To classify the vehicle targets automatically using thermal images, there are usually two main categories of feature extraction method, local and shape feature extraction methods. Since thermal images have less texture information than color images, the shape feature extraction method is useful when the segmentation results are correct. However, if there are some errors in target segmentation, the shape feature may contain some errors, then the classification accuracy can be decreased. To overcome these problems, in this paper, we propose the segmentation reliability estimation method for target classification. The segmentation reliability can be estimated by using the difference information of average intensities and edge energies between the target and the background area. The estimated segmentation reliability is applied in the decision level fusion method of classification results using both shape and local features. Experiment results using the thermal images of the vehicle targets (main battle tank, armored personnel carrier, military truck, and an estate car) show that the proposed classification method and the segmentation reliability estimation method have a good performance in classification accuracy.
Kim, Seong Ho;Choi, Seung Hong;Yoon, Tae Jin;Kim, Tae Min;Lee, Se-Hoon;Park, Chul-Kee;Kim, Ji-Hoon;Sohn, Chul-Ho;Park, Sung-Hye;Kim, Il Han
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제19권2호
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pp.88-98
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2015
Purpose: To compare the interobserver and intraobserver reliability of mean apparent diffusion coefficient (ADC) values using contrast-enhanced (CE) T1 weighted image (WI) and T2WI as structural images between manual and semiautomatic segmentation methods. Materials and Methods: Between January 2011 and May 2013, 28 patients who underwent brain MR with diffusion weighted image (DWI) and were pathologically confirmed as having glioblastoma participated in our study. The ADC values were measured twice in manual and semiautomatic segmentation methods using CE-T1WI and T2WI as structural images to obtain interobserver and intraobserver reliability. Moreover, intraobserver reliabilities of the different segmentation methods were assessed after subgrouping of the patients based on the MR findings. Results: Interobserver and intraobserver reliabilities were high in both manual and semiautomatic segmentation methods on CE-T1WI-based evaluation, while interobserver reliability on T2WI-based evaluation was not high enough to be used in a clinical context. The intraobserver reliability was particularly lower with the T2WI-based semiautomatic segmentation method in the subgroups with involved $lobes{\leq}2$, with partially demarcated tumor borders, poorly demarcated inner margins of the necrotic portion, and with perilesional edema. Conclusion: Both the manual and semiautomatic segmentation methods on CE-T1WI-based evaluation were clinically acceptable in the measurement of mean ADC values with high interobserver and intraobserver reliabilities.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
PURPOSES : This study evaluates the reliability of the patterns of changes in the road surface temperature during winter using a statistical technique. In addition, a flexible road segmentation method is developed based on the collected road surface temperature data. METHODS : To collect and analyze the data, a thermal mapping system that could be attached to a survey vehicle along with various other sensors was employed. We first selected the test route based on the date and the weather and topographical conditions, since these factors affect the patterns of changes in the road surface temperature. Each route was surveyed a total of 10 times on a round-trip basis at the same times (5 AM to 6 AM). A correlation analysis was performed to identify whether the weather conditions reported for the survey dates were consistent with the actual conditions. In addition, we developed a method for dividing the road into sections based on the consecutive changes in the road surface temperature for use in future applications. Specifically, in this method, the road surface temperature data collected using the thermal mapping system was compared continuously with the average values for the various road sections, and the road was divided into sections based on the temperature. RESULTS : The results showed that the comparison of the reported and actual weather conditions and the standard deviation in the observed road surface temperatures could produce a good indicator of the reliability of the patterns of the changes in the road surface temperature. CONCLUSIONS : This research shows how road surface temperature data can be evaluated using a statistical technique. It also confirms that roads should be segmented based on the changes in the temperature and not using a uniform segmentation method.
본 논문에서는 독립문자 식별기 및 인식기를 바탕으로 한 결정값 발생기를 도입하여 무제 약 필기체 숫자 열을 효과적으로 인식하는 방안을 제안하였다. 필기체 숫자 열의 인식을 위해 사전 분할 모듈, 최종 분할 모듈 그리고 인식 모듈 등의 세 개의 모듈을 설계 구현하였다. 사전 분할 모듈에서는 결정값 발생기를 이용하여 독립 숫자, 접촉 숫자 그리고 끊어진 숫자 등을 구분하였다. 최종 분할 모듈에서도 결정값 발생기의 결과를 이용하여 접촉 숫자들을 분할하는 과정을 수행하고 인식 모듈에서 각각 분할된 숫자들을 인식하였다. 분할 기반 방식과 무 분할 방식을 혼용하여 필기체 숫자열을 인식함으로서 기존의 오 인식률을 최소화시키도록 하였다. 제안된 방식을 이용하여 NIST SD19 필기체 숫자 열 데이터베이스의 인식을 한 결과 기존의 연구결과에 비해 높은 96.7%의 인식률을 얻을 수 있었다.
