We propose a moving object extraction and tracking method for improvement of animal identification and tracking technology. First, we propose a method of merging separated moving objects into a moving object by using FCM (Fuzzy C-Means) clustering algorithm to solve the problem of moving object loss caused by moving object extraction process. In addition, we propose a method of extracting data from a moving object and a method of counting moving objects to determine the number of clusters in order to satisfy the conditions for performing FCM clustering algorithm. Then, we propose a method to continuously track merged moving objects. In the proposed method, color histograms are extracted from feature information of each moving object, and the histograms are continuously accumulated so as not to react sensitively to noise or changes, and the average is obtained and stored. Thereafter, when a plurality of moving objects are overlapped and separated, the stored color histogram is compared with each other to correctly recognize each moving object. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.
A fundamental characteristic of PMHT (Probabilistic Multi-Hypothesis Tracker) is that the number of targets and initial states of targets in the surveillance area must be a priori known. This requirement is impossible to fulfil in almost every realistic scenario. In the paper, we present two track initiation methods to solve the problem. The proposed track initiation methods are 2-point track initiation and Hough transform track initiation, and they are used to evaluate track initial states and weights for FTD (False Track Discrimination) of the PMHT algorithm. Also suggested as automatic target detection for tracking systems that combines track initiation for target detection with the PMHT algorithm for target tracking in a cluttered environment. A series of Monte-Carlo simulation runs is employed to evaluate the overall system performance with the two track initiation methods and the results are compared and analyzed.
본 논문에서는 relaxed min-max heap을 병합시키기 위하여 새로운 자료구조인 개선된 relaxed min-max-pair 힙을 제시함과 동시에, 두개의 relaxed min-max 힙, 즉 크기가 n인 relaxed min-max nheap과 크기가 k인 relaxed min-max kheap으로 구성된 우선 순위 큐를 병합시키기 위한 병렬 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 [9]의 방법으로부터 relaxed min-max 힙을 병합 시키기 위해서 이용된 blossomed tree와 lazying 방법을 제거하여도 병합되는 새로운 방법을 제시하였다. 결과적으로 본 논문에 제시된 방법은 max($2^{i-1}$,[(m+1/4)])개의 프로세서를 이용할 경우, 시간 복잡도가 O(log(log(n/k))${\times}$log(k))임을 볼 수가 있다. 그리고 크기가 서로 다른 두 개의 relaxed min-max heap으로 구성된 8백만개의 데이터를 병합시키기 위해서, MasPar 머쉰에서 64개의 프로세서를 이용하여 실행시킨 결과 35.205의 Speedup을 얻었다.
본 논문에서는 삼각형으로 이루어진 3차원 메쉬 데이터의 영역화에 대한 알고리듬을 서술한다. 제안하는 알고리듬은 메쉬 표면을 구성하는 삼각형들의 방향성에 기반한 것으로, 인접한 삼각형 쌍들의 반복적인 병합을 이용한다 메쉬 표면은 각각의 영역이 비슷한 법선 벡터를 가지는 삼각형들로 구성되도록 여러 개의 영역으로 영역화된다. 따라서 각 영역은 평면 조각으로 근사될 수 있으며, 각 영역의 경계선은 인간이 전체 메쉬 모델을 지각적으로 이해하는데 있어서 중요한 기하학적인 정보를 포함한다. 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 효율적으로 동작하고 있음을 보여준다.
For the operation of the practical software systems, the development, extension and modification phases are successively needed through the new requirements added and their errors debugging detected. Therefore, if it is possible to integrated the reusable software components and to reorganize them into the new software systems, we can improve the productivity, quality, and cost-effectiveness for he development of software systems. For these reasons, it will be required to research and develop methodology and tools for programs integration which make some programs merged effectively. In the process of merging two versions of a program into one, we can consider that some parts of the two versions are equivalent under the non-interference between them. According to the previous studies the program selected to determine the criterion of non-interference between them. According to the previous studies the program selected to determine the criterion of non-interference was very large, so we have difficulty in integrating many programs practically. In this paper, we propose a new improved algorithm which can reduce the related program size of non-interference criterion yb use of dynamic slicing techniques for integration of two versions of a program, and prove the efficiency of the proposed algorithm by showing some examples.
