Park, Yong-Suk;Park, Se-Ho;Kim, Tae-Gon;Chung, Jong-Moon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.378-390
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2015
Image projectors can turn any surface into a display. Integrating a surface projection with a user interface transforms it into an interactive display with many possible applications. Hand gesture interfaces are often used with projector-camera systems. Hand detection through color image processing is affected by the surrounding environment. The lack of illumination and color details greatly influences the detection process and drops the recognition success rate. In addition, there can be interference from the projection system itself due to image projection. In order to overcome these problems, a gesture interface based on depth images is proposed for projected surfaces. In this paper, a depth camera is used for hand recognition and for effectively extracting the area of the hand from the scene. A hand detection and finger tracking method based on depth images is proposed. Based on the proposed method, a touch interface for the projected surface is implemented and evaluated.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.1
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pp.313-320
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2000
PEM algorithm cannot expend repeated algorithm, if penalty function is transcendental function. However, OSL algorithm has an advantage that repeated algorithm is easily derived, even though penalty function which has a complicated transcendental function. In spite of this advantage, this algorithm is restricted in convergence region of smoothing constant which increase penalized log-likelihood, so we cannot get the optimal image restoration because it cannot provide us with a various smoothing constant value for the digital image restoration. In this paper, in order to resolve the disadvantage of OSL algorithm, we would like to suggest the algorithm with smoothing constant enlarge the tolerance limit range of convergence and to find not only properties of its convergence but also usefulness of suggested algorithm through digital image simulation.
Taylor series has a complicated structure comprising of various concepts in college major mathematics. This subject is a strong tool which has usefulness and applications not only in calculus, analysis, and complex analysis but also in physics, engineering etc., and other study. However, students have difficulties in understanding mathematical structure of Taylor series convergence correctly. In this study, after classifying students' mathematical characteristic into three categories, we use structural image of Taylor series convergence which associated with mathematical structure and operation acted on that structure. Thus, we try to analyze the understanding of Taylor series convergence and present the results of this study.
Purpose: This study aimed to compare and assess changes of visual functions in viewing an anaglyph 3D image. Methods: Visual functions were examined before and after viewing a 2D image and an anaglyph 3D image with red-green glasses on seventy college students (mean age = 22.29${\pm}$2.19 years). Visual function tests were carried out for von Graefe phoria test, accommodative amplitude test by (-) lens addition, negative relative accommodation (NRA) and positive relative accommodation (PRA) test, negative relative convergence (NRC) and positive relative convergence (PRC) test, accommodative facility, and vergence facility test. Results: Assessment of the visual functions indicated that near exophoria and accommodative amplitude were reduced after viewing a 3D image, and although there were small changes in relation to these findings, NRC and PRC showed tendencies to increase and decrease at near, respectively. There were no significant changes with NRA and PRA, and accommodative and vergence facility were shown to have improved. Conclusions: Changes of visual functions were more in the 3D image than the 2D image, especially at near than distance. Particularly, the improvement of accommodative and vergence facility could be related to an effect of subsequent accommodation and vergence shift to have stereopsis in the 3D image. These results indicate that an anaglyph 3D image may, to some extent, be the effect of vision training such as anaglyphs.
The purpose of this study was to examine relationships among BMI, perception of body shape, appearance stress, and self-perceived competence on body image and to identify the factors that influence on body image in the adolescents. The data were collected from 140 adolescents in the three middle school located J city using self-reported questionnaires and March 15 2017 to March 29 2017. The data were analyzed by descriptive statistics, T-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression with SPSS Statistics 20.0 program. Body image was found to be in a significant positive correlation with perception of body shape, appearance stress, and self-perceived competence. The result of the multiple regression indicates the self-perceived competence and gender predict 21%(F=10.25, p<.001) of body image. Therefore it is necessary to develop convergence self-perceived competence strategy program for establish right body image of adolescents.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.563-572
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2024
Image processing and computer vision technologies are becoming increasingly important in a variety of application fields that require techniques and tools for sophisticated image analysis. In particular, image segmentation is a technology that plays an important role in image analysis. In this study, in order to identify recent research trends on image segmentation techniques, we used the Web of Science(WoS) database to analyze the R&D topography based on the network structure of the author's keyword co-occurrence matrix. As a result, from 2015 to 2023, as a result of the analysis of the R&D map of research articles on image segmentation, R&D in this field is largely focused on four areas of research and development: (1) researches on collecting and preprocessing image data to build higher-performance image segmentation models, (2) the researches on image segmentation using statistics-based models or machine learning algorithms, (3) the researches on image segmentation for medical image analysis, and (4) deep learning-based image segmentation-related R&D. The scientometrics-based analysis performed in this study can not only map the trajectory of R&D related to image segmentation, but can also serve as a marker for future exploration in this dynamic field.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.3
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pp.41-46
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2002
We generally used electric optical sensors in order to detect and identify sea objects efficiently. However due to the limitation of view-angle, the region acquired from the sense is restricted. So it is necessary to generate panoramic image from sea images acquired from pan-tilt camera. Previous mosaicing method is not able to generate panoramic image for sea environment because intensity is similar to all region and time varying. In this paper, we proposed new algorithm for generating high-resolution panoramic image on sea environment. Proposed algorithm use single-view point model, applying mosaicing result in feature environment to in sea environment, we overcame the limitation of previous method. In the result of virtual and real experiment, we showed that proposed algorithm is efficient for generating sea panoramic image.
In this paper, I propose a reference image updating algorithm for Intruder Detection System using a difference image method that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four process determines threshold value and quantization, segmentation of a moving object area, generation of adaptive temporary image that removes a moving object area, and updates reference image using median filtering. The test results show that the proposed algorithm can generate reference image very effectively in the noisy environment.
Reversible data hiding scheme is a form of steganography in which the secret embedding data can be retrieved from a stego image for the purpose of identification, copyright protection and making a covert channel. The reversible data hiding should satisfy that not only are the distortions due to artifacts against the cover image invisible but also it has large embedding capacity as far as possible. In this paper, we propose a robust reversible data hiding scheme by exploiting the differences between a center pixel and its neighboring pixels in each sub-block of the image to embed secret data into extra space. Moreover, our scheme enhances the embedding capacity and can recover the embedded data from the stego image without causing any perceptible distortions to the cover image. Simulation results show that our proposed scheme has lower visible distortions in the stego image and provides robustness to geometrical image manipulations, such as rotation and cropping operations.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.1
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pp.9-12
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2010
This paper presents design and implementation of infrared thermal image processing system based on the digital media processor for disaster monitoring. The digital thermal image processing board is designed and implemented by using commercial chips such as DM642 processor and video encoder, video decoder. The implemented functions for disaster monitoring are to analyze temperature distribution of a monitoring infrared thermal image and to detect disaster situation such as fire. For the input of infrared thermal image processing system, an infrared camera of type of the $320\;{\times}\;240\;{\mu}$-bolometer is used. The required functions are confirmed with 10 frame/second of processing performance by testing of the prototype and Practicality of the system was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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