We propose a bicycle detection system riding on people based on modified projected local binary pattern(PLBP) for vision based intelligent vehicles. Projection method has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for original image. The features of Local binary pattern(LBP) are fast to compute and simple to implement for object recognition and texture classification area. Moreover, We use uniform pattern to remove the noise. This paper suggests that modified LBP method and projection vector having different weighting values according to the local shape and area in the image. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. Our experimental results show that a bicycle and motorcycle riding on people detection system based on proposed PLBP features achieve higher detection accuracy rate than traditional features.
Mahmood, Muhammad Tariq;Siddiqui, Shahbaz Ahmed;Choi, Young Kyu
반도체디스플레이기술학회지
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제18권4호
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pp.110-115
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2019
Blur detection and segmentation play vital role in many computer vision applications. Among various methods, local binary pattern based methods provide reasonable blur detection results. However, in conventional local binary pattern based methods, the blur map is computed by using a fixed threshold irrespective of the type and level of blur. It may not be suitable for images with variations in imaging conditions and blur. In this paper we propose an effective method based on local binary pattern with adaptive threshold for blur detection. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the multinomial logistic regression. The performance of the proposed method is evaluated using different datasets. The comparative analysis not only demonstrates the effectiveness of the proposed method but also exhibits it superiority over the existing methods.
This paper presents a novel face recognition algorithm based on the deep convolution neural network and key point detection jointed local binary pattern methodology to enhance the accuracy of face recognition. We firstly propose the modified face key feature point location detection method to enhance the traditional localization algorithm to better pre-process the original face images. We put forward the grey information and the color information with combination of a composite model of local information. Then, we optimize the multi-layer network structure deep learning algorithm using the Fisher criterion as reference to adjust the network structure more accurately. Furthermore, we modify the local binary pattern texture description operator and combine it with the neural network to overcome drawbacks that deep neural network could not learn to face image and the local characteristics. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm obtains stronger robustness and feasibility compared with the other state-of-the-art algorithms. The proposed algorithm also provides the novel paradigm for the application of deep learning in the field of face recognition which sets the milestone for further research.
지역 패턴을 정확하게 부호화 하는 방법은 텍스처 분류 연구에 매우 중요한 요소다. 하지만 기존 널리 연구된 LBP기반 방법들은 잡음에 취약한 근본적인 문제점이 있다. 최근 표정인식 분야에서 에지반응 값과 방향 정보를 활용한 LDP방법이 제안되었다. LDP방법은 LBP보다 잡음에 강하고 더 많은 정보를 코드에 수용할 수 있는 장점이 있지만 텍스처 분류에 적용하기에는 치명적인 회전 변화에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 LDP 방법에 회전 불변 특성을 결합하고 기존 LDP가 가지고 있던 부호 정보를 수용하지 않은 단점과 밝기 값 차이가 적은 영역에서 의미 없는 코드가 생성되는 단점을 극복한 새로운 지역 패턴 부호화 방법인 Rotation Invariant Local Directional Pattern 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법의 텍스처 분류 성능을 입증하기 위해 널리 사용되는 UIUC, CUReT 데이터 셋에서 텍스처 분류를 수행했다. 그 결과 제안된 RILDP방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1705-1720
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2013
Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.
본 논문에서는 기존에 제안된 LDP(Local Directional Pattern)를 기반으로 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 설계 및 구현 방법을 제안한다. LDP는 얼굴 영상을 구성하고 있는 각 화소를 주변 화소들과의 관계를 고려하여 지역적인 미세 패턴(Local Micro Pattern)으로 표현해준다. 새롭게 제시된 LDP에서 생성되는 코드들이 다양한 조건하에서 정확한 정보를 포함할 수 있는지의 여부를 검증할 필요가 있다. 따라서, 새롭게 제안된 지역 미세 패턴인 LDP를 다양한 환경에서 신속하게 검증하기 위한 평가 시스템을 구축한다. 제안된 얼굴 표정인식 평가 시스템에서는 6개의 컴포넌트를 거쳐 얼굴 표정인식률을 계산할 수 있도록 구성하였으며, Gabor, LBP와 비교하여 LDP의 인식률을 검증한다.
해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.
The purpose of this study is to investigate the symbolic meaning of pattern designs attached on the main building of Chungcheongnam-do Provincial Government (CPG). While most of researches mainly focused on the value and evaulation of the CPG building in terms of architectural history, relatively little insight has been gained on the symbolic meaning and mature of the pattern designs. What king of connections are related between the emblem of Governor-General of Chosun(Korea) and those of CPG? What symbolic meanings are engraved on the pattern designs? The researcher then took up the task of elucidating symbolic meanings of patterns and their relation to the building. The existing pattern of the outer wall of the CPG building consists of the symbol of sun(太陽輪), mums(菊花輪), and angle of stairs(雁大角). According to the Japanese Studies of emblems, these visual elements symbolize 'the sun of Japan'((日の丸) or 'the emperor', 'the royal family', and 'rays of the sun'. Based on these preliminary findings, the researcher considered the following in-depth connections: (1) relations with the emblem of Governor-General of Chosun, (2) relations with the emblems of local autonomous entity, Kyoungsung in Chosun. (3) relations with the emblem designs of the local provinces in Japan etc. In conclusion, patterns of the main building were not just an architectural decoration, but they had significant meanings utilizing design elements and methods adopted by local autonomous entities in Japan, The patterns found at the ceilling and floor of hall in the CPG building were associated with the emblem of Governor-General of Chosun. Therefore, all the patterns of the CPG building are powerful symbols that have meanings for the colonial rule by using the shape and method of city identities that Japanese local provinces had enacted. That is, it came out into the open that they were designed for special meanings that Korean and Japanese are united as a single body(內鮮一體) for a subject of the Emperor of Japan(皇國臣民).
To increase the data capacity of one-dimensional symbology, 2D barcodes have been proposed a decade ago. In this paper, a new 2D barcode detection algorithm based on Local Binary Pattern is presented. To locate 2D barcode symbols, a texture analysis scheme based on the Local Binary Pattern is adopted, and a gray-scale projection with sub-pixel operation is utilized to separate the symbol precisely from the input image. Finally, the segmented symbol is normalized using the inverse perspective transformation for the decoding process. The proposed method ensures high performances under various lighting/printing conditions and strong perspective deformations. Experiments show that our method is very robust and efficient in detecting the symbol area for the various types of 2D barcodes.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권4호
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pp.505-514
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1998
Flow pattern of air-water two phase flow depends on the conditions of pressure void fraction and channel geometry. We classify the flow pattern by measuring the output signal of the conductivity probe. under the classified flow pattern we mount a visualization equipment on the test section and take pictures. We vary the concentration of pure solvent and polymer to measure local void fraction. We know that the maximum point position of local void fraction distribution move from the center of the pipe to the wall of the pipe as JSL increase when JSA is constant in two phase flow. But we find that the maximum point position of local void friction move from the wal of the pipe to the center of the pipe when polymer concentration increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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