In this paper, we present a novel segmentation method that can extract new foreground objects from a current frame in real-time. It is performed by detecting differences between the current frame and reference frame taken from a fixed camera. We minimize computing complexity for real-time video processing. First DCT (Discrete Cosine Transform) is utilized to generate rough binary segmentation maps where foreground and background regions are separated. DCT shows better result of texture analysis than previous methods where texture analysis is performed in spatial domain. It is because texture analysis in frequency domain is easier than that in special domain and intensity and texture in DCT are taken into account at the same time. We maximize run-time efficiency of DCT by considering color information to analyze object region prior to DCT process. Last we use Guided filter for natural matting of the generated binary segmentation map. In general, Guided filter can enhance quality of intermediate result by incorporating guidance information. However, it shows some limitations in homogeneous area. Therefore, we present an additional method which can overcome them.
Kim, Young-Ouk;Park, Chang-Woo;Sung, Ha-Gyeong;Park, Chang-Han;Namkung, Jae-Chan
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.628-631
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2003
In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.
We have obtained high performance and low voltage driving OCB panel by reducing the critical voltage and retardation matching between liquid crystal layer and compensation films. The critical voltage in the panel has been minimized by flattening color filter layer and optimizing a rubbing process. In addition, an appropriate retardation of the film and LC layer has scanned to achieve low driving voltage and high transmission. The proto-type 17" WXGA OCB panel has demonstrated with less than 5V drive and over 80 degree for all viewing direction except for rubbing direction with over 90% of TN light efficiency.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.10
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pp.1947-1953
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2009
Metal halide (MH) lamps have been largely used due to high luminous efficiency, good color rendering, and long life. Since the metal halide lamps have problems of high ignition voltage and acoustic resonance. Thus, the design of ballast is very difficult for engineers. This paper proposes prototype of electric ballast in order to solve above two problems. The proposed electric ballast is consisted of EMI filter, full wave rectifier circuit, active PFC, DBI(Dual Buck Inverter), dimming circuit and ignitor circuit. The DBI supplies both rectangular voltage and current to the lamp. As the result of the experiment, the acoustic resonance was eliminated and the ignitor circuit was designed to generate high ignition voltage than 5kV. It makes the dimming circuit possible to control the lamp power in range between 230W and 350W.
Nowadays object tracking process becoming one of the most challenging task in Computer Vision filed. A CSR-DCF (channel spatial reliability-discriminative correlation filter) tracking algorithm have been proposed on recent tracking benchmark that could achieve stat-of-the-art performance where channel spatial reliability concepts to DCF tracking and provide a novel learning algorithm for its efficient and seamless integration in the filter update and the tracking process with only two simple standard features, HoGs and Color names. However, there are some cases where this method cannot track properly, like overlapping, occlusions, motion blur, changing appearance, environmental variations and so on. To overcome that kind of complications a new modified version of CSR-DCF algorithm has been proposed by integrating deep learning based object detection and CSRT tracker which implemented in OpenCV library. As an object detection model, according to the comparable result of object detection methods and by reason of high efficiency and celerity of Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) has been used, and combined with CSRT tracker, which demonstrated outstanding real-time detection and tracking performance. The results indicate that the trained object detection model integration with tracking algorithm gives better outcomes rather than using tracking algorithm or filter itself.
Noh, Jin H.;Lee, Sang-Hyup;Choi, Jae-Woo;Maeng, Sung Kyu
Membrane and Water Treatment
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v.9
no.3
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pp.181-188
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2018
A sidestream contains the filtrate or concentrate from the belt filter press, filter backwash and supernatant from sludge digesters. The sidestream flow, which heads back into the sewage treatment train, is about 1-3% less than the influent flow. However, the sidestream can increase the nutrient load since it contains high concentrations of phosphorus and nitrogen. In this study, the removal of PO4-P with organic matter characteristics and bacteriological changes during the sidestream treatment via ladle furnace (LF) slag was investigated. The sidestream used in this study consisted of 11-14% PO4-P and 3.2-3.6% soluble chemical oxygen demand in influent loading rates. LF slag, which had a relatively high $Ca^{2+}$ release compared to other slags, was used to remove $PO_4-P$ from the sidestream. The phosphate removal rates increased as the slag particle size decreased 19.1% (2.0-4.0 mm, 25.2% (1.0-2.0 mm) and 79.9% (0.5-1.0 mm). The removal rates of dissolved organic carbon, soluble chemical oxygen demand, color and aromatic organic matter ($UV_{254}$) were 17.6, 41.7, 90.2 and 77.3%, respectively. Fluorescence excitation-emission matrices and liquid chromatography-organic carbon detection demonstrated that the sidestream treatment via LF slag was effective in the removal of biopolymers. However, the removal of dissolved organic matter was not significant during the treatment. The intact bacterial biomass decreased from $1.64{\times}10^8cells/mL$ to $1.05{\times}10^8cells/mL$. The use of LF slag was effective for the removal of phosphate and the removal efficiency of phosphate was greater than 80% for up to 100 bed volumes.
