License plate (LP) detection is the most imperative part of an automatic LP recognition (LPR) system. Typical LPR contains two steps, namely LP detection (LPD) and character recognition. In this paper, we propose an efficient Vehicle-to-LP detection framework which combines with an adaptive GMM (Gaussian Mixture Model) and a cascade of boosted classifiers to make a faster vehicle LP detector. To develop a background model by using a GMM is possible in the circumstance of a fixed camera and extracts the motions using background subtraction. Firstly, an adaptive GMM is used to find the region of interest (ROI) on which motion detectors are running to detect the vehicle area as blobs ROIs. Secondly, a cascade of boosted classifiers is executed on the blobs ROIs to detect a LP. The experimental results on our test video with the resolution of $720{\times}576$ show that the LPD rate of the proposed system is 99.14% and the average computational time is approximately 42ms.
본 논문은 콘텐츠 소비과정에서 계속 변화하는 사용자의 관심을 사용자의 인터랙션(user interaction) 정보반영을 통해 최적화된 품질의 비디오 콘텐츠를 제공받을 수 있는 비디오 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 인터랙션을 고려한 서비스 시스템은 H.264/AVC Scalable Video Coding(SVC)의 다중 ROI(Region of Interest)를 기반으로 구현하였다. 제안된 시스템에서는 다양한 비디오 품질을 사용하여, 다중 ROI에 대한 선택 과정에서 콘텐츠 소비 주체인 사용자와 비디오 시스템간의 쌍방향 제어 수단을 개발하였다. 게다가 콘텐츠의 다중 ROI 중 유의미적인 ROI에 대한 선택 과정에서 사용자의 인터랙션 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 유효성을 테스트하기 위해 제안된 시스템을 테스트 베드에 구현하여 시스템에 대한 유용성을 검증하였다.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the preliminary use of morphologic operation (MO) in analyzing trabecular pattern of alveolar bone for the predicting systemic osteoporosis. Materials and Methods : Study subjects consisted of 35 females (average age 48.5 years) and 25 males (average age 25.8 years). Bone mineral density BMD $(grams/cm^2)$ of lumbar spine and proximal femur of these subjects were measured by a dual energy X-ray absorptiometry (DEXA). Regions of interest (ROIs) were selected from the digitized periapical radiographs of subjects' posterior jaw. A custom computer program processed morphology operations of ROIs. We compared mean values of 11 MO variables according to the osteoporotic group divided by the T-scores of DEXA. We also studied correlation between radiographic density and these MO variables. Results : The mean radiographic densities insignificantly correlated with MO variables. There were statistically significant differences among the values of 9 MO variables according to the osteoporotic group. Conclusion Morphologic operation can be effective in analyzing trabecular pattern of alveolar bone for the predicting osteoporosis.
본 논문에서는 차량 헤드라이트의 불량 유무를 판별하기 위하여 생산된 헤드라이트 이미지를 위치 및 회전 보정 후 검사이미지의 ROI(Region of Interest)와 표준 이미지의 ROI와의 유사도를 이용하여 불량 유무를 판단하는 방법을 제안하였다. 유사도 판별은 OpenCV에서 제공하는 템플릿매칭 유사도 판별방법을 응용하여 히스토그램 기반에서 유사도를 판별하는 방법을 사용하였고, 성능 분석을 목적으로 기존 OpenCV의 기본 방법과 비교하였다. 분석결과, OpenCV의 기본 방법보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었고, 제안 방법의 경우 불량 판별율 100%에 근접함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 사용자가 관심을 갖는 다중 영역기반(ROI)으로 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지를 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 겹치는 부분을 선택하고 해당 블록의 MPEG-7 도미넌트 컬러와 블록의 상대적 위치를 고려하여 유사도를 측정한다. 실험결과 제안한 방법은 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 높은 성능향상을 나타냈고, 다중 ROI의 경우 상대적 위치를 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
Currently, various sensors have been used for advanced driver assistance systems. In order to overcome the limitations of individual sensors, sensor fusion has recently attracted the attention in the field of intelligence vehicles. Thus, vision and radar based sensor fusion has become a popular concept. The typical method of sensor fusion involves vision sensor that recognizes targets based on ROIs (Regions Of Interest) generated by radar sensors. Especially, because AVM (Around View Monitor) cameras due to their wide-angle lenses have limitations of detection performance over near distance and around the edges of the angle of view, for high performance of sensor fusion using AVM cameras and radar sensors the exact ROI extraction of the radar sensor is very important. In order to resolve this problem, we proposed a sensor fusion scheme based on commercial radar modules of the vendor Delphi. First, we configured multiple radar data logging systems together with AVM cameras. We also designed radar post-processing algorithms to extract the exact ROIs. Finally, using the developed hardware and software platforms, we verified the post-data processing algorithm under indoor and outdoor environments.
Purpose: The aim of this study was to compare EEG topographical maps in patients with chronic stroke after action observation physical training. Methods: Ten subjects were recruited from a medical hospital. Participants observed the action of transferring a small block from one box to another for 6 sessions of 1 minute each, and then performed the observed action for 3 minutes, 6 times. An EEG-based brain mapping system with 32 scalp sites was used to determine cortical reorganization in the regions of interest (ROIs) during observation of movement. The EEG-based brain mapping was comparison in within-group before and after training. ROIs included the primary sensorimotor cortex, premotor cortex, superior parietal lobule, inferior parietal lobule, superior temporal lobe, and visual cortex. EEG data were analyzed with an average log ratio in order to control the variability of the absolute mu power. The mu power log ratio was in within-group comparison with paired t-tests. Results: Participants showed activation prior to the intervention in all of the cerebral cortex, whereas the inferior frontal gyrus, superior frontal gyrus, precentral gyrus, and inferior parietal cortex were selectively activated after the training. There were no differences in mu power between each session. Conclusion: These findings suggest that action observation physical training contributes to attaining brain reorganization and improving brain functionality, as part of rehabilitation and intervention programs.
본 논문에서는 적응적 관심영역(AAW: Adaptive Attention Window)에 기반한 세포영상 분할 기법을 제안한다. 적응적 관심영역은 분할하기 위해, 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우(IAW: Initial AW)를 생성한다. 생성된 초기 관심윈도우는 쿼드-트리 분할을 이용하여 실제의 관심영역(ROI: Region of Interest)과 유사한 크기가 될 때까지 축소된다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포 영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리 시간을 줄이기 위해서 사용된다. 마지막으로 적응적 관심영역 안에서 영역을 분할하고, 관심영역만을 분리하기 위한 영역 병합과 제거를 수행한다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 영상 분할 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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