Kwon, Hee Yong;Kim, Min Su;Choi, Kyung Wan;Kwack, Ho Jic;Yu, Suk Hyun
Journal of Korea Multimedia Society
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v.20
no.6
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pp.845-852
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2017
In this paper, we propose a binarization algorithm using LVQ-Merge clustering method for fast and accurate extraction of cells from cell images. The proposed method clusters pixel data of a given image by using LVQ to remove noise and divides the result into two clusters by applying a hierarchical clustering algorithm to improve the accuracy of binarization. As a result, the execution speed is somewhat slower than that of the conventional LVQ or Otsu algorithm. However, the results of the binarization have very good quality and are almost identical to those judged by the human eye. Especially, the bigger and the more complex the image, the better the binarization quality. This suggests that the proposed method is a useful method for medical image processing field where high-resolution and huge medical images must be processed in real time. In addition, this method is possible to have many clusters instead of two cluster, so it can be used as a method to complement a hierarchical clustering algorithm.
The detection of pulmonary blood vessels is very difficult owing to their complex tree structures and different widths. In this paper, We propose a new detection algorithm. The motivation of this algorithm is that Han is the best detector. So, this algorithm is developed to imitate the human searching process. To realize it, the algorithm consist of two components. One is Pyramid Images whose one pixel is median value of four pixels of the previous low level. Searching gradually from high level to low level, We concentrate on global and main information of structure at the first. Then based on it, We search the detailed data in low level. The other is fuzzy logic which makes it easy to convert searching process expressed as human language into numeric multi_value. This algorithm showes speedy and robust results. But the more study on both human searching process and the detection of small part is needed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.6C
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pp.572-578
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2007
To establish eye contact in video teleconferencing, it is necessary to synthesize a front view image by viewpoint interpolation. We can find the viewing direction of a user, and interpolate an image seen from that viewpoint, which will result in a face image observed from the front. There are two categories of previous research: image based method and model based method. The former is simple to calculate, however, it shows limited performance for complex objects. And the latter is robust to noise while it is computationally expensive. We propose to approximate face images as ellipses and match them to build an ellipsoid and then synthesize a new image from a given virtual camera position. We show that it is simple and robust from various experiments.
This study aim to investigate the effects of supply of oxygen enhances cerebral activation through increased activation in the brain and using a 3 Tesla fMRI system. Five volunteers (right handed, average age of 21.3) were selected as subjects for this study. Oxygen supply equipment that provides 30% oxygen at a constant rate of 15L/min was given using face mask. A 3 Tesla fMRI system using the EPI BOLD technique, and three-pulse sequence technique get of the true axial planes scanned brain images. The author can get the perfusion images of the brain by oxygen inhalation with susceptibility contrast EPI sequence at the volunteers. Complex movement consisted of a finger task in which subjects flexed and extended all fingers repeatedly in union, without the fingers touching each other. Both task consisted of 96 phases including 6 activations and rests contents. Post-processing was done on MRDx software program by using cross-correlation method. The result shows that there was an improvement in performance and also increased activation in several areas in the oxygen method. These finding demonstrates that while performing cognitive tasks, oxygen administration was due to increase of cerebral activation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.1
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pp.50-57
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2005
We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.
