Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.11a
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pp.505-510
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2004
This paper suggests a new CT-image segmentation algorithm. This algorithm uses morphological filters and the watershed algorithms. The proposed CT-image segmentation algorithm consists of six parts: preprocessing, image simplification, feature extraction, decision making, region merging, and postprocessing. By combining spatial and temporal information, we can get more accurate segmentation results. The simulation results illustrate not only the segmentation results of the conventional scheme but also the results of the proposed scheme; this comparison illustrates the efficacy of the proposed technique. Furthermore, we compare the various medical images of the structuring elements. Indeed, to illustrate the improvement of coding efficiency in postprocessing, we use differential chain coding for the shape coding of results.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.525-526
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2011
복부 MRI 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술 방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 복부 MRI 영상에서 이러한 간 영역과 간의 혈관을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 1단계로 Region Growing의 개선된 방법으로 초기 설정된 간 영역의 외곽선 정보를 이용하여 씨앗점을 설정해 간 영역을 초기 분할한다. 2단계로 분할된 영역 경계선의 지역적 최소값을 이용하여 경계선의 보정 작업을 수행한다. 이후 3단계로 추출된 간 영역을 기반으로 영상 개선 후, 인페인팅(In-painting) 기법을 활용하여 간 영역 내부의 혈관 부분을 검출하게 된다. 제안 알고리즘의 평가는 전문의의 수작업 결과와 비교하였고, 결과 82.5%의 평균 정확도를 보여 제안 알고리즘의 효과적인 간혈관 검출을 확인하였다. 향후 본 연구의 확장으로 검출된 혈관 영역의 3D Volume Rendering 연구를 수행할 예정이다.
In this paper, we propose the drowsiness detection method for car driver. This paper determines whether or not the driver's eyes are closed using the depth and infrared videos. The proposed method has the advantage to detect drowsiness without being affected by illumination. The proposed method detects a face in the depth picture by using the fact that the nose is closest to the camera. The driver's eyes are detected by using the extraction of harr-like feature within the detected face region. This method considers to be drowsiness if eyes are closed for a certain period of time. Simulation results show the drowsiness detection performance for the proposed method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.466-468
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2001
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.
Kim, Dae-Hwan;Cho, Sang-Ho;Cheon, Young-Jae;Kim, Dai-Jin
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.516-520
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2007
This paper presents a intuitive, simple and easy smart home TV remote control system using the hand gesture recognition. Hand candidate regions are detected by cascading policy of the part of human anatomy on the disparity map image, Exact hand region is extracted by the graph-cuts algorithm using the skin color information. Hand postures are represented by shape features which are extracted by a simple shape extraction method. We use the forward spotting accumulative HMMs for a smart home TV remote control system. Experimental results show that the proposed system has a good recognition rate of 97.33 % for TV remote control in real-time.
An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAx clusterng algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action. But current segmentation methods based edge extraction methods generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, wheras the proposed algorithm has single operation ccording to active searching of fuzzy worms. In addition, we also genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzyz searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of rnages and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.85-96
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2020
It is important to extract salient object image and to solve the invariance problem for image recognition. In this paper we propose a new hybrid algorithm for invariance and improved classification performance in image recognition, whose algorithm is combined by FT(Frequency-tuned Salient Region Detection) algorithm, Guided filter, Zernike moments, and a simple artificial neural network (Multi-layer Perceptron). The conventional FT algorithm is used to extract initial salient object image, the guided filtering to preserve edge details, Zernike moments to solve invariance problem, and a classification to recognize the extracted image. For guided filtering, guided filter is used, and Multi-layer Perceptron which is a simple artificial neural networks is introduced for classification. Experimental results show that this algorithm can achieve a superior performance in the process of extracting salient object image and invariant moment feature. And the results show that the algorithm can also classifies the extracted object image with improved recognition rate.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.9
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pp.1375-1380
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1989
Mobility reduction parameters are extracted using a method based on the exploitatiion of Id-Vg and Gm-Vg characteristics of short channel n-MOSFETs in strong inversion region at room temperature. It is found that the reduction of the maximum field effect mobility, \ulcornerFE,max, with the channel length is due to i) the difference between the threshold voltage and the gate voltage which corresponds to the maximum transconductance, and ii) the channel length dependence of the mobility attenuation coefficient, \ulcorner The low field mobility, \ulcorner, is found to be independent of the channel length down to 0.25 \ulcorner ofeffective channel length. Also, the channel length reduction, -I, the mobility attenuation coefficient, \ulcorner the threshold voltage, Vt, and the source-drain resistance, Rsd, are determined from the Id-Vg and -gm-Vg characteristics n-MOSFETs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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