We tried to build human models based on medical images of live Korean, instead of using standard data of human body structures. Characteristics of mechanical structures of human bodies were obtained from medical images such as CT and MR images. For each constitutional part of mechanical structures CT images were analyzed in terms of gray levels and MR images were analyzed in terms of pulse sequence. Characteristic features of various mechanical structures were extracted from the analyses. Based on the characteristics of each structuring element we peformed image segmentation on CT and MR images. We delineated bones, muscles, ligaments and tendons from CT and MR images using image segmentation or manual drawing. For the image segmentation we compared the edge detection method, region growing method and intensity threshold method and applied an optimal compound of these methods for the best segmentation results. Segmented mechanical structures of the head/neck part were three dimensionally reconstructed.
Kim, Sung-Hee;Park, Jong-Ha;Yang, Yeon-Mi;Baik, Byeong-Ju;Kim, Jae-Gon
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.31
no.1
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pp.52-58
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2004
Supernumerary tooth describes an excess of tooth number, which are found in primary dentition with 0.3-0.8%, permanent dentition with 1.0-3.5% prevalence. Their frequency is about 2:1 (male vs female) and 9:1 (maxilla vs mandible). However, occurrence is very rare in the incisor region of the mandible. We need a early diagnosis and appropriate treatment plan because of possibility of diastema, eruption failure, displacement, rotation of the associated permanent teeth, root resorption, dentigerous cyst with presence of the supernumerary teeth. This is a case report about two impacted supernumerary teeth found in madibular anterior region of 6 years old girl. One was extracted and another was retained because of fusion with permanent central incisor on the labial surface.
The general problems of recovering 3D for 2D imagery require the depth information for each picture element form focus. The manual creation of those 3D models is consuming time and cost expensive. The goal in this paper is to simplify the depth estimation algorithm that extracts the depth information of every region from monocular image sequence with camera translation to implement 3D video in realtime. The paper is based on the property that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth information. Full-search motion estimation based on block matching algorithm is exploited at first step and ten, motion vectors are compensated for the effect by camera rotation and zooming. We have introduced the algorithm that estimates motion of object by analysis of monocular motion picture and also calculates the averages of frame depth and relative depth of region to the average depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near object or a distant object is in accord with relative depth that human visual system recognizes.
Kim Dong-Woo;Song Young-Jun;Kim Young-Gil;Ah Jae-Hyeong
The KIPS Transactions:PartB
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v.13B
no.1
s.104
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pp.47-52
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2006
This paper proposes a method of content-based image retrieval using region feature vector in order to overcome disadvantages of existing color histogram methods. The color histogram methods have a weak point that reduces accuracy because of quantization error, and more. In order to solve this, we convert color information to HSV space and quantize hue factor being purecolor information and calculate histogram and then use thus for retrieval feature that is robust in brightness, movement, and rotation. Also we solve an insufficient part that is the most serious problem in color histogram methods by dividing an image into sixteen regions and then comparing each region. We improve accuracy by edge and DC of DCT transformation. As a result of experimenting with 1,000 color images, the proposed method has showed better precision than the existing methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.73-82
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2010
Door is an important object to understand given environment and it could be used to distinguish with corridors and rooms. Doors are widely used natural landmark in mobile robotics for localization and navigation. However, almost algorithm for door recognition with camera is difficult real-time application because feature extraction and matching have heavy computation complexity. This paper proposes a method to recognize a door in corridor. First, we extract distinguished lines which have high possibility to comprise of door using Hough transformation. Then, we detect candidate of door region by applying previously extracted lines to first-stage visual fuzzy system. Finally, door regions are determined by verifying knob region in candidate of door region suing second-stage visual fuzzy system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.1-8
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2010
Some methods employing the Active Contour Model have been widely used to extract face contour. Their performance, however, depends on the initial position of the model and the coefficients of the energy function which should be reconsidered whenever illumination and environmental condition of an input image is changed. Additionally, the number of points in the contour model should increase drastically in order to extract a fine contour. In this paper, we thus propose a novel approach which extracts face contour by segmenting the face region with threshold values obtained by a histogram analysis technique in the separated region of input image. The proposed method shows good performance under various illumination and environmental condition since it extracts face contour by considering the characteristics of the input image.
