• 제목/요약/키워드: False Region

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Video smoke detection with block DNCNN and visual change image

  • Liu, Tong;Cheng, Jianghua;Yuan, Zhimin;Hua, Honghu;Zhao, Kangcheng
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권9호
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    • pp.3712-3729
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    • 2020
  • Smoke detection is helpful for early fire detection. With its large coverage area and low cost, vision-based smoke detection technology is the main research direction of outdoor smoke detection. We propose a two-stage smoke detection method combined with block Deep Normalization and Convolutional Neural Network (DNCNN) and visual change image. In the first stage, each suspected smoke region is detected from each frame of the images by using block DNCNN. According to the physical characteristics of smoke diffusion, a concept of visual change image is put forward in this paper, which is constructed by the video motion change state of the suspected smoke regions, and can describe the physical diffusion characteristics of smoke in the time and space domains. In the second stage, the Support Vector Machine (SVM) classifier is used to classify the Histogram of Oriented Gradients (HOG) features of visual change images of the suspected smoke regions, in this way to reduce the false alarm caused by the smoke-like objects such as cloud and fog. Simulation experiments are carried out on two public datasets of smoke. Results show that the accuracy and recall rate of smoke detection are high, and the false alarm rate is much lower than that of other comparison methods.

단일 영상에서 효과적인 피부색 검출을 위한 2단계 적응적 피부색 모델 (2-Stage Adaptive Skin Color Model for Effective Skin Color Segmentation in a Single Image)

  • 도준형;김근호;김종열
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.193-196
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    • 2009
  • 단일 영상에서 피부색 영역을 추출하기 위해서 기존의 많은 방법들이 하나의 고정된 피부색 모델을 사용한다. 그러나 영상에 특성에 따라 영상에 포함된 피부색의 분포가 다양하기 때문에 이러한 방법을 이용하여 피부색을 검출할 경우 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생할 수 있다. 따라서 영상의 특징에 따라 적응적으로 피부색 영역을 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징에 따라 2단계의 과정을 거쳐 피부색 모델을 수정하는 방법으로, 다양한 조명과 환경 조건에서 높은 검출율과 낮은 긍정 오류율을 동시에 가지는 알고리즘을 제안한다.

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텐서보팅을 이용한 텍스트 배열정보의 획득과 이를 이용한 텍스트 검출 (Extraction of Text Alignment by Tensor Voting and its Application to Text Detection)

  • 이귀상;또안;박종현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권11호
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    • pp.912-919
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    • 2009
  • 본 논문에서는 이차원 텐서보팅과 에지 기반 방법을 이용하여 자연영상에서 문자를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 텍스트의 문자들은 보통 연속적인 완만한 곡선 상에 배열되어 있고 서로 가깝게 위치하며, 이러한 특성은 텐서보팅에 의하여 효과적으로 검출될 수 있다. 이차원 텐서보팅은 토큰의 연속성을 curve saliency 로 산출하며 이러한 특성은 다양한 영상해석에 사용된다. 먼저 에지 검출을 이용하여 영상 내의 텍스트 영역이 위치할 가능성이 있는 텍스트 후보영역을 찾고 이러한 후보영역의 연속성을 텐서보팅에 의해 검증하여 잡음영역을 제거하고 텍스트 영역만을 구분한다. 실험 결과, 제안된 방법은 복잡한 자연영상에서 효과적으로 텍스트 영역을 검출함을 확인하였다.

몽골 전통 발성 흐미의 발성 방법 분석에 대한 사례연구 (Analysis of Singing Technique of Mongolian Traditional Singing Called Khoomei)

  • 남도현;백재연;황연신;최홍식
    • 음성과학
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    • 제15권3호
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    • pp.145-156
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    • 2008
  • The goal of this study was to investigate acoustic and physiologic characteristics of two phonation types of 'Khoomei' which is a traditional singing style of people who live around the Altai mountains or Mongolia region. It can be produced two pitches simultaneously - high melody pitch can be perceived along with a low drone pitch. Sygyt and kargyraa styles are the most popular and identifiable styles and they can be recognized as the different sounds depending on the method of voice production. Two trained Mongolians participated and have used at least 5 - 6 years. The characteristics of this voice production were measured by using flexible fiberscope, Stroboscopy, Lx Speech studio, Spead, and Doctor Speech. In Sygyt style, very high vocal fold closure (71.50%) with both true and false vocal folds contact and strong breathing support was observed. They also showed that tongue height and harmonics were increased (around 10dB) with resonance cavity movement. In contrast, it was found that Kargyraa sound had very low pitch with relaxed stomach, less laryngeal tension and lower vocal fold contact (69.50%) than hard Sygyt style sound without raising the tongue during phonation. 'Khoomei' phonation can be made by strong contact of both true and false vocal folds and by increasing the harmonics as well.

