The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.4
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pp.700-705
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2008
In this paper, we propose object classification algorithm for real-time surveillance system. We have approached this problem using silhouette-based template matching. The silhouette of the object is extracted, and then it is compared with representative template models. Template models are previously stored in the database. Our algorithm is similar to previous pixel-based template matching scheme like Hausdorff Distance, but we use 1D image array rather than 2D regions inspired by Hilbert Path. Transformation of images could reduce computational burden to compute similarity between the detected image and the template images. Experimental results show robustness and real-time performance in object classification, even in low resolution images.
This study investigated the use of airborne image data to provide estimates of within -field variability in soil properties and crop growth as an alternative to extensive field data collection. Hyperspectral and multispectral images were acquired in 2000, 2001, and 2002 for central Missouri experimental fields. Data were converted to reflectance using chemically-treated reference tarps with known reflectance levels. Geometric distortion of the hyperspectral pushbroom sensor images was corrected with a rubber sheeting transformation. Statistical analyses were used to relate image data to field-measured soil properties and crop characteristics. Results showed that this approach has potential; however, it is important to address a number of implementation issues to insure quality data and accurate interpretations.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.781-784
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2014
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we use Affine SIFT to detect affine invariant local descriptors for face recognition under large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm. SIFT algorithm is scale and rotation invariant, which is powerful for small viewpoint changes in face recognition, but it fails when large viewpoint change exists. In our scheme, Affine SIFT is used for both gallery face and probe face, which generates a series of different viewpoints using affine transformation. Therefore, Affine SIFT allows viewpoint difference between gallery face and probe face. Experiment results show our framework achieves better recognition accuracy than SIFT algorithm on FERET database.
Kim, Kee-Tae;Kim, Jung-Hwan;Jayakumar, S.;Sohn, Hong-Gyoo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.3
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pp.221-227
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2007
We present an analysis of urban development and growth with reconnaissance satellite photographs of Columbus metropolitan area acquired by the Corona program in 1965. A two-dimensional polynomial linear transformation was used to rectify the photos against United State Geological Survey (USGS) Large-scale Digital Line Graph (DLG) data georeferenced to Universal Transverse Mercator (UTM) coordinates. The boundaries of the Columbus metropolitan area were extracted from the rectified Corona image mosaic using a Bayesian approach to image segmentation. The inferred 1965 urban boundaries were compared with 1976 USGS Land Use and Land Cover (LULC) data and boundaries derived from 1988 and 1994 Landsat TM images. The urban area in and around Columbus approximately doubled from 1965 to 1994 (${\sim}110%$) along with population growth from 1960 to 1998 (${\sim}50%$). Most of the urban expansion results from development of residential units.
The 3D DWT(The Three Dimensional Discrete Wavelet Transform) scheme is potentially regarded as useful one on analyzing both spatial and spectral information. Nevertheless, few researchers have attempted to process or classified remotely sensed images using the 3D DWT. This study aims to apply the 3D DWT to the land cover classification of optical and SAR(Synthetic Aperture Radar) images. Then, their results are evaluated quantitatively and compared with the results of traditional classification technique. As the experimental results, the 3D DWT shows superior classification results to conventional techniques, especially dealing with the high-resolution imagery and SAR imagery. It is thought that the 3D DWT scheme can be extended to multi-temporal or multi-sensor image classification.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.52-57
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2019
This study is about the creation of a character art using the free association. Character in proposed artwork induces the viewer's unconscious experience associated with it and creates new meanings to invigorate the character. When a character that performs both a linguistic function and a visual image function goes through a free association process, the viewer can induce interest and convey the meaning of the character more effectively. We proposed two ways to express the dynamic movement of the character more actively. One is drawing using various colors and free lines, and the other is the movement of the character synchronized with the gesture of the viewer. As a result of implementing dynamic character art, we can see that the viewer was actively involved in the free association process and immersed in the artwork. The viewers participated in the creation of the artwork, changing the shape of the character according to their various gestures.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.196-201
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2023
In recent years, virtual reality (VR) technology has been widely used in many industrial fields, especially in the fields of medical treatment, games, film and television, to improve the interaction between medical teaching and practical treatment. On the gaming side, the production of virtual reality gaming screens and scenes became increasingly popular, greatly expanding the form of the visual experience. But VR is no longer confined to the health care, education and entertainment industries. During this time, the news media industry has also begun to integrate virtual reality into interviews and user interactions. This study aims to analyze the development of VR technology from the perspectives of immersive VR news experience, real reporting, and prospects, and analyze and think about the interactive participation of media users, the transformation of traditional media, and the upgrading of practitioners' roles.
