In this paper, we report detection and recognition of vehicle logo from images captured from street CCTV. Image data includes both the front and rear view of the vehicles. The proposed method is a two-step process which combines image preprocessing and faster region-based convolutional neural network (R-CNN) for logo recognition. Without preprocessing, faster R-CNN accuracy is high only if the image quality is good. The proposed system is focusing on street CCTV camera where image quality is different from a front facing camera. Using perspective transformation the top view images are transformed into front view images. In this system, the detection and accuracy are much higher as compared to the existing algorithm. As a result of the experiment, on day data the detection and recognition rate is improved by 2% and night data, detection rate improved by 14%.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.11
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pp.138-147
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1997
The ultrasonic images are corrupted by the granular pattern noise - a speckle noise. The speckle exist in the type of coherent imaging systems, and the speckle is the signal independent and multiplicative noise. In this paepr, we derive two filters using the gradient and symmetry. One is a noise suppression filter which removes noise while preserves the edges. It is named the ASRF-GS (Adaptive Speckle Removal Filer - Gradient and Symmetry). And the other is a edge detection filter which obtains the thin edge map, called the EDUGS(Edge Detection Using Gradient and Symmetry). The performance of the proposed noise suppression filter is evaluated by the IMPV(SNR improvement) and the Speckle Index(SI), and the perforamnce of the edge detection is evaluated by the edge detection error rate. According to the evaluated method, The SI reduced about 0.035, The IMPV improved about 1.265(dB), and the edge detection error rate is about 17.5%.
Kim, Tae-Kyun;Lee, Sung-Uk;Lee, Jong-Ha;Kee, Seok-Cheol;Kim, Sang-Ryong
Proceedings of the IEEK Conference
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2003.07e
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pp.1960-1963
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2003
For applications such as video surveillance and human computer interface, we propose an efficiently integrated method to detect and track faces. Various visual cues are combined to the algorithm: motion, skin color, global appearance and facial pattern detection. The ICA (Independent Component Analysis)-SVM (Support Vector Machine based pattern detection is performed on the candidate region extracted by motion, color and global appearance information. Simultaneous execution of detection and short-term tracking also increases the rate and accuracy of detection. Experimental results show that our detection rate is 91% with very few false alarms running at about 4 frames per second for 640 by 480 pixel images on a Pentium IV 1㎓.
In this paper, we present a face detection algorithm which uses the features of color and Geometry of faces and hairs appeared in images. after candidate area detection using color features, background areas are removed by the deviation of luminance in each of candidate areas. And then, final face area is detected using feature of geometry between face and hair. Performance of the presented algorithm is evaluated by detection rate test. The test result showed high detection rate.
This paper proposes a new automatic detection method to inspect mura defects on display film surface using morphological image processing and labeling. This automatic detection method for mura defects on display films comprises 3 phases of preprocessing with morphological image processing, Gabor filtering, and labeling. Since distorted results could be obtained with the presence of non-uniform illumination, preprocessing step reduces illumination components using morphological image processing. In Gabor filtering, mura images are created with binary coded mura components using Gabor filters. Subsequently, labeling is a final phase of finding the mura defect area using the difference between large mura defects and values in the periphery. To evaluate the accuracy of the proposed detection method, detection rate was assessed by applying the method in 200 display film samples. As a result, the detection rate was high at about 95.5%. Moreover, the study was able to acquire reliable results using the Semu index for luminance mura in image quality inspection.
Because existing reactant coolant system (RCS) leakage detection mechanisms are insensitive to small leaks, a real-time, direct detection system with a detection threshold below 0.5 gpm·hr-1 was studied. A beta-ray detection system using a silicon detector with good energy resolution for beta rays and a low gamma-ray response was proposed. The detection performance in the leakage condition was evaluated through experiments and simulations. The concentration of 16N in the coolant corresponding to a coolant leakage of 0.5 gpm was calculated using the analytic method and ORIGEN-ARP. Based on the concentration of 16N and the measurement of the silicon detector with 90Sr/90Y, the beta-ray count rate was estimated using MCNPX. To evaluate the effect of gamma rays inside the containment building, the signal-to-noise ratio (SNR) was calculated. To evaluate the count rate ratio, the radiation field inside the containment building was simulated using MCNPX, and response evaluation experiments were performed using beta and gamma rays on the silicon detector. The expected beta-ray count rate at 0.5 gpm leakage was 7.26 × 105 counts/sec, and the signal-to-background count rate ratio exceeded 88 for a transport time of 10 s, demonstrating its suitability for operation inside a reactor containment building.
