Siddiqi, Muhammad Hameed;Khan, Adil Mehmood;Lee, Seok-Won
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2839-2852
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2013
Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.
Detecting edges is one of issues with essentialimprotance in the area of image analysis. An edge in an image is a boundary or contour at which a significant change occurs in image intensity. Edge detection has been studied in many addlications such as imagesegmentation, robot vision, and image compression. In this paper, we propose an automatic threshold selection scheme for edge detection and show its application to noise elimination. The scheme suggested here applied statistical properties of the noise estimated from a noisy image to threshold selection. Since a selected threshold value in the scheme depends on not the characgreistic of an orginal image but the statistical feature of added noise, we can remove ad-hoc manners used for selecting the threshold value as well as decide the value theoretically. Furthermore, that shceme can reduce the number of edge pixels either generated or lost by noise. an application of the scheme to noise elimination is shown here. Noise in the input image can be eliminated with considering the direction of each edge pixedl on the edge map obtained by applying the threshold selection scheme proposed in this paper. Achieving significantly improved results in terms of SNR as well as subjective quality, we can claim that the suggested method works well.
A numerical analysis method for predicting aerodynamic noise at inter-coach space of high-speed trains, validated by wind-tunnel experiments for limited speed range, is proposed. The wind-tunnel testing measurements of the train aerodynamic sound pressure level for the new generation Korean high-speed train have suggested that the inter-coach space aerodynamic noise varies approximately to the 7.7th power of the train speed. The observed high sensitivity serves as a motivation for the present investigation on elucidating the characteristics of noise emission at inter-coach space. As train speed increases, the effect of turbulent flows and vortex shedding is amplified, with concomitant increase in the aerodynamic noise. The turbulent flow field analysis demonstrates that vortex formation indeed causes generation of aerodynamic sound. For validation, numerical simulation and wind tunnel measurements are performed under identical conditions. The results show close correlation between the numerically derived and measured values, and with some adjustment, the results are found to be in good agreement. Thus validated, the numerical analysis procedure is applied to predict the aerodynamic noise level at inter-coach space. As the train gains speed, numerical simulation predicts increase in the overall aerodynamic sound emission level accompanied by an upward shift in the main frequency components of the sound. A contour mapping of the aerodynamic sound for the region enclosing the inter-coach space is presented.
본 논문은 손동작 인식을 위한 형태 유사도 측정 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 획득과 유사도 측정 단계로 나눈다. 손 영역 획득은 YCbCr 칼라 공간을 이용하여 손 영역을 추출하며, filter와 Histogram분석을 통하여 노이즈를 제거한다. 그리고 손 형태 유사도 측정은 윤곽선을 추출한 후 인접 간선들 사이의 거리와 각도 관계로 TSR을 적용하여 손동작의 유사성을 측정하였다. 파악된 특징점으로부터 형태 유사도 값을 측정한 후, 이를 손동작을 인식하는데 활용한다.
In this paper, a new two dimensional processing method is presented, which determines the identity, position and orientation of a part. Matching between the object and model is performed in the frequency domain. The DFT of the object contour is decomposed to estimated the orientation of the object and to evaluate the similarity between the object and model. In this context, this new approach is very rbust with respect to noise and no preprocessing of the contour is required. Also, this method has many advantages over the conventional correlation technique. With only a few uniformly sampled points, this method can estimate the accurate orientation in an efficient manner even in a noisy environment.
In this paper, a segmentation-based coding technique as applied to video sequences is proposed. A proposed method separates an image into contour and texture parts, then the visually-sensitive contour part is represented by chain codes and the visually-insensitive texture part is reconstructed by a representative motion vector of a region and mean of the segmented frame difference. It uses a change detector to find moving areas and adopts variable blocks to represent different motions correctly. For better quality of reconstructed images, the displaced frame difference between the original image and the motion compensated image reconstructed by the representative motion vector is segmented. Computer simulation with several video sequences shows that the proposed method gives better performance than the conventional ones in terms of the peak signal to noise ratio(PSNR) and compression ration.
본 논문에서는 차량 주변 환경의 변화에서도 번호판 영역을 검출하는 연구를 하였다. 그래서 주변 환경 변화에 적응하는 윤곽선 추출 기반의 자동차 번호판 검출 방법을 제안하였다 제안하는 방법은 윤곽선 추출 과정에서 불필요한 잡음 부분을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 윤곽선을 추출 하였다. 추출한 윤곽선 영상를 이진화하여 Mophology operation을 사용하여 문자부분 윤곽선을 강조시켰다. 그리고 문자의 종횡비를 판별하여 번호판의 문자와 유사한 비율의 윤곽선을 추출하였다. 그리고 윤곽이 가장 길게 이어진 경우를 차량 번호판으로 추정하여 검출 하였다. 본 연구에서는 차량 정면 뿐 아니라 기울어져 있는 차량의 번호판, 차량 주변 환경의 변화를 가지는 차량 번호판 등 다양한 130개의 차량 영상 데이터를 사용하였다. 그리고 번호판의 패턴이 다른 오토바이 영상에서도 실험 하였다. 실험 결과 기울어져 있는 영상은 93%, 다양한 배경 환경에서는 90% 오토바이영상에서는 70%의 검출률을 나타냈으나 정면의 영상에서 98%의 검출률을 나타내었다.
본 논문에서는 퍼지 방법을 적용하여 손금을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 방법 이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
Topology optimization is widely accepted as a conceptual design tool for the product design. Since the resulted layout of the topology optimization is a kind of digital images represented by the density distribution, the seamless process is required to transform digital images to the CAD model for the practical use. In this paper, the general process to construct a CAD model is developed to apply for topology images based on elements. The node density and the morphology technique is adopted to extract boundary contour of the shape and remove the noise of images through erosion and dilation operation. The proposed method automatically generates point data sets of the geometric model. The process is integrated with Pro/Engineer, so that the engineer in practice can directly handle with curves or surface form digital images.
Active contour models(called Snakes) are methods for the image segmentation. Many researchers have developed snake algorithms and then published such as GVF, GGF snake. In this paper, we present a pre-process for GGF snake algorithm. This process removes noise so that snakes can flow smoothly. In experiment, we compared a image removed noise with a image corrupted by noise. In result, the pre-process produced a good image for GGF Snake and is necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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