Zhang, Yikun;Yao, Rui;Jiang, Qingnan;Zhang, Changbin;Wang, Shi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1434-1449
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2019
Video object segmentation is a significant task in computer vision, but its performance is not very satisfactory. A method of video object segmentation using weakly temporal information is presented in this paper. Motivated by the phenomenon in reality that the motion of the object is a continuous and smooth process and the appearance of the object does not change much between adjacent frames in the video sequences, we use a feed-forward architecture with motion estimation to predict the mask of the current frame. We extend an additional mask channel for the previous frame segmentation result. The mask of the previous frame is treated as the input of the expanded channel after processing, and then we extract the temporal feature of the object and fuse it with other feature maps to generate the final mask. In addition, we introduce multi-mask guidance to improve the stability of the model. Moreover, we enhance segmentation performance by further training with the masks already obtained. Experiments show that our method achieves competitive results on DAVIS-2016 on single object segmentation compared to some state-of-the-art algorithms.
COVID-19 has dramatically changed people's daily life. Wearing masks is considered as a simple but effective way to defend the spread of the epidemic. Hence, a real-time and accurate mask wearing detection system is important. In this paper, a deep learning-based mask wearing detection system is developed to help people defend against the terrible epidemic. The system consists of three important functions, which are image detection, video detection and real-time detection. To keep a high detection rate, a deep learning-based method is adopted to detect masks. Unfortunately, according to the suddenness of the epidemic, the mask wearing dataset is scarce, so a mask wearing dataset is collected in this paper. Besides, to reduce the computational cost and runtime, a simple online and real-time tracking method is adopted to achieve video detection and monitoring. Furthermore, a function is implemented to call the camera to real-time achieve mask wearing detection. The sufficient results have shown that the developed system can perform well in the mask wearing detection task. The precision, recall, mAP and F1 can achieve 86.6%, 96.7%, 96.2% and 91.4%, respectively.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.67-77
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2022
The purpose of this study was to explore the experiences of counselors who conducted video counseling using digital mask. To this end, the contents of the focus group interview with four counselors who experienced mask video counseling for a total of 10 Korean college student clients were analyzed using thematic analysis method. Participant counselors reported that they had been concerned about mask video counseling before the start but gradually be adjusted to the method. Since they have observed the rapid self-disclosure of the clients and smooth counseling process, they positively predicted the possibility of digital masks as a therapeutic media. They also mentioned the need for additional education and training for the counselors who are using the new on-line counseling media. Therefore, various supports for proactive responses of counselors to online counseling media need to be explored.
Park, Jae-Gark;Kim, Munchurl;Lee, Myoung-Ho;Ahn, Chei-Teuk
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.171-176
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1998
This paper resents a spatio-temporal video segmentation method. The algorithm segments each frame of video sequences captured by a static or moving camera into moving objects (foreground) and background using a statistical hypothesis test. In the proposed method, three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images, which results in a T-test. This hypothesis test yields change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background). Moreover, an effective method for extracting object mask form change detection mask is proposed.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.49-58
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2022
The purpose of this study is to find out how on-line counseling modalities (phone, video, and video counseling using digital mask) differ from face-to-face counseling in terms of clients' perception of working alliance, depth and smoothness of each session, satisfaction, and their qualitative counseling experience. 40 university students participated in the experiment, divided into 4 groups, received 3 personal counseling sessions per person. The quantitative data revealed no significant difference among the four counseling groups in working alliance. Also, the "depth" of the session was similar in the four groups, but phone and video with mask counseling group who did not expose their faces showed higher "smoothness" in the first and second sessions than face-to-face counseling group, indicating that anonymity was helping the clients' inhibition overcome. Through the post-interview data, subtle differences in experience of each counseling method were identified by the participants. The results are expected to provide primary information for developing and implementing various online counseling modalities in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.10
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pp.1262-1270
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2020
