Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.717-719
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2015
The research and development of the unmanned vehicle is being carried out actively in domestic and foreign countries. The research is being carried out to provide various services so that the weakness of system such as conventional 2D-based navigation systems can be supplemented and the driving can be safer. This paper suggests the method that enables real-time video processing in more efficient way by realizing the location detection and signal recognition technique of traffic signals in video. In order to overcome the limit of conventional methods that have a difficulty in analyzing the signal as it is sensitive to brightness change, the proposed method realizes the program that grasps the depth data in front of the vehicle using video processing, analyzes the signal by detecting traffic signal and estimates color components of traffic signal in front and the distance between traffic signal and the vehicle.
Park, Bo-Rang;Choi, Eun-Ji;Lee, Hyo Eun;Kim, Tae-Won;Moon, Jin Woo
KIEAE Journal
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v.17
no.5
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pp.95-100
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2017
Purpose: The purpose of this study is to investigate the prior art based on deep learning to objectively calculate the metabolic rate which is the subjective factor for the PMV optimum control and to make a plan for future research based on this study. Methods: For this purpose, the theoretical and technical review and applicability analysis were conducted through various documents and data both in domestic and foreign. Results: As a result of the prior art research, the machine learning model of artificial neural network and deep learning has been used in various fields such as speech recognition, scene recognition, and image restoration. As a representative case, OpenCV Background Subtraction is a technique to separate backgrounds from objects or people. PASCAL VOC and ILSVRC are surveyed as representative technologies that can recognize people, objects, and backgrounds. Based on the results of previous researches on deep learning based on metabolic rate for occupational metabolic rate, it was found out that basic technology applicable to occupational metabolic rate calculation technology to be developed in future researches. It is considered that the study on the development of the activity quantity calculation model with high accuracy will be done.
Visual features are crucial for monitoring the growth state, indexing the drying performance, and grading the quality of oak mushrooms. A computer vision system with neural net information processing technique was utilized to quantize quality factors of a dried oak mushrooms distributed over the cap and gill sides. In this paper, visual feature extraction algorithm were integrated with the neural net processing to deal with various fuzzy patterns of mushroom shapes and to compensate the fault sensitiveness of the crisp criteria and heuristic rules derived from the image processing results. The proposed algorithm improved the segmentation of the skin features of each side, the identification of cap and gill surfaces, the identification of stipe states and removal of the stipe, etc. And the visual characteristics of dried oak mushrooms were analyzed and primary visual features essential to tile quality evaluation were extracted and quantized. In this study, black and white gray images were captured and used for the algorithm development.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3D
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pp.535-540
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2006
This paper presented an effective strategy to extract the buildings and to reconstruct 3-D buildings using high-resolution multispectral stereo satellite images. Proposed scheme contained three major steps: building enhancement and segmentation using both BDT (Background Discriminant Transformation) and ISODATA algorithm, conjugate building identification using the object matching with Hausdorff distance and color indexing, and 3-D building reconstruction using photogrammetric techniques. IKONOS multispectral stereo images were used to evaluate the scheme. As a result, the BDT technique was verified as an effective tool for enhancing building areas since BDT suppressed the dominance of background to enhance the building as a non-background. In building recognition, color information itself was not enough to identify the conjugate building pairs since most buildings are composed of similar materials such as concrete. When both Hausdorff distance for edge information and color indexing for color information were combined, most segmented buildings in the stereo images were correctly identified. Finally, 3-D building models were successfully generated using the space intersection by the forward RFM (Rational Function Model).
