Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권4호
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pp.283-288
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2001
In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.
In this paper, LED arrays with segmented mirrors and a mask are presented as a new dark-field illuminator for reflective Fourier ptychographic microscopy (FPM). The illuminator can overcome the limitations of the size and the position of samples that the dark-field illuminator using a parabolic mirror has had. The new concept was demonstrated by measuring a USAF 1951 target, and it resolved a pattern in group 10 element 6 (274 nm) in the USAF target. The new design of the dark-field illuminator can enhance competitiveness of the reflective FPM as a versatile measurement method in industry.
4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.
This paper has been studied a new approach using neural network to detect false laser marks. In the proposed approach, input images are segmented into R, G and B colors and implements mask areas respectively. And then average and variation values of the each mask area are extracted for the learning process to minimize input nodes. Using this technique, the new input data is obtained and implemented to the back-propagation algorithm using multi layer perception. This paper reduces the computational complexity necessary and shows better effectiveness to inspect false laser marks.
현재 영화, TV, 카메라, 광고 등과 같은 대중 매체를 이용한 영상 처리 기술들이 급속도로 발전되고 있다. 그러나 영상은 데이터를 처리 전송 및 저장하는 과정에서 열화가 발생하며, 주요한 원인은 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 밀도가 높아짐에 따라 잡음제거 특성이 다소 미흡해지고 시각적인 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 4개의 영역으로 세분화된 국부마스크를 적용한 메디안 필터를 제안하였으며, 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
현대 사회에서 영상은 멀티 디바이스 등에서 가장 효과적은 정보를 제공하며, 에지는 이러한 영상에서 중요한 특징 정보를 포함한다. 이와 같은 에지는 여러 응용분야에서 필수적인 전처리 과정으로 사용되며 우수환 에지 검출을 위해, 많은 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 Sobel, Roberts 방법들은 구현이 간단한 반면, 처리 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법들의 문제점을 보완하기 위해, 세분화된 마스크의 영역 평균을 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 이를 기존의 방법들과 비교하였다.
한국소성가공학회 1999년도 제3회 압연심포지엄 논문집 압연기술의 미래개척 (Exploitation of Future Rolling Technologies)
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pp.403-411
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1999
The steel plate for shadow mask is used in a Cathode-ray tube of TV monitor and is the strictest product in surface quality because hundreds thousand of holes are perforated in a plane of 25 ${\times}$25 inches. To mass-produce this product, a reversible cold rolling mill for silicon steel was used and the rolling technology and the activity for quality improvement are described in this work. Because the steel plate is a mild steel, which is very sensitive to strip-breakage even in a low tension, we reset the minimum tension values matching to the operating conditions. The roll mark due to the multi-segmented araangement of shape controlling roll was prevented by hardening the intermediate shape controlling roll and by changing the existing working-roll into a HSS (Hig Speed Steel) roll. The scratch caused by the speed difference between a idle roll and a strip was prevented by increasing the roll roughness. With these activities, the steel plate for shadow mask can be stable. The continuous improvement of quality is, however, required for the customer satisfaction both of domestic and overseas market.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.784-791
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2022
Tack coat is a thin layer of asphalt between the existing pavement and asphalt overlay. During construction, insufficient tack coat layering can later cause surface defects such as slippage, shoving, and rutting. This paper proposed a method for tack coat inspection improvement using an unmanned aerial vehicle (UAV) and deep learning neural network for automatic non-uniform assessment of the applied tack coat area. In this method, the drone-captured images are exploited for assessment using a combination of Mask R-CNN and Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Mask R-CNN is utilized to detect the tack coat region and segment the region of interest from the surroundings. GLCM is used to analyze the texture of the segmented region and measure the uniformity and non-uniformity of the tack coat on the existing pavements. The results of the field experiment showed both the intersection over union of Mask R-CNN and the non-uniformity measured by GLCM were promising with respect to their accuracy. The proposed method is automatic and cost-efficient, which would be of value to state Departments of Transportation for better management of their work in pavement construction and rehabilitation.
The aim in this paper is to show how to extract scalp of a series of brain MR images by using region growing segmentation algorithm. Most researches are all forces on the segmentation of skull, gray matter, white matter and CSF. Prior to the segmentation of these inner objects in brain, we segmented the scalp and the brain from the MR images. The scalp mask makes us to quickly exclude background pixels with intensities similar those of the skull, while the brain mask obtained from our brain surface. We make use of connected threshold method (CTM) and confidence connected method (CCM). Both of them are two implementations of region growing in Insight Toolkit (ITK). By using these two methods, the results are displayed contrast in the form of 2D and 3D scalp images.
Park, Jae-Yong;Park, Sang-Sung;Shin, Young-Geun;Jang, Dong-Sik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.910-924
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2010
As Internet usage has increased, the risk of adolescents being exposed to adult content and harmful information on the Internet has also risen. To help prevent adolescents accessing this content, a novel detection method for adult images is proposed. The proposed method involves three steps. First, the Image Of Interest (IOI) is extracted from the image background. Second, the IOI is distinguished from the segmented image using a novel weighting mask, and it is determined to be acceptable or unacceptable. Finally, the features (color and texture) of the IOI or original image are compared to a critical value; if they exceed that value then the image is deemed to be an adult image. A Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis was performed to define this optimal critical value. And, the textural features are identified using a gray level co-occurrence matrix. The proposed method increased the precision level of detection by applying a novel weighting mask and a receiver operating characteristic curve. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, 2850 adult and non-adult images were used for experimentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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