Recently, the smart video surveillance research, which has been receiving increasing attention, has mainly focused on the intruder detection and tracking, and abandoned object detection. On the other hand, research on real-time detection of stolen objects is relatively insufficient compared to its importance. Considering various smart surveillance video application environments, this paper presents two different types of stolen object detection algorithms. We first propose an algorithm that detects theft of statically and dynamically registered surveillance objects using a dual background subtraction model. In addition, we propose another algorithm that detects theft of general surveillance objects by applying the dual background subtraction model and Mask R-CNN-based object segmentation technology. The former algorithm can provide economical theft detection service for pre-registered surveillance objects in low computational power environments, and the latter algorithm can be applied to the theft detection of a wider range of general surveillance objects in environments capable of providing sufficient computational power.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.2982-2988
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2014
The edge detection is a pre-processing of such as image segmentation, image recognition, etc, and many related studies are being conducted both in domestic and abroad. Representative edge detection methods are Sobel, Prewitt, Laplacian, Roberts and Canny edge detectors. Such existing methods are possible for superb detections of edges if edges are detected from videos without noises. However, for video degraded by the salt-and-pepper noise, the edge detection characteristic is shown to be insufficient due to the noise influence. Therefore, in this study, the area is separated as the top, down, left and right from the mask's center pixel first to acquire a superb edge detection characteristic from the video damaged by the salt-and-pepper noise. And the algorithm that detects the final edge by applying the directional mask on the assumed factor of mask that is obtained according to the result of determination for the noise status of representative pixel value of each area.
Kim, Hye-Jin;Kim, So-Hyun;Kim, Tae-Heung;Yoon, Ji-Young;Kim, Cheul-Hong;Kim, Eun-Jung
Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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v.17
no.4
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pp.313-316
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2017
Mask ventilation, the first step in airway management, is a rescue technique when endotracheal intubation fails. Therefore, ordinary airway management for the induction of general anesthesia cannot be conducted in the situation of difficult mask ventilation (DMV). Here, we report a case of awake intubation in a patient with a huge orocutaneous fistula. A 58-year-old woman was scheduled to undergo a wide excision, reconstruction with a reconstruction plate, and supraomohyoid neck dissection on the left side and an anterolateral thigh flap due to a huge orocutaneous fistula that occurred after a previous mandibulectomy and flap surgery. During induction, DMV was predicted, and we planned an awake intubation. The patient was sedated with dexmedetomidine and remifentanil. She was intubated with a nasotracheal tube using a video laryngoscope, and spontaneous ventilation was maintained. This case demonstrates that awake intubation using a video laryngoscope can be as good as a fiberoptic scope.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.44-49
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2021
Recently, due to COVID-19, studies have been popularly worked to apply neural network to mask wearing automatic detection system. For applying neural networks, the 1-stage detection or 2-stage detection methods are used, and if data are not sufficiently collected, the pretrained neural network models are studied by applying fine-tuning techniques. In this paper, the system is consisted of 2-stage detection method that contain MTCNN model for face recognition and ResNet model for mask detection. The mask detector was experimented by applying five ResNet models to improve accuracy and fps in various environments. Training data used 17,217 images that collected using web crawler, and for inference, we used 1,913 images and two one-minute videos respectively. The experiment showed a high accuracy of 96.39% for images and 92.98% for video, and the speed of inference for video was 10.78fps.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.675-681
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2022
Recently, with the development of IoT technology and AI, unmanned and automated in various fields, interest in video processing, which is the basis for automation such as object recognition and object classification, is increasing. Various studies have been conducted on noise removal in the video processing process, which has a significant impact on image quality and system accuracy and reliability, but there is a problem that it is difficult to restore images for areas with high impulse noise density. In this paper proposes a filter algorithm based on partial mask and Lagrange interpolation to restore the damaged area of impulse noise in the image. In the proposed algorithm, the filtering process was switched by comparing the filtering mask with the noise estimate and the purge weight was calculated based on the low frequency component and the high frequency component of the image to restore the image.
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