Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.347-350
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2011
This paper propose a statistical color model of background extraction base on Hue-Saturation-Value(HSV) color space, instead of the traditional RGB space, and shows that it provides a better use of the color information. HSV color space corresponds closely to the human perception of color and it has revealed more accuracy to distinguish shadows [3] [4]. The key feature of this segmentation method is based on processing hue component of color in HSV color space on image area. The HSV color model is used, its color components are efficiently analyzed and treated separately so that the proposed algorithm can adapt to different environmental illumination condition and shadows. Polar and linear statistical operations are used to calculate the background from the video frames. The experimental results show that the proposed background subtraction method can automatically segment video objects robustly and accurately in various illuminating and shadow environments.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.237-241
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2011
Stable operation of an industry crane becomes more important as current industry facilities become larger and operate at higher speeds. This paper proposes implementing a system for monitoring moving objects within safety lines of an industry crane by camera. The cost of implementing such a system is low, since it requires only a webcam and notebook computer. The detection algorithm of moving objects uses the feature extraction method by image differential histograms. The proposed system is robust to variations in the weather and environment. The area of the inside safety lines is considered and shadow removal algorithm is used for good performance of the system. The system is valuable for practical applications in the industry.
We use adaptive method and determine threshold coefficient so that the algorithm could decide a suitable binarization threshold coefficient of the image to detecting a marker; therefore, we solve the light influence on the shadow area and dark region. In order to improve the speed for reducing computation we created Integral Image. The algorithm detects an outline of the image by using canny edge detection for getting damage or obscured markers as it receives the noise removed picture. The strength of the line of the outline is extracted by Hough transform and it extracts the candidate regions corresponding to the coordinates of the corners. Markers extracted using the equation of a straight edge to find the coordinates. By using the equation of straight the algorithm finds the coordinates the corners. of extracted markers. As a result, even if all corners are obscured, the algorithm can find all of them and this was proved through the experiment.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.1
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pp.49-55
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2008
The face extraction is very important to provide the images of the roads and road sides without the problem of privacy. For face extraction form roadside images, we detected the skin color area by using HSI and YCrCb color models. Efficient skin color detection was achieved by using these two models. We used a connectivity and intensity difference for grouping, skin color regions further we applied shape conditions (rate, area, number and oval condition) and determined face candidate regions. We applied thresholds to region, and determined the region as the face if black part was over 5% of the whole regions. As the result of the experiment 28 faces has been extracted among 38 faces had problem of privacy. The reasons which the face was not extracted were the effect of shadow of the face, and the background objects. Also objects with the color similar to the face were falsely extracted. For improvement, we need to adjust the threshold.
Kim, Dong In;Lee, Gang Seong;Han, Kun Hee;Lee, Sang Hun
Journal of the Korea Convergence Society
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v.10
no.5
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pp.1-8
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2019
In this paper, we propose an improved facial skin color extraction method to solve the problem that facial surface is lost due to shadow or illumination in skin color extraction process and skin color extraction is not possible. In the conventional HSV method, when facial surface is brightly illuminated by light, the skin color component is lost in the skin color extraction process, so that a loss area appears on the face surface. In order to solve these problems, we extract the skin color, determine the elements in the H channel value range of the skin color in the HSV color space among the lost skin elements, and combine the coordinates of the lost part with the coordinates of the original image, To minimize the number of In the face detection process, the face was detected using the LBP Cascade Classifier, which represents texture feature information in the extracted skin color image. Experimental results show that the proposed method improves the detection rate and accuracy by 5.8% and 9.6%, respectively, compared with conventional RGB and HSV skin color extraction and face detection using the LBP cascade classifier method.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.14
no.2
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pp.163-168
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2008
Ship detection from satellite remote sensing is a crucial application for global monitoring for the purpose of protecting the marine environment and ensuring marine security. It permits to monitor sea traffic including fisheries, and to associate ships with oil discharge. An automatic ship detection approach for RADARSAT Fine Synthetic Aperture Radar (SAR) image is described and assessed using in situ ship validation information collected during field experiments conducted on August 6, 2004. Ship detection algorithms developed here consist of five stages: calibration, land masking, prescreening, point positioning, and discrimination. The fine image was acquired of Ulsan Port, located in southeast Korea, and during the acquisition, wind speeds between 0 m/s and 0.4 m/s were reported. The detection approach is applied to anchoring ships in the anchorage area of the port and its results are compared with validation data based on Vessel Traffic Service (VTS) radar. Our analysis for anchoring ships, above 68 m in length (LOA), indicates a 100% ship detection rate for the RADARSAT single beam mode. It is shown that the ship detection performance of SAR for smaller ships like barge could be higher than the land-based radar. The proposed method is also applied to estimate the ship's dimensions of length and breadth from SAR radar cross section(RCS), but those values were comparatively higher than the actual sizes because of layover and shadow effects of SAR.
