방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.
This research explores the relationship between body image and clothing behavior in order to enhance self-efficacy among multicultural children based on a survey of 167 children. The statistical analysis indicated that children value(in decreasing order)family-esteem, friend-esteem, self-esteem, and school-esteem. School-esteem is the lowest, with boys displaying slightly higher levels of esteem than girls. A boys' self-esteem appears enhanced by higher satisfaction with overall appearance and weight; however, girls' self-esteem helped them address appearance and physical characteristics with positive attitudes. In addition, the clothing behavior of children significantly influenced self-esteem to differing degrees based upon gender. A boys' self-esteem can be increased by having them show interest in clothes rather than letting them wear similar clothes to their friends because their self-esteem can be heightened by higher interests and lower similarity. A girls' self-esteem can be augmented by the clean management of clothes and comfortable wearing due to their emphasis on manageability and comfort. This survey was limited to the Gyeonggi and Inchon area and leaves room for future studies.
스테레오 좌우 영상간의 색 일치는 3D 영상을 재현할 때 매우 중요하다. 이를 위해 카메라 세팅 및 촬영 환경을 일치시켜서 스테레오 영상을 획득하더라도 여전히 색 불일치가 나타나게 된다. 이러한 색 불일치는 특성에 따라 전역과 지역적인 색불일치로 구분될 수 있다. 따라서 이들 특성을 고려하여 스테레오 영상의 색을 정확히 일치시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 누적 히스토그램과 3D 거리정보를 이용하여 전역과 지역의 색 불일치를 동시에 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 기준이 되는 영상의 누적 히스토그램을 기반으로 한 매칭 함수를 이용하여 전역적으로 발생하는 색 불일치를 보정한다. 다음으로 대응되는 샘플 특징점 간의 CD-LUT(color difference look-up table)을 구성하고, disparity map을 통한 3D 거리 정보를 기반으로 한 샘플 특징점의 유사성을 기준으로 가중치를 적용하여 지역적인 색 일치를 수행한다. 마지막으로 전역적인 보정과 지역적인 보정된 영상을 결합함으로서 스테레오 영상에서 나타나는 색 불일치를 보정하였다. 색차가 발생한 스테레오 영상에 대해 기존 색 일치 방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 색상 유사도를(hue similarity)와 MOS(mean opinion scores) 이용하여 평가하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 통한 결과 영상이 기존 방법을 통한 결과 영상보다 더 높은 수치를 나타냄을 알 수 있었다.
In this paper, we present a non-static color histogram method to retrieve clothing images that are similar to a query clothing. Given clothing area, our method automatically extracts major colors by using the octree-based quantization approach[16]. Then, a color palette that is composed of the major colors is generated. The feature of each clothing, which can be either a query or a database clothing image, is represented as a color histogram based on its color palette. We define the match color bins between two possibly different color palettes, and unify the color palettes by merging or deleting some color bins if necessary. The similarity between two histograms is measured by using the weighted Euclidean distance between the match color bins, where the weight is derived from the frequency of each bin. We compare our method with previous histogram matching methods through experiments. Compared to HSV cumulative histogram-based approach, our method improves the retrieval precision by 13.7 % with less number of color bins.
Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (rpxy, rpz, rsxy, rsz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of rpxy = 10, rpz = 1, rsxy = 3, rsz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.
2차원 형상기술자는 형상의 특성을 수치화하여 형상의 분류와 비교를 가능하게 하며, 영상 검색 및 3차원 모델 검색 등에 적용되어왔다. 기존에 개발된 기술자들은 한 형상의 외곽선에 해당하는 폐곡선만을 기술하거나 정밀성이 떨어진다는 한계가 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 하나 이상의 폐곡선으로 이루어진 다중형상에 적용하기 위한 다중 곡률-단계 공간 (Multi Curvature-Scale Space) 기술자를 제안한다. 구체적으로, 하나의 폐곡선을 기술하는데 뛰어난 곡률-단계공간 기술자를 각 폐곡선에 적용하고, 이와 함께 전체 형상내의 각 폐곡선들의 배치 형태를 수치화하여 전체 형상을 기술한다. 또한, 기술자를 구성하는 각 값의 가중치를 조절할 수 있게 하여 사용자에 따른 유사도의 모호함을 극복할 수 있게 하였다. 제시하는 다양한 실험 결과는 제안하는 기술자의 유용함을 나타낸다.
