With the expansion of Internet, a variety of image databases are widely used and it is needed to select the part of an image what he wants. In contents-based image retrieval system, Zernikie moment and ART Descriptors are used fur shape descriptors in MPEC-7. This paper presents a fast computation method to determine the radius of a bounding circle that encloses an object in a binary image. With conventional methods, the whole area of the image should be scanned first and the distance from every pixel to the center point be computed. The proposed 4-directional scan method and fast circle-drawing algorithm is utilized to minimize the scanning area and reduce the number of operations fur computing the distance. Experimental results show that proposed method saves the computation time to determine the radius of a bounding circle efficiently.
The vision system is easy to use the exclusive use as a independent computer system but it is not much popularization by reason of expensive and difficult to adapt to the various fields, because it is easy to the existed computer system, the price is cheap and also it can use to the various measurement purpose which user wanted and programed. The measurement method of the vehicle axle casing nut welding part is that measure the value of the welding part to adapt the actual operation program from using the ratio between the actual length of the standard specimen and the length of image, to measure the ratio between the actual product and the camera image. A defect is found by the assembled visual inspection system. The inspection algorithm which estimates the quality of welded product is developed and also, the software program which processes the automatic test function of the inspection system. We make the foundation of the inspection automatic system and we will help to apply other welding machine.
본 논문에서는 무인 자동 추적 감시를 위한 이진 CDMA 기반 지능형 이동 감시 시스템을 개발한다. 이는 기본적으로 CDMA와 TDMA의 장점을 복합적으로 적용한 이진 CDMA 무선 통신 기술을 이용하여 지능형 감시 시스템을 구현한다. 본 시스템은 네트워크상에서 실시간으로 현지 상황을 모니터링 할 수 있으며, 동시에 보안 감시 체계를 구현하여 다양한 상황별로 처리하도록 하였다. 개발된 시스템은 카메라를 이용한 객체의 360도 추적, PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라의 줌 기능에 의한 영상 확대, 영상 내 이동 객체의 식별 및 식별된 영상의 원거리 전송이 가능하다. 마지막으로, 대상 객체에 대한 감시 범위, 객체 확대 기능, 객체 탐지 수, 원격 전송된 영상 모니터링, 영상 출력 신호에 따른 초당 프레임 수 등과 같은 상황 설정한 모의실험을 통해 본 구현 시스템을 보여 줄 것이다.
골격선 추출에 대한 향상된 디지털 이미지를 획득하기 위해서 효과적인 골격화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 임계값을 이용한 이진화를 거친 후에 본 방법 을 적용하여 영상 골격화 효율을 높이고자 한다. 골격선의 비교분석을 위해서 기존의 골격화 방법들과 SPTA방법을 사용하였다. 기존방법들의 단점은 확장과 수축이 심하고 잡영가지로 인해서 원형의 영상을 유지하기 어렵다. 이러한 단점을 보안한 새로운 방법인 SPTA방법 을 제안한다.
Naeem, Hamad;Guo, Bing;Ullah, Farhan;Naeem, Muhammad Rashid
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3756-3777
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2019
Recent internet development is helping malware researchers to generate malicious code variants through automated tools. Due to this reason, the number of malicious variants is increasing day by day. Consequently, the performance improvement in malware analysis is the critical requirement to stop the rapid expansion of malware. The existing research proved that the similarities among malware variants could be used for detection and family classification. In this paper, a Cross-Platform Malware Variant Classification System (CP-MVCS) proposed that converted malware binary into a grayscale image. Further, malicious features extracted from the grayscale image through Combined SIFT-GIST Malware (CSGM) description. Later, these features used to identify the relevant family of malware variant. CP-MVCS reduced computational time and improved classification accuracy by using CSGM feature description along machine learning classification. The experiment performed on four publically available datasets of Windows OS and Android OS. The experimental results showed that the computation time and malware classification accuracy of CP-MVCS was higher than traditional methods. The evaluation also showed that CP-MVCS was not only differentiated families of malware variants but also identified both malware and benign samples in mix fashion efficiently.
본 논문은 일회용 암호(OTP: One Time Password)와 같은 비밀번호의 입력 시 발생할 수 있는 비밀번호 훔쳐보기(Shoulder-Surfing)를 대비하고 비밀번호의 보안성을 높이기 위해 영상을 비밀번호로 대체하는 인식시스템을 개발하였다. 영의 인식율울 개선하기 위하여 영상처리 기술 중 하나인 모폴로지 기법을 사용하였다. 이미지의 인식율을 높이고 잡음을 제거하기 위하여 모폴로지 연산인 침식과 팽창 연산을 4회 실시하여 2진 영상의 잡음을 제거하였다. 도트매트릭스에 나타난 영상에서부터 비밀번호를 인식하는 앱을 개발하고 인식률을 측정하였다. 어두운 조명 환경(1 Lux이하)에서 2진 영상 비밀번호 인식율이 최소 90% 달성됨을 확인하였다.
This research was conducted to design and develop a wired monitoring system for judging if sick or dead layers (SDL) exist in multi-tier layers battery (MLB) by machine vision, and to analyze its performance. In this study, 20 Brown Leghorn (Hi-Brown) layers aged 37 weeks old, were used as the experimental animals. The intensity of concern paid by layers on feed was over 90% during 5 minutes and 30 seconds after providing feed, and normal layers (NL) had been standing to take feed for that period. Therefore, in this study, the optimal judging time was set by this test result. The wired monitoring system developed was consisted of a driving device for carrying machine vision systems, a control program, a RS232 to RS485 convertor, an automatic positioning system, and an image capture system. An image processing algorithm was developed to find SDL in MLB by the processes of binary processing, erosion, expansion, labeling, and reckoning central coordinate of the captured images. The optimal velocity for driving unit was set up as 0.13 m/s by the test results for wired monitoring system, and the proximity switch was controlled not to be operated for 1.0 second after first image captured. The wired monitoring system developed was tested to evaluate the remote monitoring performance at lab-scale laying hen house. Results showed that its judgement success.ate on normal cage (without SDL) was 87% and that on abnormal cage (with SDL) was 90%, respectively. Therefore, it would be concluded that the wired monitoring system developed in this study was well suited to the purpose of this study.
