Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.750-753
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2012
A method detecting the position of eyes and tracking a gaze point of eyes in realtime using POSIT is suggested in this paper. This algorithm find out a candidate area of eyes using topological characteristics of eyes and then decides the center of eyes using physical characteristics of eyes. To find the eyes, a nose and a mouth are used for POSIT. The experimental results show that proposed method effectively performed detection of eyes in facial image in FERET databases and gave high performance when used for tracking a gaze point of eyes.
The Distributed Modulated Wideband Converter (DMWC) is a networking system developed from the Modulated Wideband Converter, which converts all sampling channels into sensing nodes with number variables to implement signal undersampling. When the number of sparse subbands changes, the number of nodes can be adjusted flexibly to improve the reconstruction rate. Owing to the different attenuations of distributed nodes in different locations, it is worthwhile to find out how to select the optimal sensing node as the sampling channel. This paper proposes the spectrum sensing of DMWC based on a Markov random field (MRF) to select the ideal node, which is compared to the image edge segmentation. The attenuation of the candidate nodes is estimated based on the attenuation of the neighboring nodes that have participated in the DMWC system. Theoretical analysis and numerical simulations show that neighboring attenuation plays an important role in determining the node selection, and selecting the node using MRF can avoid serious transmission attenuation. Furthermore, DMWC can greatly improve recovery performance by using a Markov random field compared with random selection.
We represent a method of 3-D object recognition using multi images in this paper. The recognition process is executed as follows. Object models as prior knowledgement are generated and stored on a computer. To extract features of a recognized object, three CCD cameras are set at vertices of a regular triangle and take images of an object to be recognized. By comparing extracted features with generated models, the object is recognized. In general, it is difficult to recognize 3-D objects because there are the following problems such as how to make the correspondence to both stereo images, generate and store an object model according to a recognition process, and effectively collate information gotten from input images. We resolve these problems using the method that the collation on the basis of features independent on the viewpoint, the generation of object models as enumerating some candidate models in an early recognition level, the execution a tight cooperative process among results gained by analyzing each image. We have made experiments based on real images in which polyhedral objects are used as objects to be recognized. Some of results reveal the usefulness of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.14
no.1
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pp.8-14
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2018
Printed circuit heat exchangers (PCHEs) are widely used with an increasing demand for industrial applications. PCHEs are capable of operating at high temperatures and pressure. We consider a PCHE as a candidate intermediate heat exchanger type for a high temperature gas-cooled reactor (HTGR). For conventional application using stainless steels, design and manufacturing of PCHEs are well established. For applications to HTGR, knowledge of longitudinal conduction and deformation of channel is required to estimate design margin. This paper analyzes the effects of longitudinal conduction and deformation of channel on thermal performance using a code internally developed for design and analysis of PCHEs. The code has a capability of two dimensional simulations. Longitudinal conduction is estimated using the code. In HTGR operating condition, about ten percent of design margin is required to compensate thermal performance. The cross-sectional images of PCHE channels are obtained using an optical microscope. The images are processed with computer image process technique. We quantify the deformation of channel with dimensional parameters. It is found that the deformation has negative effect on structural integrity. The deformation enhances thermal performance when the shape of channel is straight in laminar flow regime. It reduces thermal performance in cases of a zigzag channel and turbulent flow regime.
In this paper, we proposed the algorithm for detection of microtalcification by automatic threshold decision based on region growing method. The region for optimal threshold is grown from local maximum pixel by increasing repeatedly threshold in microralcification candidate region. Then, the optimal threshold is automatically decided at the maximum value of the contrast and edge sharpness in this region. Microcalcifications could be efficiently detected as satisfied result that true positive ratio is 81.5% and average false positive numbers are 1.1 about total 299 microcalcifirations in real image. In a result, we showed that this algorithm can be used to aid diagnostic-radiologist for the diagnosis of the early phase of breast cancer.
This study proposed a face region detection algorithm using fuzzy inference of pixel hue and intensity. The proposed algorithm is composed of light compensate and face detection. The light compensation process performs calibration for the change of light. The face detection process evaluates similarity by generating membership functions using as feature parameters hue and intensity calculated from 20 skin color models. From the extracted face region candidate, the eyes were detected with element C of color model CMY, and the mouth was detected with element Q of color model YIQ, the face region was detected based on the knowledge of an ordinary face. The result of experiment are conducted with frontal face color images of face as input images, the method detected the face region regardless of the position and size of face images.
In this paper, we report on the obtention of nanocrystalline $SrMoO_4$ synthesized through modified combustion process. These powders were characterized by X-ray diffraction, Fourier Transform Raman and Infrared Spectroscopy. These studies reveal that the scheelite-type $SrMoO_4$ crystallizes in tetragonal structure with I41/${\alpha}$ (N#88) space group. Transmission electron microscopy image shows that the nanocrystalline $SrMoO_4$ powders have average size of 18 nm. The optical band gap determined from the UV-V is absorption spectra for the as prepared sample is 3.7 eV. These powders showed a strong green photoluminescence emission. The samples are sintered at a relatively low temperature of $850^{\circ}C$. The morphology of the sintered pellet is studied with scanning electron microscopy. The dielectric constant and loss factor values obtained at 5 MHz for a well sintered $SrMoO_4$ pellet has been found to be 9.50 and $7.5{\times}10^{-3}$ respectively. Thus nano $SrMoO_4$ is a potential candidate for low temperature co-fired ceramics and luminescent applications.
Financial service commission notified that fingerprint information of their documents should be deleted till 2019 to the financial industry and the public institution. Business solutions for fingerprint detection and masking in document images are introduced. In this paper, a fingerprint information masking algorithm is proposed by using the multiple LBP features to extract fingerprint's intrinsic characteristics for artificial neural network decision whether the candidate is a true fingerprint or not after segmentation of versatile fingerprint candidates from a document image. The experimental results of the proposed fingerprint masking algorithm for 3,497 document images that are saved in a financial industry show that 96.4% of fingerprint information is masked, hence this fingerprint masking algorithm can be used efficiently in real fingerprint masking tasks.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.5
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pp.467-473
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2007
In this paper, we present a position-based robot hand tracking scheme where a pan-tilt camera is controlled such that a robot hand is always shown in the center of an image frame. We calculate the rotation angles of a pan-tilt camera by transforming the coordinate systems. In order to identify the model parameters, we applied two optimization techniques: a nonlinear least square optimizer and a particle swarm optimizer. From the simulation results, it is shown that the considered parameter identification problem is characterized by a highly multimodal landscape; thus, a global optimization technique such as a particle swarm optimization could be a promising tool to identify the model parameters of a robot hand tracking system, whereas the nonlinear least square optimizer often failed to find an optimal solution even when the initial candidate solutions were selected close to the true optimum.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.125-134
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2004
This paper proposes a method for recognition of traffic signs using wavelet transform and shape information from the segmented traffic sign regions. It first segments traffic sign candidate regions by connected component algorithm from binary images, obtained by utilizing the RGB color ratio of each pixel in the image, and then extracts actual traffic sign regions based on their symmetries on X- and Y-axes. In the recognition stage, it utilizes shape information including moment edge correlogram and the number of crossings which concentric circular patterns from region center intersects with frequency information extracted by wavelet transform It finally performs recognition by measuring similarity with the templates in the database. The experimental results show the validity of the proposed method from geometric transformations and environmental factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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