The purpose of this study is to determine optimal filtering condition and threshold for the detection of gait-cycles for various walkway slopes as well as gait velocities. Ten young healthy subjects with accelerometer system on thigh and ankle walked on a treadmill at 9 conditions (three speeds and three slopes) for 5 minutes. Two direction signals, i.e. anterior-posterior (AP) and superior-inferior (SI) directions, of each sensor (four sensor orientations) were used to detect specific events of gait cycle. Variation of the threshold (from -1G to 1G) and lowpass cutoff frequency (fc) were applied to the event detection and their performance was evaluated according to the error index (EI), which was defined as the combination of the accuracy and false positive rate. Optimal fc and threshold were determined for each slope in terms of the EI. The optimal fc, threshold and their corresponding EI depended much on the walkway slope so that their coefficients of variation (CV) ranged 19~120%. When all data for 3 slopes were used in the identification of optimal conditions for each sensor, the best error indices for all sensor orientations were comparable ranging 1.43~1.76%, but the optimal fc and threshold depended much on the sensor position. The result indicates that the gait-cycle detection robust to walkway slope is possible by threshold method with well-defined filtering condition and threshold.
This paper presents a new approach for the detection of seismic events using accumulated changes on time-frequency domain and variable threshold. To detect seismic P-wave arrivals with rapidness and accuracy, it is that the changes on the time and the frequency domains are simultaneously used. Their changes are parameters appropriated to reflect characteristics of earthquakes over moderate magnitude(${\geq}$ magnitude 4.0) and microearthquakes. In addition, adaptively controlled threshold values can prevent false P-wave detections due to low SNR. We tested our method on real earthquakes those have various magnitudes. The proposed algorithm gives a good detection performance and it is also comparable to STA/LTA algorithm in computational complexity. Computer simulation results shows that the proposed algorithm is superior to the conventional popular algorithm (STA/LTA) in the seismic P-wave detection.
에너지 검파 형태의 스펙트럼 감지는 수신 신호의 에너지를 검파 임계값과 비교하여 1차 사용자(primary user)의 활동 여부를 탐지한다. 그런데 이때 임계값은 달성하고자 하는 오류 경보 확률 및 잡음의 에너지 수준과 밀접한 관련을 갖는다. 따라서 만약 잡음의 에너지 수준이 변한다면 임계값도 조정되어야 한다. 현재까지 발표된 에너지 검파에 대한 연구들은 대부분 잡음의 에너지 수준을 이미 알고 있다는 것을 전제로 한 것이었다. 본 논문에서는 잡음의 백색성을 전제로 하여 임계값을 조절하는 방안을 제안하고, 그에 따른 검파 성능 분석 결과를 제시하고자 한다. 분석 결과, 제안한 방식은 잡음 에너지 수준과는 상관없이 일정한 오류 경보 확률을 달성할 수 있으며, 잡음 에너지를 추정하는데 사용되는 신호의 대역폭과 에너지 측정 기간의 곱이 커질수록 스펙트럼 감지 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1843-1859
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2013
The continuous increase of the spatial resolution of remote sensing images brings great challenge to image analysis and processing. Traditional prior knowledge-based region detection and target recognition algorithms for processing high resolution remote sensing images generally employ a global searching solution, which results in prohibitive computational complexity. In this paper, a more efficient region of interest (ROI) detection algorithm based on visual attention and threshold segmentation (VA-TS) is proposed, wherein a visual attention mechanism is used to eliminate image segmentation and feature detection to the entire image. The input image is subsampled to decrease the amount of data and the discrete moment transform (DMT) feature is extracted to provide a finer description of the edges. The feature maps are combined with weights according to the amount of the "strong points" and the "salient points". A threshold segmentation strategy is employed to obtain more accurate region of interest shape information with the very low computational complexity. Experimental statistics have shown that the proposed algorithm is computational efficient and provide more visually accurate detection results. The calculation time is only about 0.7% of the traditional Itti's model.