This paper introduces the method for detect voices and exact end point at low SNR by maximizing voice energy. Conventional VAD (Voice Activity Detection) algorithm estimates noise level so it tends to detect the end point inaccurately. Moreover, because it uses relatively long analysis range for reflecting temporal change of noise, computing load too high for application. In this paper, the SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) method which uses psycho-acoustical bark scale filter banks to maximize voice energy within frames is introduced. Stable threshold values are obtained at various noise environments (SNR 15 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). At the test for voice detection in car noisy environment, PHR (Pause Hit Rate) was 100%accurate at every noise environment, and FAR (False Alarm Rate) shows 0% at SNR15 dB and 10 dB, 5.6% at SNR5 dB and 9.5% at SNR0 dB.
Annually, millions of children die from respiratory virus infections. Human rhinovirus (HRV) is a causative agent of severe respiratory infections in young, elderly, and asthmatic patients with weak immunity. In this study, 9,010 respiratory virus specimens were collected from January 2012 to December 2018 at Dankook University Hospital, Cheonan and examined by real-time reverse transcription polymerase chain reaction. Twelve respiratory viruses were detected. The mean detection rate was 21.3% (N=1,920/9,010), and the mean age of HRV-positive patients was 6.5 years (median age: 1.6 years, range: 0.0~96.0). The detection rate was the highest in July (32.4%) and the lowest in February (8.3%). When the detection rate was analyzed by age group, the detection rate was the second highest in patients aged 10~19 years. The co-infection rate of HRV was 35.3%, and the most common combination was with Adenovirus. Respiratory virus infections are known to occur in children and elderly people with weak immunity. However, in this study, the detection rate was second highest in patients aged 10~19 years. Indeed, the detection rate in this age group was more than 15%, except in January and February. These results suggested that steady-state studies on the infection patterns of HRV are required.
Background: A recent guideline by the American Cancer Society recommended that mammography (MMG) should be done for women starting in their mid-40s. In Thailand, information on opportunistic mammography screening is limited and data on the total incidence of breast cancer are also lacking. The purpose of this study was to estimate the breast cancer detection, incident and prevalence rates among Thai women. Materials and Methods: We retrospectively reviewed the opportunistic mammography screening of normal women between 30 and 80 years who underwent the procedure between 2001 and 2010. All cases were followed until 2012. The detection rate was calculated for the whole period of observation using 'number of women with positive findings' divided by 'total number of women screened'. The incidence rate was calculated only at the first MMG while the subsequence rate was calculated based on all new cases detected at each subsequent MMG. Results: Among the 47,430 women, there were 152,091 MMGs or approximately 3.2 occasions per person (range, 1-10). The average duration of the interval between each subsequence visit was 1.8 years. Overall, breast cancer was detected in 543 women, with a detection rate of 10.3 per 1,000 persons. The prevalence rate of breast cancer at the first visit was 5.78 per 1,000 persons. The incidence or new cases detected at any follow-up visit was 10.4 per 1,000 persons. The overall interval cancer was 0.91 per 1,000 women, mainly detected before their second and third MMG, with a rate of 0.0.47 and 0.76 per 1,000 women. Conclusions: Opportunistic mammography screening in Thailand detected 10 case of breast cancer from each 1,000 women. This paper indicated a high rate of cancer detection during a two year interval, hence, a screening mammogram should be performed more often.
Kim, Jae-Myeong;Lee, Byung-Woon;Choi, Yun-Soo;Yoon, Ha-Su
Spatial Information Research
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v.18
no.4
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pp.23-32
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2010
Water mains underground facilities are essential components to make up urban infrastructure. In order to manage these water mains underground facilities systematically and scientifically, GIS (Geographic Information System) had been constructed. For the sake of construction of GIS for water mains underground facilities, an exact underground detection and the construction of DB (Data Base) for buried water mains underground facilities should be preceded. In this study, in order to find out the ways to improve exact detection rate of data, the statistical analysis for the causes of detection raw degradation was done, and standardization methods of detection through a case study were suggested, When water mains underground facilities were measured, the detection of non-metallic water pipes was not carried out. The reason was that the results of detection was uncertain and detection was difficult because the assessment of public measurements was vulnerable. Moreover, due to the absence of standardized operating regulations for detection, systematic surveys weren't conducted. In this study, methods to standardize works over the detection of water mains underground facilities were presented so that we can improve the detection rate when we are doing that. As the proposals to improve detection rate, effective performance assessment over non-metallic pipes were presented, and related issues to supplement work regulations of public survey were described systematically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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