Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.847-852
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2010
Text in natural images has a various and important feature of image. Therefore, to detect text and extraction of text, recognizing it is a studied as an important research area. Lately, many applications of various fields is being developed based on mobile phone camera technology. Detecting edge component form gray-scale image and detect an boundary of text regions by local standard deviation and get an connected components using Euclidean distance of RGB color space. Labeling the detected edges and connected component and get bounding boxes each regions. Candidate of text achieved with heuristic rule of text. Detected candidate text regions was merged for generation for one candidate text region, then text region detected with verifying candidate text region using ectilarity characterization of adjacency and ectilarity between candidate text regions. Experctental results, We improved text region detection rate using completentary of edge and color connected component.
This paper proposes a spectral modeling of Korean traditional instrument, Haegeum, using cepstral analysis to naturally describe Haegeum sounds varying with time. To get a precise result of cepstral analysis, we set the frame size to 3 periods of input signal and more cepstral coefficients are used to extract formants. The performance is enhanced by flexibly controlling the cutoff frequency of bandpass filter depending on the resonances in the synthesis process of sinusoidal components and the deleting peaks remained in the residual signal. To detect the change of pitch, we divide the input frames into silence, attack, and sustain region and determine which region the current frame is involved in. Then, the proposed method readjusts the frame size according to the fundamental frequency in the case of the current frame is in attack region and corrects the extraction errors of the fundamental frequency for the frames in sustain region. With these processes, the synthesized sounds are much more similar to the originals. The evaluation result through the listening test by a Haegeum player says that the synthesized sounds are almost similar to originals (96~100 % similar to the original sounds).
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.4
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pp.110-122
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2014
As multimedia technologies develop, three-dimensional (3D) technologies are attracting increasing attention from researchers. In particular, video quality assessment (VQA) has become a critical issue in stereoscopic image/video processing applications. Furthermore, a human visual system (HVS) could play an important role in the measurement of stereoscopic video quality, yet existing VQA methods have done little to develop a HVS for stereoscopic video. We seek to amend this by proposing a 3D visual attention (3DVA) model which simulates the HVS for stereoscopic video by combining multiple perceptual stimuli such as depth, motion, color, intensity, and orientation contrast. We utilize this 3DVA model for pooling on significant regions of very poor video quality, and we propose no-reference (NR) stereoscopic VQA (SVQA) method. We validated the proposed SVQA method using subjective test scores from our results and those reported by others. Our approach yields high correlation with the measured mean opinion score (MOS) as well as consistent performance in asymmetric coding conditions. Additionally, the 3DVA model is used to extract information for the region-of-interest (ROI). Subjective evaluations of the extracted ROI indicate that the 3DVA-based ROI extraction outperforms the other compared extraction methods using spatial or/and temporal terms.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.35
no.2
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pp.333-338
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2008
Supernumerary teeth are characterized by an excess number of teeth, which can be responsible for a variety of irregularities in the primary and transitional dentition. Supernumerary teeth, especially in the maxillary anterior region, may prevent the eruption of adjacent permanent teeth and cause their ectopic eruption, diastema, root resorption, or formation of dentigerous cyst. Therefore, early diagnosis of supernumerary teeth is important for prevention of such complications, and adequate treatment should be given according to their location, number, and morphologic features. In this case, four supernumerary teeth in the maxillary anterior region were disturbing the eruption of adjacent permanent incisors. Two of them were located in proximity to the central incisor tooth germs that their immediate removal may injure the permanent tooth germs. In order to minimize such complications, surgical extraction of the four supernumerary teeth was performed in two stages. At first, only two inverted conical supernumerary teeth were extracted. The other two tuberculous supernumerary teeth, close to the permanent tooth germs, were extracted later after their natural dislocation. In that way, we could minimize affects on the neighboring permanent tooth germs and also the amount of alveolar bone removed during surgery.