If the region of interest (ROI) is set within the picture of image and video and the high quality is provided in ROI compared to Non ROI, then overall subjective picture quality can be increased. ROI extracted by the color camera only increases the calculation complexity and reduces the extraction accuracy. In this paper, we use depth camera to set the ROI and calculate the object distance from camera, then propose a method that the different picture quality is controlled by depending on the distance of an object. That is, we apply a high quantization step size to the far object, but relatively a low quantization step size to the close object, so better picture quality can be provided. Simulation results show that applying the differential quantization step size to the distance of objects by the proposed method can improve the subjective picture quality.
Fingerprint classification is useful to reduce the matching time of a huge fingerprint identification system by categorizing fingerprints into predefined classes according to their global features. Although global features are distributed diversly because of the uniqueness of a fingerprint, previous fingerprint classification methods extract global features non-adaptively from the fixed region for every fingerprint. We propose an novel method that extracts features adaptively for each fingerprint in order to classify various fingerprints effectively. It extracts ridge directional values as feature vectors from the region after searching the feature region by calculating variations of ridge directions, and classifies them using support vector machines. Experimental results with NIST4 database show that we have achieved a classification accuracy of 90.3% for the five-class problem and 93.7% for the four-class problem, and proved the validity of the proposed adaptive method by comparison with non-adaptively extracted feature vectors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1676-1689
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2014
At present, the Content-Based Image Retrieval (CBIR) system has become a hot research topic in the computer vision field. In the CBIR system, the accurate extractions of low-level features can reduce the gaps between high-level semantics and improve retrieval precision. This paper puts forward a new retrieval method aiming at the problems of high computational complexities and low precision of global feature extraction algorithms. The establishment of the new retrieval method is on the basis of the SIFT and Harris (APISH) algorithm, and the salient region of interest points (SRIP) algorithm to satisfy users' interests in the specific targets of images. In the first place, by using the IPDSH and SRIP algorithms, we tested stable interest points and found salient regions. The interest points in the salient region were named as salient interest points. Secondary, we extracted the pseudo-Zernike moments of the salient interest points' neighborhood as the feature vectors. Finally, we calculated the similarities between query and database images. Finally, We conducted this experiment based on the Caltech-101 database. By studying the experiment, the results have shown that this new retrieval method can decrease the interference of unstable interest points in the regions of non-interests and improve the ratios of accuracy and recall.
This study aims at exploring the nature of the traditional Korean wines brewed throughout the Southern Region of Korea-Chulla-do, Kyungsang-do and Cheju-do describing their varieties and brewing methods and also comparing the similarities and differences of their features. When compared with the wines produced in the Central Region, the Southern varieties are very fastidious and complex in their brewing methods, which in turn show a wide range of diversity. First of all, all the 29 kinds of wines investigated, not a single one shows any resemblance to any one of the remaining, each exhibiting peculiar and particular characteristic features of its own. Especially, the distilling methods demonstrate very complex processes. Secondly, the majority of the Southern spirits are made from grains, added with fragrant flavor of pine tree, wormwood, chrysanthemum leaves and other medicine herbs such as Chinese matrimony vine and tankui. Thirdly, they are brewed with yeast made from wheat into kodupap(steamed rice) type of spirits, emerging as in the form of blended liquor. Fourthly, in brewing, different fermenting temperature and duration are required. Typewise, the temperature required for the basic spirit is $15{\sim}20^{\circ}C\;or\;25{\sim}30^{\circ}C$ : in the case of blended secondarily fermented liquor, from the minimum of $0{\sim}5^{\circ}C$ to the maximum of $75{\sim}80^{\circ}C$. The brewing duration is $3{\sim}5$ days for the basic spirits. In some cases, from the minimum of 3 days to the maximum of 100 days are consumed for fermenting. Fifthly, the wine extraction gadgets are yongsu (wine strainer), the sieve, filter paper, Korean traditional paper, the utilization of which implies that the brewers endeavor to observe and preserve the traditional and indigenous methods of wine making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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