본 논문에서는 영상 인식 환경에서 영상 정렬에 필요한 회전각 추정 방법 중 낮은 사양의 임베디드 기반 환경에 적용 가능한 방법을 제안하고 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법은 영상을 극좌표로 변환한 후 거리축 방향으로 투영된 1차원 프로파일의 유사도 매칭을 통하여 회전각을 추정한다. 추가로 연산을 더 단순화시킨 투영 프로파일의 벡터합을 이용하는 방법을 선택할 수도 있다. 이진 패턴 영상과 흑백 명암영상을 대상으로 진행한 실험을 통하여 제안된 방법의 추정 오차가 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 큰 차이가 없으며 보다 적은 연산과 낮은 시스템 자원이 요구됨을 보였다. 추후 확장을 위하여 흑백 명암영상에서 회전 중심을 일치시키는 방법에 관한 연구가 필요할 것이다.
애니메이션은 이야기를 바탕으로 프레임을 구성하는 조형언어와 컷을 구성하는 프레임을 그려내는 비실사동영상예술이다. 따라서 영상을 표현함에 있어 프레임 내에서는 미술의 표현어법과 조형공간장치들을, 컷은 프레임과 프레임사이의 영상 어법을 충실하게 갖추어야한다. 단편애니메이션은 작가의 주관적 담론을 표현하기 위한 서사보다는 독특한 이미지표현과 다양한 영상 실험에 의해 제작되는 특징을 갖고 있다. 따라서 독창적인 영상을 구성하는 이미지스타일이나 다양한 영상연출 등이 매우 중요한 요소로 작용한다. 이번연구에서는 필름조작에 의한 제작방식을 보여준 <탱고>와 <페스트 필름>의 실험적 영상 연출의 특징을 상호 비교해보았다. 그 결과 다음과 같은 특징을 알 수 있었다. 첫째, 제작기법에서는 <탱고>는 라이브 영상에서 얻어낸 이미지를 셀매트에 직접 페인팅과 많은 옵티컬 노출공정을 통해 제작한 픽실레이션인 반면 <페스트 필름>은 수백편의 액션영화의 장면을 선별하여 찢기, 오리기, 붙이기, 접기 등의 다양한 콜라주기법으로 제작되었다. 둘째, 화면공간연출로는 <탱고>는 일반적인 화면전환을 거부하고 고정된 카메라앵글로 인물들의 비 인과관계를 반복된 행위와 순환적 영상구조로 표현한 반면 <페스트 필름>은 인물간의 상호 대립관계를 다양한 카메라앵글과 독특한 이미지의 화면전환으로 빠르게 진행하는 전진구조를 갖고 있었다. 셋째, 편집에서는 <탱고>는 다양한 인물의 등장으로 여러 개의 장면으로 보이나 실질적으로는 전체의 영상이 하나의 쇼트로 이루어진 롱 테이크 쇼트로 표현되었다. 반면 <페스트 필름>은 수백 개의 다양한 쇼트에 의한 영상재구성으로 시각적 재미와 몰입 도를 극대화하고 있다. 즉 두 작품 모두 일반적인 애니메이션제작방식과는 차별화된 필름조작을 통해 애니메이션영상표현의 확장성을 보여준 실험적 작품이라는 공통점을 갖고 있다. 이외에도 <탱고>가 뚜렷한 내러티브 없이 다양한 인간들의 반복일상을 재 개념화된 공간의 영상미로 전달한 반면 <페스트 필름>은 이항대립의 구조로 설정하고 속도감 있는 전개와 콜라주에 의한 이미지 재구성을 통해 새로운 영상공간으로 풀어내고 있음을 알 수 있었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.232-237
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2020
Given the recent pace of development and expansion of Artificial Intelligence (AI) technology, the influence and ripple effects of AI technology on the whole of our lives will be very large and spread rapidly. The National Artificial Intelligence R&D Strategy, published in 2019, emphasizes the importance of artificial intelligence education for K-12 students. It also mentions STEM education, AI convergence curriculum, and budget for supporting the development of teaching materials and tools. However, it is necessary to create a new type of curriculum at a time when artificial intelligence curriculum has never existed before. With many attempts and discussions going very fast in all countries on almost the same starting line. Also, there is no suitable professor for K-12 students, and it is difficult to make K-12 students understand the concept of AI. In particular, it is difficult to teach elementary school students through professional programming in AI education. It is also difficult to learn tools that can teach AI concepts. In this paper, we propose an educational model for elementary school students to improve their understanding of AI through play or experience. This an experiential education model that combineds exploratory learning and discovery learning using multi-intelligence and the PLAY teaching-learning model to undertand the importance of data training or data required for AI education. This educational model is designed to learn how a computer that knows only binary numbers through UA recognizes images. Through code.org, students were trained to learn AI robots and configured to understand data bias like play. In addition, by learning images directly on a computer through TeachableMachine, a tool capable of supervised learning, to understand the concept of dataset, learning process, and accuracy, and proposed the process of AI inference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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