Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제13권1호
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pp.10-15
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2012
In conventional, skin detection methods using for skin color definitions is based on prior knowledge. By experimentation, the threshold value for dividing the background from the skin region is determined subjectively. A drawback of such techniques is that their performance is dependent on a threshold value which is estimated from repeated experiments. To overcome this, the present paper introduces a skin region detection method. This method uses a histogram approximation based on the mean shift algorithm. This proposed method applies the mean shift procedure to a histogram of a skin map of the input image. It is generated by comparing with the standard skin colors in the $C_bC_r$ color space. It divides the background from the skin region by selecting the maximum value according to the brightness level. As the histogram has the form of a discontinuous function. It is accumulated according to the brightness values of the pixels. It is then, approximated by a Gaussian mixture model (GMM) using the Bezier curve technique. Thus, the proposed method detects the skin region using the mean shift procedure to determine a maximum value. Rather than using a manually selected threshold value, as in existing techniques this becomes the dividing point. Experiments confirm that the new procedure effectively detects the skin region.
Sandeep, M.S.;Nagarajan, Praveen;Shashikala, A.P.;Habeeb, Shehin A.
Advances in Computational Design
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제1권3호
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pp.253-264
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2016
Based on the variation of strain along the cross section, any region in a structural member can be classified into two regions namely, Bernoulli's region (B-region) and Disturbed region (D-region). Since the variation of strain along the cross section for a B-region is linear, well-developed theories are available for their analysis and design. On the other hand, the design of D-region is carried out based on thumb rules and past experience due to the presence of nonlinear strain distribution. Strut-and-Tie method is a novel approach that can be used for the analysis and design of both B-region as well as D-region with equal importance. The strut efficiency factor (${\beta}_s$) is needed for the design and analysis of concrete members using Strut and Tie method. In this paper, equations for finding ${\beta}_s$ for bottle shaped struts in concrete deep beams (a D-region) with and without steel fibres are developed. The effects of transverse reinforcement on ${\beta}_s$ are also considered. Numerical studies using commercially available finite element software along with limited amount of experimental studies were used to find ${\beta}_s$.
본 논문에서는 영상 내에 존재하는 객체영역의 컬러비와 모멘트를 이용한 영상검색을 제안한다. 객체는 영상의 중심에 위치한다는 가설 하에 미리 정의한 중심영역의 우세컬러를 기반으로 수평-수직 투영을 이용하여 객체영역과 배경영역을 분할함으로써 최적의 공간정보를 획득한다. 또한 영상 내 객체의 회전 및 크기에 불변한 특성을 가지기 위해 컬러비와 모멘트를 특징정보로 이용하며 유사성 측정은 컬러 히스토그램의 구간별 연관성을 고려하기 위해 변형된 히스토그램 인터섹션을 이용한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 영역분할에 의한 방법보다 효율적인 결과를 보였다.
This paper describes the image data compression based on the image decomposition. We reduced the processing time using the segmentation based on the distribution of grey level, and obtained high compression rate using the Huffman run-length coding for the segmented image, and the 2-Dimensional least square curve fitting and the shift coder for each region.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.660-667
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2006
This paper presents a novel region-based snake method for vessel segmentation. According to geometric shape analysis of the vessel structure with different scale, an efficient statistical estimation of vessel branches is introduced into the energy objective function, which applies not only the vessel intensity information, but also geometric information of line-like structure in the image. The defined energy function is minimized using the gradient descent method and a new region-based speed function is obtained, which is more accurate to the vessel structure and not sensitive to the initial condition. The narrow band algorithm in the level set framework implements the proposed method, the solution of which is steady. The segmentation experiments are shown on several images. Compared with other geometric active contour models, the proposed method is more efficient and robust.
본 논문에서는 이진화기반 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 다음 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역들 간의 겹침을 방지하기 위하여 모폴로지 필터로 영역경계에 인접한 일정부분을 제거한다. 그리고 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.
분산 가상환경(DVE)이 대규모가 되어감에 따라, 고려해야 할 중요한 사항중의 하나는 확장성이다. DVE에 확장성을 지원하기 위한 여러 접근 방법 중의 하나는 region 분할 방법이다. 대부분의 DVE 시스템에서는 region은 분리되어 있으며 이웃한 region의 사용자들 사이의 상호작용이 지원된다. 하지만 사용자들은 항상 자신이 관심을 가지고 있는 이웃 region들 안의 모든 사용자 상태 정보를 알아야 한다. 이것은 region간 상호작용을 하는 사용자들에게 통신에 따른 부하가 많이 걸리게 되며 따라서 시스템 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 region 관리자가 현재 region안의 사용자들에 대한 관심도가 높은 이웃 region안의 사용자들의 일부만 선택한다. 이를 통해 region안의 사용자들은 이웃 region으로부터 모든 갱신 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통해 DVE 시스템은 확장성 있는 region안에서의 상호작용뿐만 아니라 region간 상호작용을 지원할 수 있다.
This paper proposes a region segmenting method for the Pap-smear image. The proposed method uses a pixel classifier based on neural network, which consists of four stages : preprocessing, feature extraction, region segmentation and postprocessing. In the preprocessing stage, brightness value is normalized by histogram stretching. In the feature extraction stage, total 36 features are extracted from $3{\times}3$ or $5{\times}5$ window. In the region segmentation stage, each pixel which is associated with 36 features, is classified into 3 groups : nucleus, cytoplasm and background. The backpropagation network is used for classification. In the postprocessing stage, the pixel, which have been rejected by the above classifier, are re-classified by the relaxation algorithm. It has been shown experimentally that the proposed method finds the nucleus region accurately and it can find the cytoplasm region too.
위치기반 서비스(Location-Based Service) 에서는 위치-기반 질의를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에, 사용자의 개인 정보가 상대방에게 노출될 수 있다. 따라서 사용자가 안전하게 위치기반 서비스를 사용할 수 있기 위해서는 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 위치기반 서비스에서 개인정보 보호를 위한 새로운 클로킹(cloaking) 영역 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 그리드를 이용하여 사용자가 요구하는 L개의 건물을 탐색한 후, K명의 사용자를 탐색하는 K-anonymity를 수행하여 최소 크기의 클로킹 영역을 생성한다. 이를 위해 그리드 기반의 색인 구조 및 효과적인 가지치기 방법을 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안하는 클로킹 영역 생성 알고리즘이 클로킹 영역의 크기 측면에서 기존의 연구보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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