Detecting edges is one of issues with essentialimprotance in the area of image analysis. An edge in an image is a boundary or contour at which a significant change occurs in image intensity. Edge detection has been studied in many addlications such as imagesegmentation, robot vision, and image compression. In this paper, we propose an automatic threshold selection scheme for edge detection and show its application to noise elimination. The scheme suggested here applied statistical properties of the noise estimated from a noisy image to threshold selection. Since a selected threshold value in the scheme depends on not the characgreistic of an orginal image but the statistical feature of added noise, we can remove ad-hoc manners used for selecting the threshold value as well as decide the value theoretically. Furthermore, that shceme can reduce the number of edge pixels either generated or lost by noise. an application of the scheme to noise elimination is shown here. Noise in the input image can be eliminated with considering the direction of each edge pixedl on the edge map obtained by applying the threshold selection scheme proposed in this paper. Achieving significantly improved results in terms of SNR as well as subjective quality, we can claim that the suggested method works well.
R파 검출에 사용되는 여러 심전도 데이터베이스는 샘플링 주파수의 차이로 인해 서로 다른 환경에 적용할 경우 성능에 변화가 많아 알고리즘의 신뢰도를 보장하기 어렵다. 본 연구에서는 심전도신호의 샘플링 주파수에 따른 R파 검출의 최적 문턱치 설정 방법을 제안한다. 이를 위해 미분 기반의 이동평균과 제곱합수를 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 샘플링 주파수에 따라 피크 문턱치에 대한 최적 값을 검출하였다. 문턱치 단계는 신호의 변화와 이전 검출된 피크 값에 따라 문턱치를 변경함으로써 최적의 성능을 나타내는 값을 선정하는 과정으로 실험하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 실험한 결과 MIT-BIH 샘플링 주파수 360Hz에 대한 미분 구간($N_d$), 윈도우 사이즈(N), 문턱 계수($p_{th}$)의 최적 값은 각각 7, 8, 6.6일 때 R파 검출율은 99.758%의 우수한 성능을 나타내었다.
Ad-hoc 네트워크는 음영 지역, 재난 지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만, 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원 정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc 네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 기존 스펙트럼 센싱에 있어 임계치가 정적으로 작용하므로 detection probability가 낮게 검출되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하여 신호들의 detection probability를 향상시키기 위해 adaptive threshold를 이용할 것이다. 본 논문에서는 동적인 임계치를 이용하여 수신 신호의 power에 따라 임계치가 변화하여 신호들의 detection probability를 향상시키는 센싱 성능을 보여 준다.
영상 정보를 이용한 자동 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 자동으로 낙상을 감지하기 위한 낙상 특징 파라미터를 추출하기 위해서 영상정보를 광류 방식에 적용하여 움직임 값들을 추출하고 이 움직임 값들에 대한 전체적인 변화의 정도와 기울기, 중심점을 주성분 분석 방법으로 계산한다. 계산된 고유값과 고유 벡터를 사용하여 6가지 낙상 특징 파라미터를 정의한다. 이 낙상특징파라미터가 미리 정해둔 임계값을 초과하는 경우를 낙상으로 판단하는 단순 임계치 방법과 낙상특징파라미터를 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용시켜 낙상을 판단하는 방법과 단순임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 낙상 감지 방법을 제안하고 그 결과를 비교 및 분석한다. 단순 임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 방법은 단순임계치 방법으로 낙상 가능한 행동들을 결정하고 이 결정된 낙상 행동들만을 은닉 마르코프 모델을 적용하여 낙상을 감지한다. 이 방법은 계산량을 줄이면서 감지 정확도를 유지하는 결과를 보인다.
The Heat Anisotropic Diffusion Method has shown very effective for the contour detection of 2-D echocardiogram. To implement this algorithm, we have to choose the parameter C, K, and the threshold level. The choice of C and K are not very sensitive for the good edge detection of the echocardiogram, however the choice of the threshold level is very critical. Until now the threshold level is chosen by the trial and error method. In this paper, we present an automatic threshold decision method from the histogram of the gradient of boundary-like pixels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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