Kang, Dong Hyeon;Lee, Si Young;Kim, Jong Koo;Park, Min Jung;Son, Jin Kwan;Yun, Sung-Wook
Journal of Bio-Environment Control
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v.28
no.4
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pp.322-327
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2019
This study was conducted to improve the performance of automatic grafting robot using image recognition technique. The stem diameters of tomatoes and cucumber at the time of grafting were $2.5{\pm}0.3mm$ and $2.2{\pm}0.2mm$ for scions and $3.1{\pm}0.7mm$ and $3.6{\pm}0.3mm$ for rootstocks, respectively. The grafting failure was occurred when the different height between scions and rootstocks were over 4 mm and below 2 mm due to the small contact area of both cutting surface. Therefore, it was found that the height difference at the cutting surface of 3 mm is appropriate. This study also found that grafting failure was occurred when the stem diameters of both scions and rootstocks were thin. Therefore, it was suggested to use at least one stem with thicker than the average stem diameter. Field survey on the cutting angle of stems by hand were ranged from 13 to 55 degree for scions and 15 to 67 degree for rootstocks, respectively, which indicates that this could cause the grafting failure problem. However, the automatic grafting robot developed in this study rotates the seedlings 90 degree and then the stems are cut using a cutting blade. The control part of robot use all images taken from grafting process to determine the distance between a center of both ends of stem and a gripper center and then control the rotation angle of a gripper. Overall, this study found that The performance of automatic grafting robot using image recognition technique was superior with the grafting success rates of cucumber and tomato as $96{\pm}3.2%$ and $95{\pm}4%$, respectively.
The aim of this article is to consider the future of industrialization of Augmented Reality contents focusing on cinematic imagination of films that used Augmented Reality techniques and artistic imagination of Augmented Reality Arts in the 21st century. The film showing future technology through cinematic imagination plays an role in the presentation of future vision important. Augmented Reality Arts show the big picture of future arts, future aspect of society, and future culture by using technically possible present technology. I classified the researched films according to Augmented Reality technique. It is expected that Gesture Recognition will develop with transparent display device techniques, Hologram techniques will be changed into individualized communication styles, Biometrics will be able to evolve into multi-Biometrics, and Wearable Computer will develop in the aspect of physical body augmentation and then industrialize. In Augmented Reality Arts, it seems that the various utilization of avatar will be related to Hologram, the utilization of the physiological phenomenon of the human body will be related to Biometrics, the mixture of reality and virtual reality will utilize display devices through Gesture Recognition, and a new experiment of HMD(Head-Mounted Display) will industrialize with the diversification of Wearable Computer. Augmented Reality contents created through the imagination and representation in the films and arts take a role in helping human life, and, at the same time, show the future image industrialized in the way of combination between human and environment without a medium.
In this paper, we propose a method to segment the bottle label in images taken by mobile phones using multi-gradient approaches. In order to segment the label region of interest-object, the saliency map method and Hough Transformation method are first applied to the original images to obtain the candidate region. The saliency map is used to detect the most salient area based on three kinds of features (color, orientation and illumination features). The Hough Transformation is a technique to isolated features of a particular shape within an image. Therefore, we utilize it to find the left and right border of the bottle. Next, we segment the label based on the gradient information obtained from the structure tensor method and edge method. The experimental results have shown that the proposed method is able to accurately segment the labels as the first step of product label recognition system.
Lee Kwang Je;Lee Soon Seok;Kim Sin Hong;Cho Do Hyun
Proceedings of the IEEK Conference
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2004.08c
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pp.592-595
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2004
Recently the numbers of patent about the technology for mobile payment with Ie or bluetooth-chip are being increased more and more. The reasons of patent increment for mobile payment are advancement of wireless internet technology and rising of customer's request for it. The customer wants to be able to pay for purchase, tax and aid with own mobile phone. So every mobile service provider applies for patents about that competitively. And in the near future the biometrics is generalized in the mobile payment system. Especially the payment service of iris recognition is significant technique in this area for the future prospect. The biometrics of iris is an accurate authentication method because it has about 250 distinguish parameters to the finger print's 30. The biometrics of iris can recognize and identify a person for 2 seconds. But the image of iris is changed by transformation of body in the life. And the existing iris authentication system has problem that can be miss-recognized. In this paper, we propose the new method that reduces miss-recognizing rate with Renewable Iris Authentication Algorithm(RIAA) in mobile system.
Park Ho Sik;Nam Kee Hwan;Seol Jeung Bo;Cho Hyeon Seob;Ra Sang Dong;Bae Cheol Soo
Proceedings of the IEEK Conference
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2004.08c
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pp.862-866
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2004
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination for eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tracking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils are not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tracking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.2
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pp.240-244
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2007
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination fur eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tracking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils are not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tracking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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