About 70 high redshift quasars with $z{\geq}5$ have been discovered through combinations of standard broad-band filters to distinguish them from contaminating sources. However, among the discovered quasars so far, there is a redshift gap at $5{\leq}z{\leq}6$ due to the limitation of traditional filter sets and selection techniques. To understand the early mass growth of supermassive black holes and the final stage of the cosmic reionization, it is important to find a statistically meaningful sample of quasars with various physical properties. Here we suggest a new selection technique of high redshift quasars using medium-band filters: nine filters with bandwidths of 50nm and central wavelengths from 625 to 1025nm. Photometry with these medium-bands traces the spectral energy distribution (SED) of a source, similar to spectroscopy with R~15. We installed these filters to SED camera for QUasars in EArly uNiverse (SQUEAN) on the 2.1m telescope at McDonald Observatory, and conducted test observations of known high redshift quasars at $4.7{\leq}z{\leq}6.1$ and also dwarf stars for comparison. We found differences in SED shapes between high redshift quasars and dwarf stars, determined their locations on color-color diagrams, and demonstrated that the medium-band filters can enhance the efficiency of selecting robust quasar candidates in this redshift range. In this poster, we propose an effective selection method of high redshift quasars using these medium-band filters and discuss its effect on our high redshift quasar survey.
We describe a survey of quasars in the early universe, beyond z ~ 5, which is one of the main science goals of the Infrared Medium-deep Survey (IMS) conducted by the Center for the Exploration of the Origin of the Universe (CEOU). We use multi-wavelength archival data from SDSS, CFHTLS, UKIDSS, WISE, and SWIRE, which provide deep images over wide areas suitable for searching for high redshift quasars. In addition, we carried out a J-band imaging survey at the United Kingdom InfraRed Telescope with a depth of ~23 AB mag and survey area of ${\sim}120deg^2$, which makes IMS a suitable survey for finding faint, high redshift quasars at z ~ 7. In addition, for the quasar candidates at z ~ 5.5, we are conducting observations with the Camera for QUasars in EArly uNiverse (CQUEAN) on the 2.1m telescope at McDonald Observatory, which has a custom-designed filter set installed to enhance the efficiency of selecting robust quasar candidate samples in this redshift range. We used various color-color diagrams suitable for the specific redshift ranges, which can reduce contaminating sources such as M/L/T dwarfs, low redshift galaxies, and instrumental defects. The high redshift quasars we are confirming can provide us with clues to the growth of supermassive black holes since z ~ 7. By expanding the quasar sample at 5 < z < 7, the final stage of the hydrogen reionization in the intergalactic medium (IGM) can also be fully understood. Moreover, we can make useful constraints on the quasar luminosity function to study the contribution of quasars to the IGM reionization.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.602-606
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2008
LCD is supplied light by BLU(Back Light Unit) and the light represents color by each color filter. Also LCD adjusts the amount of light by controlling liquid crystal between the glass of upper plate and one of lower. However, it is impossible to completely exclude light due to the structural and physical characteristic of liquid crystal. Therefore, on transfering light through optical sheet and liquid crystal, many problems are generated. They are related with energy efficiency and get effective for the contrast of LCD to have lower contrast ratio than other display devices. To solve the problems, many techniques have been studied and developed but don't exist keys to solution for them. Among methods, local dimming is one example to be applied to LCD. In this paper we propose image processing algorithm for local dimming of BLU of LED used as light source. The proposed algorithm extracts maximum luminance signal and lights using each extracted signal on segmented region of BLU. Also the proposed algorithm generates image signal in corresponding to luminance of the segmented region and supplies them with LCD panel to represent image with improving luminance ratio.
In this paper, we propose a novel algorithm for hand gesture recognition. The hand detection method is based on human skin color, and we use the boundary energy information to locate the hand region accurately, then the moment method will be employed to locate the hand palm center. Hand gesture recognition can be separated into 2 step: firstly, the hand posture recognition: we employ the parallel NNs to deal with problem of hand posture recognition, pattern of a hand posture can be extracted by utilize the fitting ellipses method, which separates the detected hand region by 12 ellipses and calculates the white pixels rate in ellipse line. the pattern will be input to the NNs with 12 input nodes, the NNs contains 4 output nodes, each output node out a value within 0~1, the posture is then represented by composed of the 4 output codes. Secondly, the hand gesture tracking and recognition: we employed the Kalman filter to predict the position information of gesture to create the position sequence, distance relationship between positions will be used to confirm the gesture. The simulation have been performed on Windows XP to evaluate the efficiency of the algorithm, for recognizing the hand posture, we used 300 training images to train the recognizing machine and used 200 images to test the machine, the correct number is up to 194. And for testing the hand tracking recognition part, we make 1200 times gesture (each gesture 400 times), the total correct number is 1002 times. These results shows that the proposed gesture recognition algorithm can achieve an endurable job for detecting the hand and its' gesture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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