In this paper, we propose fingertip extraction and hand motion recognition method for augmented reality applications. First, an input image is transformed into HSV color space from RGB color space. A hand area is segmented using double thresholding of H, S value, region growing, and connected component analysis. Next, the end points of the index finger and thumb are extracted using morphology operation and subtraction for a virtual keyboard and mouse interface. Finally, the angle between the end points of the index finger and thumb with respect to the center of mass point of the palm is calculated to detect the touch between the index finger and thumb for implementing the click of a mouse button. Experimental results on various input images showed that our method segments the hand, fingertips, and recognizes the movements of the hand fast and accurately. Proposed methods can be used the input interface for augmented reality applications.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.12
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pp.93-102
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1998
In noisy environments, human speech productions are influenced by noises(Lombard effect), and speech signals are contaminated. These distortions dramatically reduce the performance of speech recognition systems. This paper proposes a method of the Lombard effect compensation and noise suppression in order to improve speech recognition performance in noise environments. To estimate the intensity of the Lombard effect which is a nonlinear distortion depending on the ambient noise levels, speakers, and phonetic units, we formulate the measure of the Lombard effect level based on the acoustic speech signal, and the measure is used to compensate the Lombard effect. The distortions of speech under noisy environments are cancelled out as follows. First, spectral subtraction and band-pass filtering are used to cancel out noise. Second, energy nomalization is proposed to cancel out the variation of vocal intensity by the Lombard effect. Finally, the Lombard effect level controls the transform which converts Lombard speech cepstrum to clean speech cepstrum. The proposed method was validated on 50 korean word recognition. Average recognition rates were 82.6%, 95.7%, 97.6% with the proposed method, while 46.3%, 75.5%, 87.4% without any compensation at SNR 0, 10, 20 dB, respectively.
In the field of image processing, a method of detecting and counting passengers as moving objects when getting on and off the bus has been studied. Among these technologies, one of the artificial intelligence techniques, the deep learning technique is used. As another method, a method of detecting an object using a stereo vision camera is also used. However, these techniques require expensive hardware equipment because of the computational complexity of used to detect objects. However, most video equipments have a significant decrease in computational processing power, and thus, in order to detect passengers on the bus, there is a need for an image processing technology suitable for various equipment using a relatively low computational technique. Therefore, in this paper, we propose a technique that can efficiently obtain the number of passengers on the bus by detecting the contour of the object through the background subtraction suitable for low-cost equipment. Experiments have shown that passengers were counted with approximately 70% accuracy on lower-end machines than those equipped with stereo vision camera.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.9
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pp.103-112
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1999
In this paper, a speaker-independent isolated world recognition system for a car navigation system is implemented using a general digital signal processor. This paper presents a method combining SNR normalization with RAS as a noise processing method. The semi-continuous hidden markov model is adopted and TMS320C31 is used in implementing the real-time system. Recognition word set is composed of 69 command words for a car navigation system. Experimental results showed that the recognition performance has a maximum of 93.62% in case of a combination of SNR normalization and spectral subtraction, and the performance improvement rate of the system is 3.69%, Presented noise processing method showed good speech recognition performance in 5dB SNR in car environment.
Objective : The mechanism of acupuncture to increase cerebral blood flow is still uncertain. The purpose of this study was to evaluate the neural basis of acupuncture by comparing the cerebral regions activated by the stimulation of two different methods of acupunctures at the same acupoint which was suggested by oriental medicine to increase rCBF. Materials and Methods : Thirty-nine healthy volunteers(26 males, 13 females, age $31{\pm}11$ years) were studies by rest/acupuncture Tc-99m ECD brain SPECT using a subtraction method. SPECTs using two methods(needle retention and heated needle with 90% alcohol) at two acupoints (right LI. 4 and ST. 36) were peformed at an interval of three days. For the needle retention method, acupuncture needle was inserted to a depth of about 2 cm into each acupoint 8 minutes after the lst acquisition and continued to retain, and the second injection of Tc-99m ECD was done 15 minutes after the insertion of needle. For the heated acupuncture method, heated needle was inserted in a twinkle within several msec 20 second after the second injection of Tc-99m ECD. The differences of between rest and acupuncture activation state were statistically analyzed using a statistical parametric mapping software. Result : Acupunctures of both methods reveal similar patterns of increase in rCBF. Acupuncture at ST.36 increase rGBF in left anterior temporal, right inferior frontal lobes, and left cerebellum. Acupuncture at LI. 4 increase rCBF in the left frontal cortex, right temporal pole, both inferior frontal cortices and right cerebellum. Conclusion : The effects of two different acupunctures to the same acupoints on rCBF were similar. Therefore, this result suggests Chat the mechanism of acupuncture in the increase of cerebral blood flow have a neural basis.