This study analyzed co-registration results according to the geometric processing level of reference image, which are Level 1R and Level 1G provided from KOMPSAT-3 and KOMPSAT-3A images. We performed co-registration using each Level 1R and Level 1G image as a reference image, and Level 1R image as a sensed image. For constructing the experimental dataset, seven Level 1R and 1G images of KOMPSAT-3 and KOMPSAT-3A acquired from Daejeon, South Korea, were used. To coarsely align the geometric position of the two images, SURF (Speeded-Up Robust Feature) and PC (Phase Correlation) methods were combined and then repeatedly applied to the overlapping region of the images. Then, we extracted tie-points using the SURF method from coarsely aligned images and performed fine co-registration through affine transformation and piecewise Linear transformation, respectively, constructed with the tie-points. As a result of the experiment, when Level 1G image was used as a reference image, a relatively large number of tie-points were extracted than Level 1R image. Also, in the case where the reference image is Level 1G image, the root mean square error of co-registration was 5 pixels less than the case of Level 1R image on average. We have shown from the experimental results that the co-registration performance can be affected by the geometric processing level related to the initial geometric relationship between the two images. Moreover, we confirmed that the better geometric quality of the reference image achieved the more stable co-registration performance.
Existing Gamma Knife Radiosurgery(GKRS) for large lesions is often conducted in stages with volume or dose partitions. Often in case of volume division the target used to be divided into sub-volumes which are irradiated under the determined prescription dose in multi-sessions separated by a day or two, 3~6 months. For the entire course of treatment, treatment informations of the previous stages needs to be reflected to subsequent sessions on the newly mounted stereotactic frame through coordinate transformation between sessions. However, it is practically difficult to implement the previous dose distributions with existing Gamma Knife system except in the same stereotactic space. The treatment area is expanding because it is possible to perform the multistage treatment using the latest Gamma Knife Platform(GKP). The purpose of this study is to introduce the image-coregistration based on the stereotactic spaces and the strategy of multistage GKRS such as the determination of prescription dose at each stage using new GKP. Usually in image-coregistration either surgically-embedded fiducials or internal anatomical landmarks are used to determine the transformation relationship. Author compared the accuracy of coordinate transformation between multi-sessions using four or six anatomical landmarks as an example using internal anatomical landmarks. Transformation matrix between two stereotactic spaces was determined using PseudoInverse or Singular Value Decomposition to minimize the discrepancy between measured and calculated coordinates. To evaluate the transformation accuracy, the difference between measured and transformed coordinates, i.e., ${\Delta}r$, was calculated using 10 landmarks. Four or six points among 10 landmarks were used to determine the coordinate transformation, and the rest were used to evaluate the approaching method. Each of the values of ${\Delta}r$ in two approaching methods ranged from 0.6 mm to 2.4 mm, from 0.17 mm to 0.57 mm. In addition, a method of determining the prescription dose to give the same effect as the treatment of the total lesion once in case of lesion splitting was suggested. The strategy of multistage treatment in the same stereotactic space is to design the treatment for the whole lesion first, and the whole treatment design shots are divided into shots of each stage treatment to construct shots of each stage and determine the appropriate prescription dose at each stage. In conclusion, author confirmed the accuracy of prescribing dose determination as a multistage treatment strategy and found that using as many internal landmarks as possible than using small landmarks to determine coordinate transformation between multi-sessions yielded better results. In the future, the proposed multistage treatment strategy will be a great contributor to the frameless fractionated treatment of several Gamma Knife Centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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