In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.
This study classifies the lifestyle of elderly female consumers in their 60's and 70's and examines the influence of lifestyles on personal clothing purchase behavior. This paper classified the types of lifestyle and examined the influence of lifestyle types on the perceived importance of salesperson's characteristics and store evaluation criteria. A survey was conducted on 194 elderly females in their 60's and 70's living in Seoul. The SPSS 14.0 program was used to analyze the data. Descriptive statistics, factor analysis, reliability analysis, K-means cluster analysis, and one-way ANOVA followed by Duncan post hoc comparisons were conducted. The research results are as follow. First, in order to identify the lifestyle factors of elderly female consumers a factor analysis was conducted that indicated 9 factors. Second, as a result of the cluster analysis of lifestyle types, the respondents were classified into 'proactives', 'passive stagnants', 'independent misers', and 'conservative consumers'. Third, according to lifestyle, weight on 'appearance and image', 'professionalism', 'ethics', 'similarity', and 'customer orientation' abilities of the salesperson were significantly different. Fourth, in relation to the store evaluation criteria by lifestyle, a significant difference was found in the attention to 'physical service' by a salesperson.
본 논문에서는 MR 영상에서 중간형상정보를 이용한 활성형상모델 기반의 반월상 연골 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 훈련집합 내의 형상 변형을 반영하기 위해 반월상 연골 통계형상모델을 생성한다. 둘째, 큰 변형을 갖는 반월상 연골의 견고한 분할을 위해 유사도에 따른 가중치 기법을 이용하여 중간형상정보 생성 기법을 제안한다. 마지막으로 활성형상모탤 적합을 통해 반월상 연골 자동 분할을 수행한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 자동 분할과 반자동 분할 결과간의 평균거리차이를 측정하였고 이를 컬러맵으로 표현하였다. 실험 결과 평균거리차이는 내측 반월상 연골은 $0.54{\pm}0.16mm$, 외측 반월상 연골은 $0.73{\pm}0.39mm$으로 측정되었고, 수행시간은 평균 4.87초로 측정되었다.
최근, 모바일 임베디드 기술의 발달로 인하여 일반 사용자가 멀티미디어콘텐츠를 손쉽게 제작하고 이를 GIS(geographic information system) 웹 맵과 연동하여 다양하게 응용 하는 매쉬업 서비스가 웹 2.0 인터넷환경에서 활발히 서비스되고 있다. 그러나 매쉬업 서비스에서 다뤄지는 콘텐츠는 웹 맵과 연동되어 GPS 좌표 정보와 같은 사용자의 공간상 이동 경로를 포함하는 새로운 형태의 콘텐츠인데 반해 해당 콘텐츠에 대한 지적 재산 및 사생활 보호를 위한 방법이 아직까지 존재하지 않는다. 본 논문에서는 GIS 웹 맵 매쉬업 서비스에서 사용자 사생활 보호와 불법 촬영자 추적을 위하여 모바일 카메라 폰을 통해 촬영된 이미지 내에 위치 정보와 사용자 정보를 은닉하는 기법을 제안하고 이를 스마트 폰에 구현하였다. 위치정보에 대하여 좌표 값의 오차 범위를 최소화하기 위해 비트 가중치를 고려하여 색차신호에 은닉하였으며, 부정 촬영자를 추적하기 위해 장비 고유번호, 전화번호, 촬영날짜 정보를 휘도신호에 대해 주파수도메인 상에 은닉하였다. 실험 결과 위치정보 삽입에서 다양한 영상처리에 대해서 신뢰할 수 있는 오차범위를 가짐을 확인할 수 있었고, 포맷변환 시에도 위치정보를 정확히 추출하였다. 휘도신호의 정보은닉 실험 결과 공격에 의해 훼손된 영상에 대하여 유사도 패턴 매칭을 통하여 삽입한 정보를 모두 검출 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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