In this paper, we present a CNN-based gesture recognition approach which reduces the memory burden of input data. Most of the neural network-based gesture recognition methods have used a sequence of frame images as input data, which cause a memory burden problem. We use a motion history image in order to define a meaningful gesture. The motion history image is a grayscale image into which the temporal motion information is collapsed by synthesizing silhouette images of a user during the period of one meaningful gesture. In this paper, we first summarize the previous traditional approaches and neural network-based approaches for gesture recognition. Then we explain the data preprocessing procedure for making the motion history image and the neural network architecture with three convolution layers for recognizing the meaningful gestures. In the experiments, we trained five types of gestures, namely those for charging power, shooting left, shooting right, kicking left, and kicking right. The accuracy of gesture recognition was measured by adjusting the number of filters in each layer in the proposed network. We use a grayscale image with 240 × 320 resolution which defines one meaningful gesture and achieved a gesture recognition accuracy of 98.24%.
We had been developing the variety of parallel processing systems in order to improve the processing speed of visual media applications. These systems were using multi-access memory system(MAMS) as a parallel memory system, which provides the capability of the simultaneous accesses of image points in a line-segment with an arbitrary degree, which is required in many low-level image processing operations such as edge or line detection in a particular direction, and so on. But, the performance of these systems did not give a faithful speed because of asynchronous feature between MAMS and processing elements. To improve the processing speed of these systems, we have been investigated a pipelined parallel processing system using MAMS. Although the system is considered as being the single instruction multiple data(SIMD) type like the early developed systems, the performance of the system yielded about 2.5 times faster speed.
Applications of LCD panel are getting more increased for motion-image applications. However, when the motion-images are displayed on LCD panels, they may be blurred due to slow response time of liquid crystal (LC). One of the solutions of the problem is overdrive technique. The technique has a lot of memory usage. In this paper, we propose a reduction method of the frame memory that is required for LCD overdrive. Proposed overdrive architecture consists of line-based lifting integer (5, 3) DWT filter for image data reduction and BLI (Bi-Linearly Interpolation) LUT for pixel value accelerating.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.31-37
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2018
This paper proposes an effective single-image haze-removal algorithm with low complexity by using a dual dark channel prior (DCP) and an adaptive brightness correction technique. The dark channel of a small patch preserves the edge information of the image, but is sensitive to noise and local brightness variations. On the other hand, the dark channel of a large patch is advantageous in estimation of the exact haze value, but halo effects from block effects deteriorate haze-removal performance. In order to solve this problem, the proposed algorithm builds a dual DCP as a combination of dark channels from patches with different sizes, and this meets low-memory and low-complexity requirements, while the conventional method uses a matting technique, which requires a large amount of memory and heavy computations. Moreover, an adaptive brightness correction technique that is applied to the recovered image preserves the objects in the image more clearly. Experimental results for various hazy images demonstrate that the proposed algorithm removes haze effectively, while requiring much fewer computations and less memory than conventional methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.11
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pp.1462-1467
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2018
A number of algorithms for improving the image quality of low light images have been studied using a single image or multiple exposure images. The low light image is low in contrast and has a large amount of noise, which limits the identification of information of the subject. This paper proposes the hardware design of algorithms that improve the quality of low light image using 2 multiple exposure images taken with a dual camera. The proposed hardware structure is designed in real time processing in a way that does not use frame memory and line memory using transfer function. The proposed hardware design has been designed using Verilog and validated in Modelsim. Finally, when the proposed algorithm is implemented on FPGA using xc7z045-2ffg900 as the target board, the maximum operating frequency is 167.617MHz. When the image size is 1920x1080, the total clock cycle time is 2,076,601 and can be processed in real time at 80.7fps.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.436-439
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2011
As mobile digital devices have come into more widespread use, the demand for mobile storage devices have been increasing rapidly and most of digital cameras and camcorders are using SD memory cards. The SD memory card are generally employing a form of copying data into a personal computer after storing user data based on flash memory. The current paper proposes the SD memory card of being capable of storing photograph and image data through network rather than using a method of storing data in flash memory. By delivering data and memory address values obtained through SD Slave IP to network server without sending them to flash memory, one can store data necessary to be stored in a computer's SD memory in real time in a safe and convenient way.
Park, Sea-Nae;Nam, Jung-Hak;Sim, Dong-Gy;Joo, Young-Hun;Kim, Yong-Serk;Kim, Hyun-Mun
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.258-262
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2009
In this paper, we propose an effective memory reduction algorithm to reduce the amount of reference frame buffer and memory bandwidth in video encoder and decoder. In general video codecs, decoded previous frames should be stored and referred to reduce temporal redundancy. Recently, reference frames are recompressed for memory efficiency and bandwidth reduction between a main processor and external memory. However, these algorithms could hurt coding efficiency. Several algorithms have been proposed to reduce the amount of reference memory with minimum quality degradation. They still suffer from quality degradation with fixed-bit allocation. In this paper, we propose an adaptive block-based min-max quantization that considers local characteristics of image. In the proposed algorithm, basic process unit is $8{\times}8$ for memory alignment and apply an adaptive quantization to each $4{\times}4$ block for minimizing quality degradation. We found that the proposed algorithm could improve approximately 37.5% in coding efficiency, compared with an existing memory reduction algorithm, at the same memory reduction rate.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.5
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pp.531-536
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2021
As artificial intelligence technology advances, it is being applied to various application fields. Artificial intelligence is performing well in the field of image recognition and classification. Chip design specialized in this field is also actively being studied. Artificial intelligence-specific chips are designed to provide optimal performance for the applications. At the design task, memory component optimization is becoming an important issue. In this study, the optimal algorithm for the memory size exploration is presented, and the optimal memory size is becoming as a important factor in providing a proper design that meets the requirements of performance, cost, and power consumption.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.24
no.63
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pp.13-21
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2001
The present study compared the two experimental methods on inquiring the image structure of odors: Presenting a stimulus is one, and not presenting a stimulus is the other. For experiment one, five odors were presented, and the subjects were instructed to evaluate the odors on 7-point scale for each of the 25 adjectives. For experiment two, no odor was presented, and the subjects were instructed to perform the pair-wise comparisons for the each pair of two adjectives on their similarities on 7-point scale. The data from the two experiments were analysed and compared using MDS(Multi-Dimensional Scaling), Correlation, Cluster Analysis. The results showed that there was no structural differences between two experimental methods in term of the Image structure of odors. But, minor disparity was found between two methods in terms of density of distribution of the adjectives. It was construed that the difference came from the difference of the memory that was used for each of the experiments; that is, short term memory for experiment one and long-term memory for experiment two.
In the world history in the rein of totalitarianism cultural project of government had been activated, and consequently of it official culture had been organized. But at the same time on the other side of it people('narod'), who didn't have cultural means for active expression of own opinion on the reality, had expressed world-view and judgement informally in everyday language. In the literature of autocracy, subjected to censorship, had been expressed and fixed mythically idealized image of sovereign and his works. But in the folklore the image of ruler had been created by liberal fantasy of people. This article examined russian literature and folklore texts of 18 century, when russian people suffered from rapid and dramatic changes, caused by Peter I. Although russian literature of 18 century had gone over to the new literary regime, it still accepted political mechanism as dominant of age, and consequently in the literary texts of this century Peter I was represented as ideal person and great monarch. But various images in folklore texts show that people's opinion on ruler and his activities couldn't be controlled. In other worlds, diverse images of Peter I in folklore texts reflect clear and plain historical consciousness of people. This analysis reveals not only difference between mechanism of idealization of government and historical consciousness of people, but also meaning of cultural memory as indicator of historical reality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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