Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.3
no.1
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pp.1-8
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2016
In the field of Radiology, the Computer Aided Diagnosis is the technology which gives valuable information for surgical purpose. For its importance, several computer vison methods are processed to obtain useful information of images acquired from the imaging devices such as X-ray, Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT). These methods, called pattern recognition, extract features from images and feed them to some machine learning algorithm to find out meaningful patterns. Then the learned machine is then used for exploring patterns from unseen images. The radiologist can therefore easily find the information used for surgical planning or diagnosis of a patient through the Computer Aided Diagnosis. In this paper, we present a review on three widely-used methods applied to Computer Aided Diagnosis. The first one is the image processing methods which enhance meaningful information such as edge and remove the noise. Based on the improved image quality, we explain the second method called segmentation which separates the image into a set of regions. The separated regions such as bone, tissue, organs are then delivered to machine learning algorithms to extract representative information. We expect that this paper gives readers basic knowledges of the Computer Aided Diagnosis and intuition about computer vision methods applied in this area.
This paper proposes a steering control algorithm for non-holonomic mobile robots. The steering control algorithm is essential to navigate autonomous vehicles which employ comination of the dead reckoning and absolute sensor system such as a machine vison for detecting landmarks in order to estimate the current location of the mobile robot. The proposed algorithm is based on the minimum time BANG-BANG controller and curvature-continuity curve design method. In the BANG-BANG control scheme we introduce velocity/acceleration limiter to avoid any slippage of driving wheels. The proposed scheme is robot-independent and hence can be applied to various kinds of mobile robot or vehicles. To show the effectness of the proposed control algorithm, a series of computer simulations were conducted for two-wheel driven mobile robot.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.3
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pp.97-107
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1997
Image segmentation is teh important step in image infromation extraction for computer vison sytems. Fuzzy clustering methods have been used extensively in color image segmentation. Most analytic fuzzy clustering approaches are derived from the fuzzy c-means (FCM) algorithm. The FCM algorithm uses th eprobabilistic constraint that the memberships of a data point across classes sum to 1. However, the memberships resulting from the FCM do not always correspond to the intuitive concept of degree of belongingor compatibility. moreover, the FCM algorithm has considerable trouble above under noisy environments in the feature space. Recently, the possibilistic C-mean (PCM) for solving growing for color image segmentation. In the PCM, the membersip values may be interpreted as degrees of possibility of the data points belonging to the classes. So, the problems in the FCM can be solved by the PCM. The clustering results by just PCM are not smoothly bounded, and they often have holes. So, the region growing was used as a postprocessing. In our experiments, we illustrated that the proposed method is reasonable than the FCM in noisy enviironments.
Heart Rate is a crucial physiological parameter that provides basic information about the state of the human body in the cardiovascular system, as well as in medical diagnostics and fitness assessments. At present day, it has been demonstrated that facial video-based photoplethysmographic signal captured using a low-cost RGB camera is possible to retrieve remote heart rate. Traditional heart rate measurement is mostly obtained by direct contact with the human body, therefore, it can result inconvenient for long-term measurement due to the discomfort that it causes to the subject. In this paper, we propose a non-contact-based remote heart rate measuring approach of the subject which depends on the color intensity variation of the subject's facial skin. The proposed method is applied in two regions of the subject's face, forehead and cheeks. For this, three different algorithms are used to measure the heart rate. i.e., Fast Fourier Transform (FFT), Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA). The average accuracy for the three algorithms utilizing the proposed method was 89.25% in both regions. It is also noteworthy that the FastICA algorithm showed a higher average accuracy of more than 92% in both regions. The proposed method obtained 1.94% higher average accuracy than the traditional method based on average color value.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.191-199
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2021
This study aims to present the need to supplement the driver's license renewal test for elderly drivers. In Korea, the proportion of elderly drivers is increasing as the elderly population increases rapidly. Overall the traffic accident rate is decreasing but the traffic accident and death rate from traffic accidents are increasing in older drivers. In this study the assessments and education conducted when renewing the driver's license for elderly drivers conducted in Korea were conducted to find out the necessary tests compared to the current situation of foreign countries. Although it is appropriate to evaluate the three key functional areas of vision, cognition, motor and somatosensory, we currently evaluate visual acurity in vison area. While MMSE-K and Clock drawing tests are not recognizable for mild cognitive impairment in cognitive areas. The motor and somato sensory function to perform driving are not evaluated at all. Therefore for safe driving of older drivers, the test to be conducted during renewal of the driver's license will need to supplement that the visual field and contrast sensitivity in vision area, cognitive function from mild cognitive impairments, and the endurance, functional range of motion and proprioception in motor function area.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.12
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pp.1124-1131
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2015
This paper describes a 5-dof ground testbed which emulates micro-gravity environment for developing Rendezvous/docking algorithm of a nano-satellite. The testbed consists of two parts, the low part which eliminates friction force with ground and the upper part which has 3-dof rotational motion with respect to the low part. For Vison-based autonomous navigation algorithm, we use camera, LIDAR and AHRS as sensors and eight cold gas thrusters and three axis directional reaction wheels as actuators. All system software are implemented with C++ based on on-board computer and Linux OS.
The general problems of recovering 3D for 2D imagery require the depth information for each picture element form focus. The manual creation of those 3D models is consuming time and cost expensive. The goal in this paper is to simplify the depth estimation algorithm that extracts the depth information of every region from monocular image sequence with camera translation to implement 3D video in realtime. The paper is based on the property that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth information. Full-search motion estimation based on block matching algorithm is exploited at first step and ten, motion vectors are compensated for the effect by camera rotation and zooming. We have introduced the algorithm that estimates motion of object by analysis of monocular motion picture and also calculates the averages of frame depth and relative depth of region to the average depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near object or a distant object is in accord with relative depth that human visual system recognizes.
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