Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1919-1924
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2006
In this study, the run-up of water waves on slopes of s-berm breakwaters was investigated by performing a series of hydraulic experiments. The run-up height was analyzed in detail by using the effects of wave steepness and surf similarity parameter. In general, the run-up heights were decreased as the height and the width of berm were increased. However, the variation of run-up height was small for change of wave steepness and surf similarity parameter.
This paper presents an x-ray medical image panorama system which can overcome the smallness of the images that exist on a source computer during remote medical processing. In the system, after the standard medical image format DICOM is converted to the PC standard image format, a MSR algorithm is used to enhance X-ray images of low quality. Then SURF and Multi-band blending are applied to generate a panoramic image. Also, this paper evaluates the proposed SURF based system through the average gray value error and image quality criterion with X-ray image data by comparing with a SIFT based system. The results show that the proposed system is superior to SIFT based system in image quality.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.938-940
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2017
본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력 영상으로부터 화염을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염은 특정 RGB 좌표계를 가지며 지속해서 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염 검출 알고리즘은 먼저 야외 환경에서 조도의 변화에 관계없이 화염 검출 알고리즘을 적용하기 위해 Color Constancy 알고리즘을 적용한다. 그 후 화염의 RGB 좌표계와 움직임의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 Opponent SURF와 SVM을 통해 최종 화염을 검출한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염을 검출할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.222-225
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2011
영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 중요한 기초 기술 중에 하나이다. 하지만 스케일, 회전, 조명, 시점변화에 강인한 대응점을 찾는 것은 쉬운 작업이 아니다. 이러한 문제점을 보안하기 위해서 스케일 불변 특징 변환(Scale Invariant Feature Transform) 고속의 강인한 특징 추출(Speeded up robust features) 알고리즘등에 제안되었지만, 시점 변화에 있어서 취약한 문제점을 나타냈다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 시점 변화에 강인한 영상매칭을 위해서 원본 영상과 질의 영상간 유사도 높은 특징점들의 호모그래피 변환을 이용해서 질의 영상을 원본 영상과 유사하게 보정한 뒤에 매칭을 통해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 구현하였다. 시점이 변화된 여러 영상을 통해서 기존 SIFT,SURF와 성능과 수행 시간을 비교 함으로서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.55-58
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2011
This paper proposes a method of occluded number recognition by matching interest points. Interest points of input pattern are found via SURF features extracting and matched to interest points of clusters in database following three steps: SURF matching, coordinate matching and SURF matching on coordinate matched points. Then the satisfied interest points are counted to compute matching rate of each cluster. The input pattern will be assigned to cluster having highest matching rate. We have experimented our method to different numerical fonts and got encouraging results.
Face-based video retrieval has become an active and important branch of intelligent video analysis. Face profiling and matching is a fundamental step and is crucial to the effectiveness of video retrieval. Although many algorithms have been developed for processing static face images, their effectiveness in face-based video retrieval is still unknown, simply because videos have different resolutions, faces vary in scale, and different lighting conditions and angles are used. In this paper, we combined content-based and semantic-based image analysis techniques, and systematically evaluated four mainstream local features to represent face images in the video retrieval task: Harris operators, SIFT and SURF descriptors, and eigenfaces. Results of ten independent runs of 10-fold cross-validation on datasets consisting of TED (Technology Entertainment Design) talk videos showed the effectiveness of our approach, where the SIFT descriptors achieved an average F-score of 0.725 in video retrieval and thus were the most effective, while the SURF descriptors were computed in 0.3 seconds per image on average and were the most efficient in most cases.
Haemocyte characterization in the surf clam, Mectra veneriformis was carried out based on morphological, cytochemical, and phagocytic characteristics. The haemocytes were classified into two cell types, granulocytes and agranulocytes on the basis of presence of cytoplasmic granules. Granulocytes were then classified again into 2 types, large eosinophilic granulocytes and small eosinophilic granulocytes after staining with May-Grünwald Giemsa. In electron microscopy, both types of granulocytes contained electron-dense and electron-lucent cytoplasmic granules. Agranulocytes (hyalinocytes) were also divided into two cell types, large agranulocytes and small agranulocytes based on their sizes. Both cell types did not have granules in cytoplasm. Granulocyte and agranulocyte were negative for the enzyme activities of alkaline phosphatase, peroxidase, and $\beta$-glucuronidase but positive for phenoloxidase and acid phosphatase activities. Both types of haemocytes have phagocytic activity, with the exception of small agranulocyte, and granulocytes seemed more active in this respect than agranulocytes. This present study is the first study to characterize haemocytes of M. veneriformis.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.1005-1007
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2017
문화적 진보와 경제 발전은 사람들의 사회 활동을 증가시키고 있으며, 이로 인하여 사람들이 자신에게 적합한 옷을 착용하고자 하는 요구가 높아졌다. 이러한 현상에 따라 일일이 매장을 방문하여 옷을 구입하는 것보다는 가상현실(또는 증강현실)내에서 다양한 옷을 입어보고자 하는 Virtual Dressing Room에 대한 연구개발이 많이 수행되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 증강현실 기술을 기반으로 하는 Virtual Dressing 시스템에 대하여 제시한다. 특히 그 간에 수행되지 않았던 장애인을 위한 Virtual Dressing 시스템을 SURF 알고리즘을 기반으로 제시한다. 이러한 시스템은 움직임이 불편한 장애인에게 더욱 필수적인 시스템이 될 것이며, 인터넷 기반의 매장을 위해 수요도 충족할 것으로 판단한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.96-98
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2018
요즘 많은 사람이 사용하고 있는 쏘카, 그린카, 피플카, 딜카 등 카 셰어링(car sharing) 애플리케이션 방식에 대한 차량 외관 부분이 많은 문제점으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카 셰어링 시스템에 SURF(Speed-Up Robust Feature) 시스템 방식을 휴대폰 애플리케이션에 적용하여 카 셰어링 시스템에서 발생하고 있는 외부적인 훼손에 대하여 사용자들의 안정적인 보안 솔루션을 제공하고자 한다.
Object detection and tracking have become one of the most active research areas in the past few years, and play an important role in computer vision applications over our daily life. Many tracking techniques are proposed, and Camshift is an effective algorithm for real time dynamic object tracking, which uses only color features, so that the algorithm is sensitive to illumination and some other environmental elements. This paper presents and implements an effective moving object detection and tracking to reduce the influence of illumination interference, which improve the performance of tracking under similar color background. The implemented prototype system recognizes object using invariant features, and reduces the dimension of feature descriptor to rectify the problems. The experimental result shows that that the system is superior to the existing methods in processing time, and maintains better problem ratios in various environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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