Homogeneous but distinct visual objects having low-contrast boundaries are usually merged in most of the segmentation algorithms. To alleviate this problem, an efficient image segmentation algorithm based on a bottom-up approach is proposed by using spatial domain information only. For initial image segmentation, we adopt an efficient marker extraction algorithm conforming to the human visual system. Then, two region-merging algorithms are successively applied so that homogeneous visual objects can be represented as simple as possible without destroying low-contrast real boundaries among them. The resultant segmentation describes homogeneous visual objects with few regions while preserving semantic object shapes well. Finally, a size-based region decision procedure may be applied to represent complex visual objects simpler, if their precise semantic contents are not necessary. Experimental results show that the proposed image segmentation algorithm represents homogeneous visual objects with a few regions and describes complex visual objects with a marginal number of regions with well-preserved semantic object shapes.
A Computer-Aided Diagnosis system has been examined to reduce the effort of radiologist. In this paper, we propose the algorithm using Support Vector Machine(SVM) classifier to discriminate whether microcalcifications are malignant or benign tumors. The proposed method to detect microcalcifications is composed of two detection steps each of which uses SVM classifier. The coarse detection step finds out pixels considered high contrasts comparing with neighboring pixels. Then, Region of Interest(ROI) is generated based on microcalcification characteristics. The fine detection step determines whether the found ROIs are microcalcifications or not by merging potential regions using obtained ROIs and SVM classifier. The proposed method is specified on Korean mammogram database. The experimental result of the proposed algorithm presents robustness in detecting microcalcifications than the previous method using Artificial Neural Network as classifier even when using small training data.
본 논문은 다중 도메인 학습을 이용하여 화면 촬영 영상 내 모아레 무늬를 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 화소값 영역과 주파수 영역에서 입력 영상의 모아레 무늬를 각각 제거한다. 다음으로 모아레 영상에서 clean edge map을 추정하고, 추정된 clean edge map을 가이드 정보로 사용하여 화소값 영역과 주파수 영역에서 얻은 결과 영상의 품질을 향상시킨다. 마지막으로, 독립적으로 향상된 두 결과 영상을 적응적으로 결합하며 모아레 무늬가 제거된 최종 결과 영상을 생성한다. 컴퓨터 모의 실험결과를 통해 제안하는 기법이 기존의 알고리즘보다 모아레 무늬를 더욱 효과적으로 제거할 수 있음을 확인한다.
본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 H.264/AVC를 위한 고속 블록 모드 결정 알고리즘에 대해 연구한다. H.264/AVC는 단일 크기의 블록을 이용하여 움직임 추정을 수행하는 기존 동영상 부호화 방식과는 다르게 16$\times$16, 16$\times$8, 8$\times$16, 8$\times$8, 8$\times$4, 4$\times$8, 4$\times$4의 7가지 서브 블록을 이용하는 가변 블록 움직임 추정을 채택한다. 이 방식은 효율적인 움직임 추정을 가능하게 하지만 동영상 부호화의 연산량을 크게 증가시키는 원인으로 작용한다. 고속 블록 모드 결정 알고리즘은 먼저 매크로블록에 존재하는 4개의 8$\times$8 블록을 기준으로 8$\times$8 보다 큰 블록 모드와 8$\times$8 보다 작은 블록 모드로 블록 영역을 예측한다. 여기서 8$\times$8 보다 큰 블록 모드로 예측되면 각 8$\times$8 블록간의 움직임 벡터 거리를 임계값과 비교하여 8$\times$8 이상의 블록 모드로 합병한다. 이는 8$\times$8보다 큰 블록 모드의 움직임 추정을 위해 RDO를 16$\times$16, 16$\times$8, 8$\times$16 8$\times$8에 대해 모두 수행하는 것이 아니라 각각의 8$\times$8 블록에 대해서만 수행하므로 블록 모드 결정을 위한 연산량을 효율적으로 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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