This paper presents the results of iris region localization for imprecisely taken iris images in UBIRIS ver2. UBIRIS database consisting of 500 images of 24-bit RGB typed TIFF file. They were captured by conventional digital camera in visible light environment. Experimental result showed that FP(False Positive rate) and FN(False Negative rate) were about 2.2% and 29.1%, respectively.
In this paper, we have proposed an improved fusion method of detection features which can enhance the detection probability under the given false alarm rate in the prescreening stage of SAR ATR(Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition) system. Since the detection features have the positive correlation, the detection performance can be improved if the joint probability distribution of detection features is considered in the fusion process. The detection region is designed as a simple piecewise linear function which can be represented by few parameters. The parameters for the detection region can be derived by training the sample SAR images to maximize the detection probability with the given false alarm rate. Simulation result shows that the detection performance of the proposed method is improved for all combinations of detection features.
CT를 기반으로 감쇠 보정이 시행되는 PET/CT 검사에서는 금속 삽입물에 의한 선속 경화 현상 (Beam Hardening Artifact)으로 인공물이 발생 된다. 이는 인접한 부위의 과대 혹은 과소 평가를 유발하는 감쇠 보정으로 인해 $^{18}F$-FDG의 섭취 변화를 가져오며 영상의 질과 비뇨 생식기 질환의 진단능을 저하시킨다. 따라서 본 연구에서는 PET/CT 영상의 질 향상을 위한 금속 인공물 저감 (Metal Artifact Reduction, MAR) algorithm 재구성방법의 유용성을 평가하고자 한다. 인공 고관절 삽입물에 대한 인공물을 평가하기 위해 SPECT/PET Phantom에 고관절 삽입물을 고정 하여 PET/CT를 진행했다. W/O MAR algorithm 영상과 MAR algorithm 영상에서 CT상에 나타나는 Bright streak, Dark streak, Metal과 Background의 영역에서의 표준화 섭취 계수(Standardized Uptake Value)의 변화를 분석하였다. 또한 본원에 내원한 고관절 전치환술을 시행한 15명의 환자에게서 W/O MAR algorithm과 MAR algorithm, 비 감쇠 보정 영상을 비교 평가하였다. W/O MAR algorithm 영상에서 SUV는 Bright streak 영역에서는 $0.98{\pm}0.48$ g/ml, Dark streak 영역에서는 $0.88{\pm}0.02$ g/ml, Metal 영역에는 $0.24{\pm}0.16$ g/ml, Background 영역은 $0.91{\pm}0.18$ g/ml로 측정되었다. 하지만 MAR algorithm 영상에서는 Bright streak 영역에서는 $0.88{\pm}0.49$ g/ml, Dark streak 영역은 $0.63{\pm}0.21$ g/ml, Metal 영역에서는 $0.06{\pm}0.07$ g/ml, Background는 $0.90{\pm}0.02$ g/ml로 측정되었다. MAR algorithm 적용 시 SUV가 평균적으로 감소 하였으며, W/O MAR algorithm 영상에서는 Bright streak영역에서 Background 보다 높게 측정되어 false positive uptake로 나타났으나 MAR algorithm 영상에서는 Background와 비슷한 농도와 SUV가 나타났고, false positive uptake가 관찰되지 않았다. 따라서 MAR algorithm을 적용하여 인공 고관절 삽입물 주변 조직의 과대 혹은 과소 감쇠 보정으로 인한 섭취의 증가를 줄일 수 있었다. 하지만 Dark streak 영역에서의 SUV 저하를 줄이기 위한 방안은 더욱 많은 연구가 이뤄져야 할 것이다. 고관절 삽입 인공물로 인해 발생하는 Bright streak 영역에서의 false positive uptake를 감소시키고 이와 인접해 있는 비뇨 생식기 질환에 W/O MAR algorithm과 MAR algorithm, 비 감쇠 보정 영상이 동시에 제공된다면 더욱 진단능을 향상 시킬 수 있으리라 생각된다.
A flame detector responds either to radiant energy visible to the human eye or outside the range of human vision. Such a detector is sensitive to glowing embers, coals, or flames which radiate energy of sufficient intensity and spectral quality to actuate the alarm. An infra-red detectors can respond to the total IR component of the flame alone or in combination with flame flicker in the frequency range of 5 to 30 Hz. A major problem in the use of infrared detectors receiving total IR radiation is the possible interference of solar radiation in the infrared region. When detectors are located in places shielded from the sun, such as vaults. filtering or shielding the unit from the sun's rays is unnecessary. In this study, we proposed method for redue a false alarm with using filtering & sensor technology for distinguish of causes of raise a false alarm and pure flame.
Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제33권5호
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pp.504-510
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2007
Purpose: The purpose of this study was to determine the incidence of antral septa and the accuracy of panoramic radiograph in identifying maxillary sinus septa. In addition, when panoramic radiograph led to a false diagnosis of more than majority, we analyzed findings of the panoramic radiograph. Patients and methods: This study included 180 patients who were radiographically examined before the surgery was done using both panoramic and computerized tomographic radiographs(CT scan), Samsung Medical Center from April 2003 to March 2006, and examined the incidence of antral septa, the false diagnosis rate of panoramic radiograph, and radiographic characters in case of false diagnosis. Only those bone lamellae were considered as septa that showed a height of at least 3.0mm. It was thus possible to exclude the alveolar recess. One oral and maxillofacial surgeon(OMFS) determined the presence or absence of sinus septa in CT scan, and five OMFS determined the presence or absence of sinus septa in panoramic radiograph. Results: The septa were observed in 81 of 360 sinuses(22.5%). All septa were oriented in a buccopalatal plane. More or less greater prevalence was observed in the second molar region(38.2%) but no predominant location was found. Panoramic radiograph led to false diagnosed septa in 361 of 1800 cases(20.1%). In case of false diagnosis of more than majority, superimposed image on zygomatic process was 44.1%, faint image in the region not related to sinus lifting 26.5%, faint image in the region related to sinus lifting 17.6%, and misconception for superimposed image 11.8% Conclusion: In this study we could get clinico-anatomical information of septum in the maxillary sinus. Compared to CT scan, panoramic radiograph can not clearly differentiate the sinus septa, but we consider that panoramic radiograph may improve its usefulness if we take additional modified panoramic radiograph and clinical exam.
본 논문은 DCT계수와 천이지도 분석을 이용하여 영상 내 자막영역을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 기존 DCT계수 분석방법을 이용한 문자영역탐지 방법은 검출률은 높으나 오검출률이 매우 높은 단점이 있고, 천이지도를 이용한문자영역 탐지 방법은 임계값이 정적이기때문에 문자영역 검증단계에서 실제문자영역이 기각되는 일이 빈번히 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT계수 분석방법을 이용하여 유망문자영역맵을 작성하고 이를 천이지도를 이용한 문자영역탐지 방법에 적용하여 임계값을 단계별로 정한다. 그 결과로서 DCT계수 분석을 이용한 문자영역검출방법에 비해 오검출률이 크게 감소하였으며, 기존 천이지도를 이용한 문자영역검출 방법보다 검출률이 크게 향상되었다.
In this paper, we describe new method to detect face in real-time. We use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from input image, and then extract face region using the detected eye pall. We verify both eye candidate regions and face region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification processes. From the experimental results, we confirmed the proposed algorithm shows very excellent face detection performance.
최근, 휴대성과 이동성이 뛰어난 모바일 단말기 환경에 홍채 인식 기술을 도입하여 신원을 확인하는 연구가 진행 되었는데, 이러한 모바일 홍채 인식 시스템은 취득된 홍채 영상 품질에 따라 인식률이 좌우된다. 홍채 영상은 취득 시 조명환경에 영향을 많이 받게 되는데, 기존의 시스템은 태양광이 없는 실내에서는 높은 인식률을 보이나, 실외 태양광 환경에서는 외부태양광이 홍채 영역에 투사되어 입력 영상 내에서 홍채 패턴의 그레이 레벨 변화, 고스트(Ghost region) 및 속눈썹 그림자(Eyelash shading region) 발생 등의 요인으로 인식 성능 저하를 초래하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 850nm 근적외선 조명과 850nm 대역 밴드 패스 필터를 장착한 홍채 카메라 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 홍채 인식시스템과 제안하는 홍채 인식 시스템을 사용하여 실내 및 실외 태양광 환경에서 취득한 홍채 영상으로부터 홍채코드를 추출한 후 타인 수락률(False Acceptance Rate), 본인 거부율 (False Rejection Rate)을 통한 균등 에러율(EER, Equal Error Rate)을 측정하였다. 실험 결과 기존의 시스템 보다 제안하는 시스템의 EER이 실내 정면 조명일 때 약 0.96%, 실외 정면 조명일 때 약 4.94%, 실외 측면 조명일 때 약 9.24%, 실외 후면 조명일 때 약 7% 낮아지는 개선된 성능을 보였다.
적응 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘은 클러터 배경 환경에서 일정한 오경보 율을 유지하면서 탐지확률을 높이기 위해 사용된다. 특히 공간 상관관계, 크기 편차가 큰 비 균일한 클러터 환경에서 탐지성능을 향상시키기 위해서는 공간변화에 적응적인 필터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 클러터 배경추정을 위해 이차원적으로 영역을 구분하여 대표 추정 값을 구하고, 보간(interpolation) 필터를 이용하여 최종 추정 값을 결정하는 이차원 블록 보간(Two-dimensional Block Interpolation : TBI) 적응 CFAR 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부분영역의 히스토그램 분포 중앙값을 영역 추정 값으로 선택함으로 불규칙 간섭신호 제거에 효과적이며, 블록 노드 추정 값을 이용하여 각 셀에 대한 최종 추정 값을 얻는 방식을 취함으로 인해 거리 셀 수가 많고, 고도 빔 수가 많은 시스템에서 클러터 필터링에 필요한 메모리 공간을 줄이는데 이점이 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 트랜스버설(transversal) 방식, 회귀(recursive)방식의 적응 CFAR 알고리즘과 탐지성능, 필요메모리 측면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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