Change detection using aerial and satellite images is one of the important research topics in photogrammetry and image interpretation. It is of particular importance especially in the fields of military, political and administrative affairs. When there is a need to detect changes in multi-temporal images, the most efficient methods for change detection and thresholds of change/no change area need to be chosen. Also, the images obtained from the various methods need to be analyzed. To do so, we need a system that can support our decision making process. Therefore, in this paper, we propose the Decision Support System for Change Detection. This system is composed of Data Base, Model Base and Graphic User Interface(GUI). Data base is a compilation of previous change detection results, and Model Base comprise of numerous operations. The data can be input and have the results of change detection analyzed by using GUI. In this paper, we will explain the entire operation of the system and demonstrate the level of its effectiveness.
Change detection technology, which discovers the change information on the surface of the earth by comparing and analyzing multi-temporal satellite images, can be usefully applied to the various fields, such as environmental inspection, urban planning, forest policy, updating of geographical information and the military usage. In this paper, we introduce a change detection system that can extract and analyze change elements from high-resolution satellite imagery as well as low- or middle-resolution satellite imagery. The developed system provides not only 7 pixelbased methods that can be used to detect change from low- or middle-resolution satellite images but also a float window concept that can be used in manual change detection from highresolution satellite images. This system enables fast access to the very large image, because it is constituted by OGC grid coverage components. Also new change detection algorithms can be easily added into this system if once they are made into grid coverage components.
The semantic web is an emerging paradigm in the information retrieval and Web-based system. This paper deals with a Web change detection system which employs the semantic web and ontology. While existing Web change detection systems detect the syntactic change, the proposed system focuses on the detection of the semantic change. The system detects the change only when the web has semantic change. To achieve this, the system employs the domain-specific ontology (e.g., computer science professional person information in the paper). The Web pages regarding before and after change are converted according to the ontology. Then the comparison is performed. The experimental result shows the semantic-based change detection is more useful than the syntax-based change detection.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.10a
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pp.379-384
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2003
In this paper, we introduce a change detection system that can extract and analyze change elements from high-resolution satellite imagery as well as low- or middle-resolution satellite imagery. The developed system provides not only 7 pixel-based methods that can be used to detect change from low- or middle-resolution satellite images but also a float window concept that can be used in manual change detection from high-resolution satellite images. This system enables fast process of the very large image, because it is constituted by OGC grid coverage components. Also new change detection algorithms can be easily added into this system if once they are made into grid coverage components.
Park, Jisu;Yun, Young-Sun;Cha, Shin;Park, Jeon Gue
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.40
no.5
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pp.466-472
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2021
Speaker Change Detection (SCD) refers to finding the moment when the main speaker changes from one person to the next in a speech conversation. In speaker change detection, difficulties arise due to overlapping speakers, inaccuracy in the information labeling, and data imbalance. To solve these problems, TIMIT corpus widely used in speech recognition have been concatenated artificially to obtain a sufficient amount of training data, and the detection of changing speaker has performed after identifying overlapping speakers. In this paper, we propose an speaker change detection system that considers the speaker overlapping. We evaluated and verified the performance using various approaches. As a result, a detection system similar to the X-Vector structure was proposed to remove the speaker overlapping region, while the Bi-LSTM method was selected to model the speaker change system. The experimental results show a relative performance improvement of 4.6 % and 13.8 % respectively, compared to the baseline system. Additionally, we determined that a robust speaker change detection system can be built by conducting related studies based on the experimental results, taking into consideration text and speaker information.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.329-336
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2006
This paper describes a lane change assistance system for the help of safe lane change, which detects vehicles approaching from the rear side by using a computer vision algorithm and notifies the possibility of safe lane change to a driver. In case a driver tries to lane change, the proposed system can detect vehicles and keep track of them. After detecting side lane lines, region of interest for vehicle detection is decided. For detection a vehicle, optical flow technique is applied. The experimental result of the proposed algorithm and system showed that the vehicle detection rate was 91% and the embedded system would have application to a lane change assistance system being commercialized in the near future.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.30
no.1
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pp.1-10
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2002
The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.7
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pp.1470-1476
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2012
Performance of a video browser greatly depends on the performance of scene change detection for the efficient retrieval and storage of the video contents which are major data in a current contents management system. In this paper we propose a new scene change detection method using Mean Difference Histogram of each frame section which improves accuracy of scene change detection as well as reduces the frequency of miss detection and fault detection of gradual scene change which is one of critical problem of the conventional histogram-based techniques.
The availability of high-resolution satellite image time series data has led to an increase in change detection research. Various methods are being studied, such as satellite image pixel and object-level change detection algorithms, as well as algorithms that apply deep learning technology. In this paper, we propose a QGIS plugin-based system to enhance the utilization of these useful results and present an actual implementation case. The proposed system is a system for intensive change detection and monitoring of areas of interest, and we propose a convenient system expansion method for algorithms to be developed in the future. Furthermore, it is expected to contribute to the construction of satellite image utilization systems by presenting the basic structure of commercialization of change detection research.
This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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