In this paper, different RFID tag types compliant with UHF frequency based RFID system were chosen to build RFID tag embedded concrete blocks. Then, by placing the tags in systematically varied depths of a concrete block, we could measure the RF signal attenuation pattern as the performance indicator of a specific concrete embedded RFID system. Experiments show that the concrete mixing ratio makes no significant difference in tag detection performance level. The significance of the developed RFID system lies in its capability of eliminating GPS's error and shadow area as well as providing smart infrastructure for supporting truly pervasive ubiquitous computing applications especially in outdoor environment.
This paper proposes a method that detects a license plate in complex background using a multiple-color model and character layout information. A layout of a green license plate is different from that of a white license plate. So, this study used a strategy that firstly assumes the plate color and then utilizes its layout information. At first, it extracts green areas from an input image using a multiple-color model which combined HIS and YIQ color models with RGB color model. If green areas are detected, it searches the character layout of the green plate by analyzing the connected components in each areas. If not detected, it searches the character layout of the white plate in all area. Finally, it extracts a license plate by grouping the connected components which corresponds to characters. Experimental result shows that 98.1% of 419 input images are correctly detected. It also shows that the proposed method is robust against illumination, shadow, and weather condition.
Unlike other critical forest diseases, pine pitch canker in Korea has shown rather mild symptoms of partial loss of crown foliage and leaf discoloration. This study used high-resolution satellite images to detect and monitor canopy decline by pine pitch canker. To enhance the subtle change of canopy reflectance in pitch canker damaged tree crowns, multi-temporal analysis was applied to two KOMPSAT multispectral images obtained in 2011 and 2015. To assure the spectral consistency between the two images, radiometric corrections of atmospheric and shadow effects were applied prior to multi-temporal analysis. The normalized difference vegetation index (NDVI) of each image and the NDVI difference (${\Delta}NDVI=NDVI_{2015}-NDVI_{2011}$) between two images were derived. All negative ΔNDVI values were initially considered any pine stands, including both pitch canker damaged trees and other trees, that showed the decrease of crown foliage from 2011 to 2015. Next, $NDVI_{2015}$ was used to exclude the canopy decline unrelated to the pitch canker damage. Field survey data were used to find the spectral characteristics of the damaged canopy and to evaluate the detection accuracy from further analysis.Although the detection accuracy as assessed by limited number of field survey on 21 sites was 71%, there were also many false alarms that were spectrally very similar to the damaged canopy. The false alarms were mostly found at the mixed stands of pine and young deciduous trees, which might invade these sites after the pine canopy had already opened by any crown damages. Using both ${\Delta}NDVI$ and $NDVI_{2015}$ could be an effective way to narrow down the potential area of the pitch canker damage in Korea.
Park, Jae-Jin;Oh, Sangwoo;Park, Kyung-Ae;Lee, Min-Sun;Jang, Jae-Cheol;Lee, Moonjin
Journal of the Korean earth science society
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v.39
no.3
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pp.241-249
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2018
As the international trade increases, vessel traffics around the Korean Peninsula are also increasing. Maritime accidents hence take place more frequently in the southern coast of Korea where many big and small ports are located. Accidents involving ship collision and sinking result in a substantial human and material damage as well as the marine environmental pollution. Therefore, it is necessary to locate the ships quickly when such accidents occur. In this study, we suggest a new ship detection index by comparing and analyzing the reflectivity of each channel of the Korea MultiPurpose SATellite-2 (KOMPSAT-2) images of the area around the Gwangyang Bay. A threshold value of 0.1 is set based on a histogram analysis, and all vessels are detected when compared with RGB composite images. After selecting a relatively large ship as a representative sample, the distribution of spatial reflectivity around the ship is studied. Uniform shadows are detected on the northwest side of the vessel. This indicates that the sun is in the southeast, the azimuth of the actual satellite image is $144.80^{\circ}$, and the azimuth angle of the sun can be estimated using the shadow position. The reflectivity of the shadows is 0.005 lower than the surrounding sea and ship. The shadow height varies with the position of the bow and the stern, perhaps due to the relative heights of the ship deck and the structure. The results of this study can help search technology for missing vessels using optical satellite images in the event of a marine accident around the Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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