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X-ray Image Segmentation using Multi-task Learning

  • Park, Sejin;Jeong, Woojin;Moon, Young Shik
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권3호
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    • pp.1104-1120
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    • 2020
  • The chest X-rays are a common way to diagnose lung cancer or pneumonia. In particular, the finding of a lung nodule is the most important problem in the early detection of lung cancer. Recently, a lot of automatic diagnosis algorithms have been studied to find the lung nodules missed by doctors. The algorithms are typically based on segmentation network like U-Net. However, the occurrence of false positives that similar to lung nodules present outside the lungs can severely degrade performance. In this study, we propose a multi-task learning method that simultaneously learns the lung region and nodule-labeled data based on the prior knowledge that lung nodules exist only in the lung. The proposed method significantly reduces false positives outside the lung and improves the recognition rate of lung nodules to 83.8 F1 score compared to 66.6 F1 score of single task learning with U-net model. The experimental results on the JSRT public dataset demonstrate the effectiveness of the proposed method compared with other baseline methods.

해양환경에서 강건한 물표 추적 알고리즘 (Robust Object Extraction Algorithm in the Sea Environment)

  • 박지원;정종면
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.298-303
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    • 2014
  • 본 논문에서는 해양환경에서 취득한 열상 영상에서 물표를 강건하게 탐지하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 2-D 이산 Harr 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 이용하여 수평, 수직에지를 얻은 다음 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합해 돌출지도를 생성한다. 그런 다음 돌출지도를 이진화하여 물표를 추출한다. 물표를 추적하기 위하여 인접한 프레임에 존재하는 물체간의 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 정합척도로 사용하였으며, 정합결과에 대해 물체의 나타남, 사라짐, 잘못된 물체 추출 등을 고려한 궤적관리를 통하여 최종적인 물체 궤적을 얻는다. 실험결과는 제안하는 알고리즘이 물체를 강건하게 추적함을 보인다.

360도 영상 공간에서 활성 뷰포트 기반 이벤트 검출 (Activated Viewport based Surveillance Event Detection in 360-degree Video)

  • 심유정;이명진
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.770-775
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    • 2020
  • 360도 영상은 일반 화각 영상과 다른 프레임 구조를 갖기 때문에 기존 영상 보안 이벤트 검출 알고리즘들을 360도 영상에 바로 적용 시 왜곡에 의한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 360도 영상 공간에서 활성 뷰포트 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 다중 객체 영역들을 포함하는 활성 뷰포트들을 생성하고, 뷰포트 내 객체 검출과 360도 영상 공간에서 객체 추적을 수행하며, 영역 기반의 보안 이벤트를 검출한다. 제안 방법은 360도 ERP 시퀀스들에 대해 성능이 평가되었고, 활성 뷰포트를 사용하지 않은 이벤트 검출 방법보다 30% 이상의 recall, 30% 이상의 false negative rate 성능 향상을 보였다.

소동물 PET기반 종양분할영역 위험구간변화에 따른 형태특성추출 (Extraction of the shape feature according to the risk area of the segmented tumor region based on the small-animal PET)

  • 이정민;김경민;김명희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.376-378
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    • 2006
  • 본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.

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센서 융합 기반 정밀 측위를 위한 노면 표시 검출 (Road Surface Marking Detection for Sensor Fusion-based Positioning System)

  • 김동석;정호기
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제22권7호
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    • pp.107-116
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    • 2014
  • This paper presents camera-based road surface marking detection methods suited to sensor fusion-based positioning system that consists of low-cost GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation System), EDM (Extended Digital Map), and vision system. The proposed vision system consists of two parts: lane marking detection and RSM (Road Surface Marking) detection. The lane marking detection provides ROIs (Region of Interest) that are highly likely to contain RSM. The RSM detection generates candidates in the regions and classifies their types. The proposed system focuses on detecting RSM without false detections and performing real time operation. In order to ensure real time operation, the gating varies for lane marking detection and changes detection methods according to the FSM (Finite State Machine) about the driving situation. Also, a single template matching is used to extract features for both lane marking detection and RSM detection, and it is efficiently implemented by horizontal integral image. Further, multiple step verification is performed to minimize false detections.

An Improved Secure Semi-fragile Watermarking Based on LBP and Arnold Transform

  • Zhang, Heng;Wang, Chengyou;Zhou, Xiao
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제13권5호
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    • pp.1382-1396
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    • 2017
  • In this paper, we analyze a recently proposed semi-fragile watermarking scheme based on local binary pattern (LBP) operators, and note that it has a fundamental flaw in the design. In this work, a binary watermark is embedded into image blocks by modifying the neighborhood pixels according to the LBP pattern. However, different image blocks might have the same LBP pattern, which can lead to false detection in watermark extraction process. In other words, one can modify the host image intentionally without affecting its watermark message. In addition, there is no encryption process before watermark embedding, which brings another potential security problem. To illustrate its weakness, two special copy-paste attacks are proposed in this paper, and several experiments are conducted to prove the effectiveness of these attacks. To solve these problems, an improved semi-fragile watermarking based on LBP operators is presented. In watermark embedding process, the central pixel value of each block is taken into account and Arnold transform is adopted to guarantee the security of watermark. Experimental results show that the improved watermarking scheme can overcome the above defects and locate the tampered region effectively.