Until now, the level design for games has played a very important role in the process of developing games since it has been mapped out and applied so the game players have fun to certain level in playing games. So as game becomes more complex the number of game designers also grow and to make diverse levels, work force and working hours also should grow larger. In this treatise, it suggest a way where level's structure is changing dynamically so with only one level you can experience diverse levels by introducing wandering agent to the level structure. Also, I am trying to show the possibility of balance between the players by wandering agent.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.1
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pp.142-149
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2016
This paper proposes a method to detect LP(License Plate) of vehicles in indoor and outdoor parking lots. In restricted environment, there are many conventional methods for detecting LP. But, it is difficult to detect LP in natural and complex scenes with background clutters because several patterns similar with text or LP always exist in complicated backgrounds. To verify the performance of LP text detection in natural images, we apply MB-LGP feature by combining with ensemble machine learning algorithm in purpose of selecting optimal features of small number in huge pool. The feature selection is performed by adaptive boosting algorithm that shows great performance in minimum false positive detection ratio and in computing time when combined with cascade approach. MSER is used to provide initial text regions of vehicle LP. Throughout the experiment using real images, the proposed method functions robustly extracting LP in natural scene as well as the controlled environment.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.3
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pp.163-171
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2016
Lane detection is a widely researched topic. Although simple road detection is easily achieved by previous methods, lane detection becomes very difficult in several complex cases involving noisy edges. To address this, we use a Convolution neural network (CNN) for image enhancement. CNN is a deep learning method that has been very successfully applied in object detection and recognition. In this paper, we introduce a robust lane detection method based on a CNN combined with random sample consensus (RANSAC) algorithm. Initially, we calculate edges in an image using a hat shaped kernel, then we detect lanes using the CNN combined with the RANSAC. In the training process of the CNN, input data consists of edge images and target data is images that have real white color lanes on an otherwise black background. The CNN structure consists of 8 layers with 3 convolutional layers, 2 subsampling layers and multi-layer perceptron (MLP) of 3 fully-connected layers. Convolutional and subsampling layers are hierarchically arranged to form a deep structure. Our proposed lane detection algorithm successfully eliminates noise lines and was found to perform better than other formal line detection algorithms such as RANSAC
The images signifying flight in modern costumes are not made of one characteristic but the combination of complex meanings. Among the distinctive features some of them are as follows. First, the flying styles found in the costumes showed the birds as agents which sent human spirit to the celestial body. By simplifying the images of the wings connecting the present age with the heavenly body, the transforming emotions towards rhythm, direction, and organic curves transcending the real objectively constitutes a new space for expression. Second, colors appeal directly to man's emotions and incites emotional responses. The flying was shown in lines and colors. By using horizontal , vertical, oblique, and spiral lines and contrasted and paralleled colors, man's desire to fly dwells in newly colored space by reflecting speculative emotion through uniting surface. Third, the flying except for the costumes can be found in the advertisement through model's pose and camera technique, the flying itself is described through model's pose, the materials of the costumes, details, and sustaining stuffs. This symbolizes man's wish towards the unknown world vividly and dynamically. As discussed above the spirit of flying was, when expressed distinctively , in accordance with the varying cultural traits and transitions. The shape made by the vitality of symbolizing flying birds and animals along with the flying in the natural aspects such as wind and cloud were reappeared, simplified and symbolized , in modern costumes as consituting a new modeling space.
The usefulness of a portable linear electronic scanner. B-mode ultrasonic machine, was evaluated for estimating the longissimus muscle area from ultrasonic measurement of the muscle depth in 22 live pigs. The electronic scanner was easy to operate for muscle measurements in live pigs, which did not have to be held but were caged. The cross-sectional images of longissimus muscle and covering muscles and fat appeared on the monitor with grey scale in real time. It was easy to identify the ultrasonograms of fat and muscular tissues because the images differed in the degree of the grey scale. The longissimus muscle had less echogenic image than the other muscles. The boundary lines between first, second or third layers of backfat and the longissimus muscle were distinct on the ultrasonogram. The ultrasonic measurement at the shoulder was not acceptable because of the unstable measurements and the complex tissue structure. The repeatabilities for the measurements of longissimus muscle depth at one-half body length and last rib were acceptable. The simple correlation coefficients between ultrasonic estimates of the muscle depth in live pigs and the actual areas in the carcass, were 0.50 and 0.55 at the last rib and the one-half body length, respectively. Therefore, those positions were similarly suitable to measure. The method of electronic scanner for determining longissimus muscle area from the muscle depth was suitable for practical use in the field because of the simple and inexpensive technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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