Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.05a
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pp.401-404
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2006
Mean shift procedure is applied for the data points in the joint spatial-range domain and achieves a high quality. However, a color image is segmented differently according to the inputted spatial parameter or range parameter and the demerit is that the image is broken into many small regions in case of the small parameter. In this paper, to improve this demerit, we propose the method that groups similar regions using region merging method for over-segmented images. The proposed method converts a over-segmented image in RGB color space into in HSI color space and merges similar regions by hue information. Here, to preserve edge information, the proposed method use by merging constraints to decide whether regions is merged or not. After then, we merge the regions in RGB color space for non-processed regions in HSI color space. Experimental results show the superiority in region's segmentation results.
As an efficient method to detect blending of general gravitational microlensing events, it is proposed to measure the shift of source star image centroid caused by microlensing. The conventional method to detect blending by this method is measuring the difference between the positions of the source star image point spread function measured on the images taken before and during the event (the PSF centroid shift, ${\delta}{\theta}$c,PSF). In this paper, we investigate the difference between the centroid positions measured on the reference and the subtracted images obtained by using the difference image analysis method (DIA centroid shift, ${\delta}{\theta}$c.DIA), and evaluate its relative usefulness in detecting blending over the conventional method based on ${\delta}{\theta}$c,PSF measurements. From this investigation, we find that the DIA centroid shift of an event is always larger than the PSF centroid shift. We also find that while ${\delta}{\theta}$c,PSF becomes smaller as the event amplification decreases, ${\delta}{\theta}$c.DIA remains constant regardless of the amplification. In addition, while ${\delta}{\theta}$c,DIA linearly increases with the increasing value of the blended light fraction, ${\delta}{\theta}$c,PSF peaks at a certain value of the blended light fraction and then eventually decreases as the fraction further increases. Therefore, measurements of ${\delta}{\theta}$c,DIA instead of ${\delta}{\theta}$c,PSF will be an even more efficient method to detect the blending effect of especially of highly blended events, for which the uncertainties in the determined time scales are high, as well as of low amplification events, for which the current method is highly inefficient.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.3
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pp.38-47
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2008
A vehicle counting system at intersection is designed and implemented using analyzing a video stream from a camera. To separate foreground image from background, we compare three different methods, among which Li's method is chosen. Blobs are extracted from the foreground image using connected component analysis and the blobs are tracked by a blob tracker, frame by frame. The primary tracker use only the size and location of blob in foreground image. If there is a collision between blobs, the mean-shift tracking algorithm based on color distribution of blob is used. The proposed system is tested using real video data at intersection. If some huristics is applied, the system shows a good detection rate and a low error rate.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.3
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pp.322-326
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2004
This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize. each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.6
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pp.617-625
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2017
In this paper, an effective reversible data embedding algorithm was proposed to embed secrete data into image. In the proposed algorithm, prediction image is generated by accurately predicting pixel values using local similarity existing in image, difference sequence is generated using the generated prediction image and original cover image, and then histogram shift technique is applied to create a stego-image with secrete data hidden. Applying the proposed algorithm, secrete data can be extracted from the stego-image and the original cover image can be restored without loss. Experimental results show that it is possible to embed more secrete data into cover image than APD algorithm by applying the proposed algorithm.
We analyzed the problem of the typical definition of the viewing angle, where the contrast ratio is higher than 1:10 and suggest the new definition of the viewing angle by considering the contrast ratio, color shift, luminance and gamma shift in the viewing direction all together.
A method of estimating the pose of a three-dimensional object from a set of two-dimensioal images based on parametric eigenspace method is proposed. A Gaussian blurred edge image is used as an input image instead of the original image itself as has been used previously. The set of input images is compressed using K-L transformation. By comparing the estimation errors for the original, blurred original, edge, and blurred edge images, we show that blurring with the Gaussian function and the use of edge images enhance the data compression ratio and decrease the resulting from smoothing the trajectory in the parametric eigenspace, thereby allowing better pose estimation to be achieved than that obtainable using the original images as it is. The proposed method is shown to have improved efficiency, especially in cases with occlusion, position shift, and illumination variation. The results of the pose angle estimation show that the blurred edge image has the mean absolute errors of the pose angle in the measure of 4.09 degrees less for occlusion and 3.827 degrees less for position shift than that of the original image.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.579-582
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2015
The Mean-Shift is a robustness algorithm that can be used for tracking the object using the similarity of histogram distributions of target model and target candidate. However, Mean-shift using hue information has disadvantage of tracking a wrong target when the target and background has similar hue distributions. We then propose a robust Mean-Shift tracking algorithm using new image that combined upper 4bit-planes in hue and saturation, respectively.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2006.06a
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pp.49-52
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2006
오늘날 컴퓨터의 발달과 인터넷의 확산으로 멀티미디어 컨텐츠의 보급이 급격히 확대되고 있으며, 이들 컨텐츠에는 원거리 화상회의, 감시시스템, 주문형 비디오(VOD), 주문형 뉴스(NOD), 디지털 편집 시스템 등 동영상이 포함되어 있다. 이처럼 동영상은 정보교환과 정보표현의 매개물로서 중요한 역할을 한다. 그러나 이와 같은 동영상은 노이즈나 전송과정 중 발생하는 문제 등으로 인해 항상 좋은 품질을 보장되지 않는다. 이런 훼손된 영상을 원영상으로 복원하거나 사용자가 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 지정 처리함으로서 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일반적으로 pc에서 사용되어지는 대부분의 동영상은 $15fps{\sim}30fps$이다. 대부분의 동영상 편집 기술은 각각의 frame을 추출하여 수동적으로 처리하므로 비용과 시간이 많이 든다. 이런 단점을 해결하기 위해 여러 방법이 기존에 시도되고 있다. 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 전 frame에서 처리하기 위해 움직임 검출 및 추적기법이 사용되며, 제거 혹은 복원하기 위해 median filtering, image inpainting 처리 방법들이 있다. 본 연구에서는 사용자에 의해 미리 정의된 바운딩 박스내의 객체를 추적하여 객체의 중심값을 찾는 mean-shift algorithm을 이용하여 움직이는 객체를 추적하였고 image Inpainting algorithm을 이용하여 훼손된 영역을 복원하거나 제거하고자 하는 객체를 제거하였다.
A $32{\times}33$ MOS-type area image sensor has been fabricated. The blooming current is reduced to 1/14 by forming +p photocell in P-well instead of a simple p-type substrate. A shallow n+ junction is made to improve the sensitivity of photodiode on short wavelength. Bootstrapping circuit technique is applied to obtain high speed dynamic shift register. The shift register operates at up to 10MHz for 7V clock.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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