This paper proposes a moving object extraction method using the contrast map and salient points. In order to make the contrast map, we generate three-feature maps such as luminance map, color map and directional map and extract salient points from an image. By using these features, we can decide the Attention Window(AW) location easily The purpose of the AW is to remove the useless regions in the image such as background as well as to reduce the amount of image processing. To create the exact location and flexible size of the AW, we use motion feature instead of pre-assumptions or heuristic parameters. After determining of the AW, we find the difference of edge to inner area from the AW. Then, we can extract horizontal candidate region and vortical candidate region. After finding both horizontal and vertical candidates, intersection regions through logical AND operation are further processed by morphological operations. The proposed algorithm has been applied to many video sequences which have static background like surveillance type of video sequences. The moving object was quite well segmented with accurate boundaries.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.3
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pp.383-391
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2017
In image processing, image segmentation has been studied by various methods in a long time. Image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple objects and face detection is a typical image segmentation field being used in a variety of applications that identifies human faces in digital images. In this paper, we propose a method for extracting the contours of faces included in images. Using the Viola-Jones algorithm, to do this, we detect the approximate locations of faces from images. But, the Viola-Jones algorithm could detected the approximate location of face not the correct position. In order to extract a more accurate face region from image, we use skin color in this paper. In details, face region would be extracted using the analysis of horizontal and vertical histograms on the skin area. Finally, the face contour is extracted using snake algorithm for the extracted face area. In this paperr, a modified snake energy function is proposed for face contour extraction based snake algorithm proposed by Williams et al.[7]
Today, caused by the growth of computer and communication technology, multimedia, especially image data are being used in different application divisions. JPEG2000 that is widely used these days provides a Region-of-Interest(ROI) technique. The extraction of ROI has to be rapidly executed and automatically extracted in a huge amount of image because of being seen preferentially to the users. For this purpose, this paper proposes a method about preferential processing and automatic extraction of ROI using the distribution of edge in the code block of JPEG2000. The steps are the extracting edges, automatical extracting of a practical ROI, grouping the ROI using the ROI blocks, generating the mask blocks and then quantization, ROI coding which is the preferential processing, and EBCOT. In this paper, to show usefulness of the method, we experiment its performance using other methods, and executes the quality evaluation with PSNR between the images not coding an ROI and coding it.
In this study, the quality characteristics of purple corn cob extract (PCCE) by extraction time were examined. The cob of purple corn, which is mainly cultivated in the Andes region of South America, contains more anthocyanin than the corresponding purple corn seeds. The aim of this study was to determine the optimal conditions for the preparation of water extracts from purple corn cob. PCCE had a soluble solid content of $0.6^{\circ}Brix$. The Hunter lightness ($L^*$), redness ($a^*$), yellowness ($b^*$) values of the PCCE were 31.0, 38.4, and 9.0, respectively. The PCCE contained 24.64 mg/g of cyanidin, 0.35 mg/g of pelargonidin, and 17.42 mg/g peonidin, and showed greater antioxidant activity than the other extracts. Therefore, the optimal extracting conditions for preparing PCCE were a temperature of $30^{\circ}C$ and an extraction time of 24 h.
In automatic target recognition(ATR) systems, target extraction techniques are very important because ATR performance depends on segmentation result. So, this paper proposes a multi-sensor image fusion method based on adaptive weights. To incorporate the FLIR image and CCD image, we used information such as the bi-modality, distance and texture. A weight of the FLIR image is derived from the bi-modality and distance measure. For the weight of CCD image, the information that the target's texture is more uniform than the background region is used. The proposed algorithm is applied to many images and its performance is compared with the segmentation result using the single image. Experimental results show that the proposed method has the accurate extraction performance.
In this paper, we propose fingertip extraction and hand motion recognition method for augmented reality applications. First, an input image is transformed into HSV color space from RGB color space. A hand area is segmented using double thresholding of H, S value, region growing, and connected component analysis. Next, the end points of the index finger and thumb are extracted using morphology operation and subtraction for a virtual keyboard and mouse interface. Finally, the angle between the end points of the index finger and thumb with respect to the center of mass point of the palm is calculated to detect the touch between the index finger and thumb for implementing the click of a mouse button. Experimental results on various input images showed that our method segments the hand, fingertips, and recognizes the movements of the hand fast and accurately. Proposed methods can be used the input interface for augmented reality applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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