Currently. the north american symptomatic carotid endarterectomy trial, european carotid surgery trial, and common carotid method are used to measure the carotid stenosis for determining candidate for carotid endarterectomy using the projection angiography from different modalities such as digital subtraction angiography. rotational angiography, computed tomography angiography and magnetic resonance angiography. A new computerized carotid stenosis measuring system was developed using MR angiography axial image to overcome the drawbacks of conventional carotid stenosis measuring methods, to reduce the variability of inter-observer and intra-observer. The gray-level thresholding is one of the most popular and efficient method for image segmentation. We segmented the carotid artery and lumen from three-dimensional time-of-flight MRA axial image using gray-level thresholding technique. Using the measured intima-media thickness value of common carotid artery for each cases, we separated carotid artery wall from the segmented carotid artery region. After that, the regions of segmented carotid without artery wall were divided into region of blood flow and plaque. The calculation of carotid stenosis degree was performed as the following; carotid stenosis grading is(area measure of plaque/area measure of blood flow region and plaque) * 100%.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.681-686
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2012
This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust emotional speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient, root-cepstral coefficient, PLP coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient in the vocal tract length normalization method were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) and SBR(Signal Bias Removal) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using frequency warped RASTA mel-cepstral coefficient in the vocal tract length normalized method, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.4
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pp.620-626
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2008
We propose a feature map method to detect a collision for a motion-based game. The feature map can be made an optimally reduced motion data using subtraction image and virtual ball images according to image size and condition. And we calculate the overlapped ratio between moving image data and objects. This ratio is an invariant for detection even though image size is changed. And we compare this ration with collision detection constant, the feature map can detect fast collisions as well as the collided direction. To evaluate the method, we implemented a motion-base game that consists of a web cam, a player, an enemy, and some virtual balls, and we obtained some valid results for our method for the collision detection. The results demonstrated that the proposed approach is robust, and they can be used as a basic collide detection algorithm for a motion-based game where the size and the position of characters are continuously changing.
Kim, Hyun-Sung;Kang, Bong-Joo;Kim, Sung-Hun;Choi, Jae-Jeong;Lee, Ji-Hye
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.13
no.2
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pp.183-189
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2009
Purpose : To evaluate the usefulness of three-dimensional (3D) maximal intensity projection (MIP) reconstruction method in breast MRI. Materials and Methods : Total 54 breasts of consecutive 27 patients were examined by breast MRI. Breast MRI was performed using GE Signa Excite Twin speed (GE medical system, Wisconsin, USA) 1.5T. We obtained routine breast MR images including axial T2WI, T1WI, sagittal T1FS, dynamic contrast-enhanced T1FS, and subtraction images. 3D MIP reconstruction images were obtained as follows; subtraction images were obtained using TIPS and early stage of contrast-enhanced TIPS images. And then 3D MIP images were obtained using the subtraction images through advantage workstation (GE Medical system). We detected and analyzed the lesions in the 3D MIP and routine MRI images according to ACR $BIRADS^{(R)}$ MRI lexicon. And then we compared the findings of 3D MIP and those of routine breast MR images and evaluated whether 3D MIP had additional information comparing to routine MR images. Results : 3D MIP images detect the 43 of 56 masses found on routine MR images (76.8%). In non-mass like enhancement, 3D MIP detected 17 of 20 lesions (85 %). And there were one hundred sixty nine foci at 3D MIP images and one hundred nine foci at routine MR images. 3D MIP images detected 14 of 23 category 3 lesions (60.9%), 11 of 16 category 4 lesions (68.87%), 28 of 28 Category 5 lesions (100%). In analyzing the enhancing lesions at 3D MIP images, assessment categories of the lesions were correlated as the results at routine MR images (p-value < 0.0001). 3D MIP detected additional two daughter nodules that were descriped foci at routine MR images and additional one nodule that was not detected at routine MR images. Conclusion : 3D MIP image has some limitations but is useful as additional image of routine breast MR Images.
A model method has been known as the main characteristic of Singaporean elementary mathematics textbooks. However, little research has been conducted on how the model method is employed in the textbooks. In this study, we extracted contents related to the model method in the Singaporean elementary mathematics curriculum and then analyzed the characteristics of the model method applied to the textbooks. Specifically, this study investigated the units and lessons where the model method was employed, and explored how it was addressed for what purpose according to the numbers and operations. The results of this study showed that the model method was applied to the units and lessons related to operations and word problems, starting from whole numbers through fractions to decimals. The model method was systematically applied to addition, subtraction, multiplication, and division tailored by the grade levels. It was also explicitly applied to all stages of the problem solving process. Based on these results, this study described the implications of using a main model in the textbooks to demonstrate the structure of the given problem consistently and systematically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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