Objective: To determine whether volumetric CT texture analysis (CTTA) using fully automatic tumor segmentation can help predict recurrence-free survival (RFS) in patients with intrahepatic mass-forming cholangiocarcinomas (IMCCs) after surgical resection. Materials and Methods: This retrospective study analyzed the preoperative CT scans of 89 patients with IMCCs (64 male; 25 female; mean age, 62.1 years; range, 38-78 years) who underwent surgical resection between January 2005 and December 2016. Volumetric CTTA of IMCCs was performed in late arterial phase images using both fully automatic and semi-automatic liver tumor segmentation techniques. The time spent on segmentation and texture analysis was compared, and the first-order and second-order texture parameters and shape features were extracted. The reliability of CTTA parameters between the techniques was evaluated using intraclass correlation coefficients (ICCs). Intra- and interobserver reproducibility of volumetric CTTAs were also obtained using ICCs. Cox proportional hazard regression were used to predict RFS using CTTA parameters and clinicopathological parameters. Results: The time spent on fully automatic tumor segmentation and CTTA was significantly shorter than that for semi-automatic segmentation: mean ± standard deviation of 1 minutes 37 seconds ± 50 seconds vs. 10 minutes 48 seconds ± 13 minutes 44 seconds (p < 0.001). ICCs of the texture features between the two techniques ranged from 0.215 to 0.980. ICCs for the intraobserver and interobserver reproducibility using fully automatic segmentation were 0.601-0.997 and 0.177-0.984, respectively. Multivariable analysis identified lower first-order mean (hazard ratio [HR], 0.982; p = 0.010), larger pathologic tumor size (HR, 1.171; p < 0.001), and positive lymph node involvement (HR, 2.193; p = 0.014) as significant parameters for shorter RFS using fully automatic segmentation. Conclusion: Volumetric CTTA parameters obtained using fully automatic segmentation could be utilized as prognostic markers in patients with IMCC, with comparable reproducibility in significantly less time compared with semi-automatic segmentation.
We propose a new method of generating client models for HMM based text-dependent speaker verification system with only a small amount of training data. To make a client model, statistical methods such as segmental K-means algorithm are widely used, but they do not guarantee the quality or reliability of a model when only limited data are avaliable. In this paper, we propose a blind speech segmentation based on level building DTW algorithm as an alternative method to make a client model with limited data. In addition, considering the fact that voiced sounds have much more speaker-specific information than unvoiced sounds and energy of the former is higher than that of the latter, we also propose a new score evaluation method using the observation probability raised to the power of weighting factor estimated from the normalized log energy. Our experiment shows that the proposed methods are superior to conventional HMM based speaker verification system.
Population aging and longevity have compelled major worldwide consumer markets to focus on senior citizens who exhibit a desire to nurture their appearance and obtain related products such as cosmetics. This trend signals an increasing need for in-depth research on elderly consumers in the color cosmetics market. This study identified the characteristics of seniors in the pre-elderly stage ("new seniors") based on their lifestyle and market segments. It employed online surveys with participants consisting of pre-elderly Korean women born between 1955 and 1963 who reside in the greater Seoul and Gyeonggi area. The study used SPSS 23.0 for factor analysis, reliability verification, cluster analysis, ANOVA, Duncan's test, and cross-analysis. The results show that new seniors could be classified into four groups based on lifestyle: Prime Seniors, Potential Seniors, Rational Seniors, and Slump Seniors. Each group has distinct characteristics. The findings suggest that the senior market requires further segmentation and is no longer a single uniform market. This study also confirms that the lifestyles of the elderly is an instrumental variable for their segmentation.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.843-854
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2020
The present study aims to analyze factors of brand equity in the retail stores in Vietnam; to recognize sub-dimensions connected with the forms of brand equity and thereby study the extent of the relationship among bases of market segmentation and brand equity. The present research made a collection of data by conducting a preliminary study. Responses were collected from the customers through a structured questionnaire to buy goods and services from the retail store in Vietnam. The sample size selected for the study was 196. The study applied various statistical tools, namely, Cronbach's Alpha for reliability checking, correlation and regression statistics with the support of SPSS Software. The brand association is treated as a vital determinant of brand equity that significantly influences the bases of market segmentation. Further, the study also recognized the fact that the majority of consumers who prefer to buy from retail stores are young and in the age-group of 18-24 years. The present study made an initial attempt to study the relationship among bases of market segmentation with the factors related to brand equity; thereby to offer a novel conceptual framework designed for retail stores in Vietnam for brand positioning.
본 논문에서는 고해상 피치검출을 이용해서 정확한 피치를 찾고 각 피치 주기에서의 상관함수와 문턱값을 비교하여 한국어 음성신호를 음소단위로 분리하는 알로리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 특성은 정확하고 고신뢰도를 갖으며, 변이구간이나 무음구간도 구분할 수 있다. 이 알고리듬은 음소단위로 분리하여 코드북을 설계하는 백터양자화와 음성인식 분야에 적용된다. 본 논문에서 제안한 알고리듬은 PC386/DX 상에서 386/MATLAB으로 실행한 결과 피치주기를 정확히 찾고 음소별로 분리가 가능함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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