Recently, eye image information has been widely used for iris recognition or gaze detection in biometrics or human computer interaction. According as long distance camera-based system is increasing for user's convenience, the noises such as eyebrow, forehead and skin areas which can degrade the accuracy of eye detection are included in the captured image. And fast processing speed is also required in this system in addition to the high accuracy of eye detection. So, we compared the most widely used algorithms for eye detection such as AdaBoost eye detection algorithm, adaptive template matching+AdaBoost algorithm, CAMShift+AdaBoost algorithm and rapid eye detection method. And these methods were compared with images including light changes, naive eye and the cases wearing contact lens or eyeglasses in terms of accuracy and processing speed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.189-199
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2014
Floodplain is a flat plain between levees and rivers. This paper suggests a methodology for analyzing the land uses in the Nakdong River floodplain using the RapidEye imagery and the given LiDAR(LIght Detection And Ranging) DEM(Digital Elevation Models). First, the levee boundaries are generated using the LiDAR DEM, and the area of the floodplain is extracted from the given RapidEye imagery. The land uses in the floodplain are identified in the extracted RapidEye imagery by the ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Analysis) clustering. The overall accuracy of the identified land uses by the ISODATA clustering is 91%. Analysis of the identified land uses in the floodplain is implemented by counting the number of the pixels constituting the land cover clusters. The results of this research shows that the area of the river occupies 46%, the area of the bare soil occupies 36%, the area of the marsh occupies 11%, and the area of the grass occupies 7% in the identified floodplain.
Park, H.J.;Han, J.M.;Choi, M.H.;Jeong, D.U.;Park, K.S.
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1998
no.11
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pp.201-202
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1998
In this paper we suggested an automated method for detecting and counting rapid eye movement(REM) using EOG during sleep. This method is formulated by two step fuzzy logic. At first step, the velocity and the distance of single channel eye movement are used for the fuzzy input to get the possibility of being REM at each EOG. At second step, the two possibility values of both EOG from the first step and the correlation coefficient of both eye movements are used for the fuzzy logic input, and the output is the final possibility of being Rapid Eye Movement. We applied this algorithm to the normal and narcoleptic sleep data and compared the difference. We found the possibility that the count of REM can be a parameter that has significant physiological meanings.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.1-14
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2012
A river is defined as the watercourse flowing through its channel, and the mapping tasks of a river plays an important role for the research on the topographic changes in the riparian zones and the research on the monitoring of flooding in its floodplain. However, the utilization of the ground surveying technologies is not efficient for the mapping tasks of a river due to the irregular surfaces of the riparian zones and the dynamic changes of water level of a river. Recently, the spatial information data sets are widely used for the coastal mapping tasks due to the acquisition of the topographic information without human accessibility. In this research, we tried to extract a river from the RapidEye imagery by using the ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) classification algorithm with the two different parameters(NIR (Near Infra-Red) band and NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)). First, the two different images(the NIR band image and the NDVI image) were generated from the RapidEye imagery. Second, the ISODATA algorithm were applied to each image and each river was generated in each image through the post-processing steps. River boundaries were also extracted from each classified image using the Sobel edge detection algorithm. Ground truths determined by the experienced expert are used for the assessment of the accuracy of an each generated river. Statistical results show that the extracted river using the NIR band has higher accuracies than the extracted river using the NDVI.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.2
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pp.51-58
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2018
Recently, various satellite sensors have been developed and it is becoming more convenient to acquire multitemporal satellite images. Therefore, various researches are being actively carried out in the field of utilizing change detection techniques such as disaster and land monitoring using multitemporal satellite images. In particular, researches related to the development of unsupervised change detection techniques capable of extracting rapidly change regions have been conducted. However, there is a disadvantage that false detection occurs due to a spectral difference such as a seasonal change. In order to overcome the disadvantages, this study aimed to reduce the false alarm detection due to seasonal effects using the direction vector generated by applying the $S^2CVA$ (Sequential Spectral Change Vector Analysis) technique, which is one of the unsupervised change detection methods. $S^2CVA$ technique was applied to RapidEye images of the same and different seasons. We analyzed whether the change direction vector of $S^2CVA$ can remove false positives due to seasonal effects. For the quantitative evaluation, the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve and the AUC (Area Under Curve) value were calculated for the change detection results and it was confirmed that the change detection performance was improved compared with the change detection method using only the change magnitude vector.
Recently, many Earth observation optical satellites have been developed, as their demands were increasing. Therefore, a rapid preprocessing of satellites became one of the most important problem for an active utilization of satellite images. Satellite image matching is a technique in which two images are transformed and represented in one specific coordinate system. This technique is used for aligning different bands or correcting of relative positions error between two satellite images. In this paper, we propose an automatic image matching method among satellite images with different ground sampling distances (GSDs). Our method is based on improved feature matching and robust estimation of transformation between satellite images. The proposed method consists of five processes: calculation of overlapping area, improved feature detection, feature matching, robust estimation of transformation, and image resampling. For feature detection, we extract overlapping areas and resample them to equalize their GSDs. For feature matching, we used Oriented FAST and rotated BRIEF (ORB) to improve matching performance. We performed image registration experiments with images KOMPSAT-3A and RapidEye. The performance verification of the proposed method was checked in qualitative and quantitative methods. The reprojection errors of image matching were in the range of 1.277 to 1.608 pixels accuracy with respect to the GSD of RapidEye images. Finally, we confirmed the possibility of satellite image matching with heterogeneous GSDs through the proposed method.
