient cities with 'spatial practice', 'representation of space' and '"representation of space' as the framework to, and pointed out the influence of stake holders on space shaping and analysis on the construction of regeneration model. From the perspective of specific materials, society, power, and culture, this paper has analyzed the methods of regeneration construction of Wuzhen ancient city, and provided new methods and reference values for how to regenerate and protect ancient cities. Based on these studies and analysis of the regeneration issues in ancient cities and villages, other historical cultural areas, the paper has indicated that it is necessary to coordinate with the government to clarify the issue of property rights, as well as planners and managers, to activate the regional culture and integrate it with modern culture.
Kim, Gyu-Dong;Lee, Yun-Jung;Kim, Pil-Un;Chang, Yong-Min;Cho, Jin-Ho;Kim, Myoung-Nam
Journal of Korea Multimedia Society
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v.10
no.8
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pp.1004-1016
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2007
In this paper we proposed a Weight-Update-Control Adaptive Noise Canceller which improves speech when environmental noise is stationary and it is hard to acquire a reference signal. Adaptive Noise Canceller(ANC) needs a reference signal, but it is not easy to measure pure noise without voice for reference in factory. Because there are mixed various mechanical noise and workers' voice. Therefore ANC is not suitable to reduce background noise. So we proposed the method that uses an arbitrary constant as an input signal and inputs microphone signal to the reference signal. The noise is eliminated using updated weights in non-speech range. In speech range the weight is fixed and the modified voice is acquired then voice is restored through transversal filter. The proposed method is based on facts that the factory noise is stationary and the noise is not changed in short conversation range. As a result of simulation using MATLAB, we confirmed that the proposed method is effective for reducing factory noise and has high signal to noise ratio(SNR).
Background: As an important detecting device, TLD is a widely used in the radiation monitoring. It is essential for us to study the property of detecting element. The aim of this study is to calculate the thermo-luminescence efficiency of TL elements. Materials and Methods: A batch of thermo-luminescence elements were irradiated by the filtered X-ray beams of average energies in the range 40-200 kVp, 662 keV $^{137}Cs$ gamma rays and then the amounts of lights were measured by the TL reader. The deposition energies in elements were calculated by theory formula and Monte Carlo simulation. The unit absorbed dose in elements by photons with different energies corresponding to the amounts of lights was calculated, which is called the thermo luminescent efficiency (${\eta}^{(E)}$). Because of the amounts of lights can be calculated by the absorbed dose in elements multiply ${\eta}^{(E)}$, the ${\eta}^{(E)}$ can be calculated by the experimental data (the amounts of lights) divided by absorbed dose. Results and Discussion: The deviation of simulation results compared with theoretical calculation results were less than 5%, so the absorbed dose in elements was calculated by simulation results in here. The change range of ${\eta}^{(E)}$ value, relative to 662 keV $^{137}Cs$ gamma rays, is about 30% in the energy range of 33 keV to 662 keV, is in accordance by the comparison with relevant foreign literatures. Conclusion: The ${\eta}^{(E)}$ values can be used for updating the amounts of lights that are got by the direct ratio assumed relations with deposition energy in TL elements, which can largely reduce the error of calculation results of the amounts of lights. These data can be used for the design of individual dosimeter which used TLD-2000 thermo-luminescence elements, also have a certain reference value for manufacturer to improve the energy-response performance of TL elements by formulation adjustment.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.75-84
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2003
Current techniques for road-traffic monitoring rely on sensors which have limited capabilities, are costly and disruptive to install. The use of video cameras coupled with computer vision techniques offers an attractive alternative to current sensors. Video based traffic monitoring systems are now being considered key points of advanced traffic management systems. In this paper, we propose the new method which extract the traffic information using video camera. The proposed method uses an adaptive updating scheme for background in order to reduce the false alarm rate due to various noises in images. also, the proposed extraction method of traffic information calculates the traffic volume ratio of vehicles passing through predefined detection area, which is defined by the length of profile occupied by cars over that of overall detection area. Then the ratio is used to define 8 different states of traffic and to interpret the state of vehicle flows. The proposed method is verified by an experiment using CCTV traffic data from urban area.
Recently, the smart devices has been possessed by a large majority of the adult, and offered various personalization services. This paper proposed the lightweight Intelligent Image Security System that notice the existence of any intruder in real time at the place of requiring the security by using smart device. The proposed image security system recognized whether or not intruder exists using the difference frame on the basis of Integral Image and the dynamic background updating algorithms. The intrusion notification is achieved by using the GCM push server that send massages in the application unit of user mobile device, and the SMTP mail server which is use of e-mail standard protocol. In case of the occurrence of intruder, GCM push server send an push-massage by the private mobile device, and SMTP mail server send the intruder's photograph and intrusion time. By the convergence of the various image processing algorithms and the performance of smart device, The proposed image security system can be applied to the various Intelligent Image Security field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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