Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.480-483
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2011
눈동자 부분을 밝게 만드는 밝은 눈동자 효과(Bright Pupil Effect)는 적외선 영상에서 사람의 얼굴을 부자연스럽게 보이도록 한다. 본 논문에서는 적외선 영상에서의 눈 검출 및 눈동자 추출과 밝은 눈동자 효과를 제거하는 방법에 대해 제안하였다. 먼저 얼굴 검출을 수행한 뒤, 눈 영역을 검출하고 눈동자 부분을 추출한다. 추출한 눈동자 부분이 적외선 반사에 의해 생성된 것인지를 판단하여 눈동자 주변 영역과의 밝기 차이를 빼줌으로써 적외선 반사에 의해 부자연스러워진 눈동자 부분을 보정한다. 제안한 방법은 디지털 카메라, 캠코더 및 스마트 폰에서 부자연스러운 인물 영상 보정에 적용할 수 있다.
Face recognition presents a challenging problem in the field of image analysis and computer vision, and as such has received a great deal of attention over the last few years because of its many applications in various domains. Face recognition techniques can be broadly divided into three categories based on the face data acquisition methodology: methods that operate on intensity images; those that deal with video sequences; and those that require other sensory data such as 3D information or infra-red imagery. In this paper, an overview of some of the well-known methods in each of these categories is provided and some of the benefits and drawbacks of the schemes mentioned therein are examined. Furthermore, a discussion outlining the incentive for using face recognition, the applications of this technology, and some of the difficulties plaguing current systems with regard to this task has also been provided. This paper also mentions some of the most recent algorithms developed for this purpose and attempts to give an idea of the state of the art of face recognition technology.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2006.11a
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pp.353-356
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2006
Convective heat transfer coefficient was measured around a secondary jet ejected into the supersonic flow field. Wall temperature distribution was measured on the surface, which the constant heat flux condition is applied. According to jet to freestream momentum ratio, the secondary flow was penetrated into the supersonic flow field. During the test, two dimensional thermal image of a wall temperature is taken by an infra-red camera. Experiments were performed under the testing condition of freestream Mach number of about 3, stagnation pressure of 630 kPa and Reynolds number of $3.0{\times}10^6$.
In this paper, we propose a loss function in CNN that introduces inter-class amplitudes to increase inter-class loss and reduce intra-class loss to increase of face recognition performance. This loss function increases the distance between the classes and decreases the distance in the class, thereby improving the performance of the face recognition finally. It is confirmed that the accuracy of face recognition for visible light image of proposed loss function is 99.62%, which is better than other loss functions. We also applied it to face recognition of visible and near-infrared complex images to obtain satisfactory results of 99.76%.
In this paper, we suggest the tracking method of moving multi-objects in maritime environments. The image acquisition is conducted using IR(InfraRed) camera sensors on an airborne platform. Under the circumstance of maritime, the qualities of IR images can be significantly degraded due to the clutter influence, which directly gives rise to a tracking loss problem. In order to reduce the effects from the clutters, we introduce a technical approach under Man-In-The-Loop(MITL) system for enhancing the tracking performance. To demonstrate the robustness of the proposed approach based on VTG(Valid Tracking Gate), the simulations are conducted utilizing the airborne IR video sequences: Then, the tracking performances are compared with the existing Kalman Filter tracking techniques.
The Multipupose InfraRed Imaging System (MIRIS) Paα Galactic Plane Survey (MIPAPS) covers the whole Galactic plane with the latitude range of -3° < b < +3°. Next to the first result in l = 96°-116° (Cepheus), we present the results in l = 276°-296° (Carina). This region with the direction toward the inner Galaxy, has much higher extinction but much more Paα-emitting sources than Cepheus. We list up the detected Paα sources, and compare them with the WISE H II region catalog (there are 308 H II regions and candidates in this region) and VPHAS+ Hα image. By detecting the Paα and Hα recombination lines, 71 H II region candidates are newly confirmed as definite H II regions, out of which 53 H II regions are detected at Paα. For the Paα-detected sources, we measure the Paα and Hα fluxes and estimate the E(B-V) color excesses for the extended sources.
This study examines machine learning cross-validation to utilized create ROI for classification of land cover. The study area located in Sejong and one KOMPSAT-3A image was used in this analysis: procedure on October 28, 2019. We used four bands(Red, Green, Blue, Near infra-red) for learning cross validation process. In this study, we used K-fold method in cross validation and used SVM kernel type with cross validation result. In addition, we used 4 kernels of SVM(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid) for supervised classification land cover map using extracted ROI. During the cross validation process, 1,813 data extracted from 3,500 data, and the most of the building, road and grass class data were removed about 60% during cross validation process. Based on this, the supervised SVM linear technique showed the highest classification accuracy of 91.77% compared to other kernel methods. The grass' producer accuracy showed 79.43% and identified a large mis-classification in forests. Depending on the results of the study, extraction ROI using cross validation may be effective in forest, water and agriculture areas, but it is deemed necessary to improve the distinction of built-up, grass and bare-soil area.
In this study, we have developed a mobile-based visible/NIR(Near InfraRed) imaging equipment for the animal testing. This equipment can provide visible, NIR and merged image through the viewer program. Especially, merged image help researcher to understand visual messages at animal in-vivo test. Also, it is available to send real-time images through the smart phone. Researcher can communicate with another researcher who is a long distance away. Also, the equipment was made with portable small size to enable it to commercialize.
Kim, Sujin;Jung, Young-Hun;Kang, Jaewung;Yoon, Joohong
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.5
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pp.890-900
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2016
This paper presents a multiple target tracking system using target feature information. In the proposed system, the state of target is defined as its kinematic as well as feature : the kinematic includes a location and a velocity; the feature contains the image correlation between a prior target and a current measurement. The feature information is used for generating the validation matrix and association probability of joint probabilistic data association (JPDA) algorithm. Through the Kalman filter, the target kinematic is updated. Then the tracking information is cycled by the track management algorithm. The system has been evaluated using the images obtained from Electro-Optics/ InfraRed (EO/IR) sensor. It is verified that the proposed system can reduce the complexity burden of JPDA process and can enhance the track maintenance rate.
This paper proposes an efficient preprocessing technique for a binary centroid tracker in correlated image sequences. It is known that the following factors determine the performance of the binary centroid target tracker: (1) an efficient real-time preprocessing technique, (2) an exact target segmentation from cluttered background images and (3) an intelligent tracking window sizing, and etc. The proposed centroid tracker consists of an adaptive segmentation method based on novel distance features and an efficient real-time preprocessing technique in order to enhance the distinction between the objects of interest and their local background. Various tracking experiments using synthetic images as well as real Forward-Looking InfraRed (FLIR) images are performed to show the usefulness of the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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