The increasing number of analytes in concern and the alarming health and environmental consequences have required effective means of monitoring for safety control. Biosensors offer advantages as alternatives to conventional analytical methods because of their inherent specificity, simplicity, and quick response. Colorimetric biosensor, one of biosensor group, is one of the easiest and the most convenient methods because detection can be done using naked eye. Recently, a novel method for rapid detection and read-out of specific immunoassays with naked eye using polydiacetylene (PDA) was developed. Polydiacetylene has recently been in the limelight as a transducing materials because of its special features that allow optical transduction of sensory signals and inherent simplicity and ease of use in supramolecular chemistry. Various forms of PDA are used as a sensor platform for detection of various biological analytes such as viruses, DNA, proteins, bacteria and hazardous molecules.
Nocardia salmonicida is one of the main pathogens of fish nocardiosis. The purpose of this study was to build a loop-mediated isothermal amplification (LAMP) method for the rapid and sensitive detection of N. salmonicida. A set of four primers were designed from the 16S-23S rRNA intergenic spacer region of N. salmonicida, and conditions for LAMP were optimized as incubating all the reagents for 60 min at 64℃. LAMP products were judged with agar gel electrophoresis as well as with the naked eye after the addition of SYBR Green I. Results showed the sensitivity of the LAMP assay was 1.68 × 103 CFU/ml (16.8 CFU per reaction) and 10-fold higher than that of PCR. The LAMP method was also effectively applied to detect N. salmonicida in diseased fish samples, and it may potentially facilitate the surveillance and early diagnosis of fish nocardiosis.
Tetanus is a specific infectious disease, which is often associated with catastrophic events such as earthquakes, traumas, and war wounds. The obligate anaerobe Clostridium tetani is the pathogen that causes tetanus. Once the infection of tetanus progresses to an advanced stage within the wounds of limbs, the rates of amputation and mortality increase manifold. Therefore, it is necessary to devise a rapid and sensitive point-of-care detection method for C. tetani so as to ensure an early diagnosis and clinical treatment of tetanus. In this study, we developed a detection method for C. tetani using loop-mediated isothermal amplification (LAMP) assay, wherein the C. tetani tetanus toxin gene was used as the target gene. The method was highly specific and sensitive, with a detection limit of 10 colony forming units (CFU)/ml, and allowed quantitative analysis. While detecting C. tetani in clinical samples, it was found that the LAMP results completely agreed with those of the traditional API 20A anaerobic bacteria identification test. As compared with the traditional API test and PCR assay, LAMP detection of C. tetani is simple and rapid, and the results can be identified through naked-eye observation. Therefore, it is an ideal and rapid point-of-care testing method for tetanus.
Hyeong-Gyu Kim;Joongbin Lim;Kyoung-Min Kim;Myoungsoo Won;Taejung Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_1
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pp.637-654
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2023
In recent years, the number of users has been increasing with the rapid development of earth observation satellites. In response, the Committee on Earth Observation Satellites (CEOS) has been striving to provide user-friendly satellite images by introducing the concept of Analysis Ready Data (ARD) and defining its requirements as CEOS ARD for Land (CARD4L). In ARD, a mask called an Unusable Data Mask (UDM), identifying unnecessary pixels for land analysis, should be provided with a satellite image. UDMs include clouds, cloud shadows, terrain shadows, etc. Terrain shadows are generated in mountainous terrain with large terrain relief, and these areas cause errors in analysis due to their low radiation intensity. previous research on terrain shadow detection focused on detecting terrain shadow pixels to correct terrain shadows. However, this should be replaced by the terrain correction method. Therefore, there is a need to expand the purpose of terrain shadow detection. In this study, to utilize CAS500-4 for forest and agriculture analysis, we extended the scope of the terrain shadow detection to shaded areas. This paper aims to analyze the potential for terrain shadow detection to make a terrain shadow mask for South and North Korea. To detect terrain shadows, we used a Hill-shade algorithm that utilizes the position of the sun and a surface's derivatives, such as slope and aspect. Using RapidEye images with a spatial resolution of 5 meters and Sentinel-2 images with a spatial resolution of 10 meters over the Korean Peninsula, the optimal threshold for shadow determination was confirmed by comparing them with the ground truth. The optimal threshold was used to perform terrain shadow detection, and the results were analyzed. As a qualitative result, it was confirmed that the shape was similar to the ground truth as a whole. In addition, it was confirmed that most of the F1 scores were between 0.8 and 0.94 for all images tested. Based on the results of this study, it was confirmed that automatic terrain shadow detection was well performed throughout the Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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