Adequate segmentation of target objects from the background plays an important role for the performance of automatic target recognition(ATR) system. This paper presents a new segmentation algorithm using fuzzy thresholding to extract a target. The proposed algorithm consists of two steps. In the first step, the region of interest(ROI) including the target can be automatically selected by the proposed robust method based on the frame difference of each image sensor. In the second step, fuzzy thresholding with a proposed membership function is performed within the only ROI selected in the first step. The proposed membership function is based on the similarity of intensity and the adjacency of target area on each image. Experimental results applied to real CCD/IR images show a good performance and the proposed algorithm is expected to enhance the performance of ATR system using multi-sensors.
전장분석을 위해서는 대상이 되는 적 부대에 대한 식별 및 이동 상황에 관한 정확한 정보가 요구된다. 그러나 통신 기술, 전파 방해, 전술 등의 이유로 모든 정보를 완벽하게 수집하는 것은 어렵다. 따라서 이미 수집된 이동 정보 및 도메인 지식을 이용한 미래 이동 상황의 예측 및 분석이 필요하다. 특히, 이동하는 부대들은 시간에 따라 위치 및 모양이 변하는 이동 객체의 특성을 가지므로, 전장분석을 위해서는 이동 객체를 관리하고 위치를 예측하는 기능이 필수적이다. 따라서 이 논문에서는 전장분석을 위한 이동 부대들의 위치를 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전장분석 응용 도메인에 적합한 미상의 부대 추론, 미확인 부대 추론, 주타격 방향을 예측하며, 데이타베이스에 저장되지 않은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치를 추정한다.
본 논문에서는 방사선 영상에서의 영역에 대한 임의의 조합 및 푸리에 기술자를 이용한 물체 검색 방법을 제안한다. 영상에서의 물체 인식에 있어 폐색 현상은 가장 문제가 된다. 하지만 방사선 영상에서는 다른 객체에 의해 폐색되는 현상이 발생하지 않는 이점이 있다. 이는 방사선 영상은 객체를 투과하는 방사선 양을 표현하기 때문이다. 이러한 방사선 영상의 특성을 고려할 때 객체를 찾는 과정에서 모양 기반의 기술자를 사용하는 것은 매우 효과적일 수 있다. 제안된 객체 추출 방법은, 영역 분할, 분할된 영역의 모든 경우의 수에 대한 조합 수행, 조합된 영역과 모델 영상과의 비교, 이렇게 세 단계로 구성된다. 또한 모델과의 비교 이전에 예상 가능한 불필요한 연산을 조합 과정에서 제거하였다. 모델과의 비교에 있어 회전과 이동에 강인한 푸리에 기술자를 이용하였다. 또한 크기 변화에 강인하기 위해 정규화 과정을 적용하였다. 최종적으로 제안된 방법을 통한 객체 추출 성능을 실험을 통해 확인하였다.
Fuzzy Controller is a system that displays a person's thoughts using membership function and IF-THEN rules. With the help of specialists' knowledge, rule bases can be explained in easy language. Furthermore Fuzzy Controller has strong resistance against turbulence. Its performance is especially prominent when targets cannot be measured in mathematic methods because the fuzzy controller can measure the output using only the relations between the input and output. With the increasing influence of multimedia on our daily lives, vision plays bigger role both in industries and personal lives. Like wise vision is being used in many areas such as detecting and identifying objects. It is difficult to detect and control targets because there is a delay in the calculating when using vision in detecting and controlling objects in large quantity. In this paper we showed how to use fuzzy controller in minimizing the calculation process, controlling target objects and moving view window instead of applying input variation through vision. Ball beam, which has strong nonlinear, was used as the target object and DSP320C6711 IDK by TI(Texas Instruments) company was for the benefit of speedy calculation and vision data operation.
We investigated the neural correlates of accurate eyewitness memory retrieval using functional near-infrared spectroscopy. We analyzed oxygenated hemoglobin ($HbO_2$) concentration in the prefrontal cortex during eyewitness memory retrieval task and examined regional $HbO_2$ differences between observed objects (target) and unobserved objects (lure). We found that target objects elicited increased activation in the bilateral ventrolateral prefrontal cortex, which is known for monitoring retrieval processing via bottom-up attentional processing. Our results suggest bottom-up attentional mechanisms could be different during accurate eyewitness memory retrieval. These findings indicate that investigating retrieval mechanisms using functional near-infrared spectroscopy might be useful for establishing an accurate eyewitness recognition model.
Recently, mobile manipulators have been utilized in agriculture industry for weed removal and harvest automation. This paper proposes a domain adaptive fruit detection method for harvest automation, by utilizing OWL-ViT model which is an open-vocabulary object detection model. The vision-language model can detect objects based on text prompt, and therefore, it can be extended to detect objects of undefined categories. In the development of deep learning models for real-world problems, constructing a large-scale labeled dataset is a time-consuming task and heavily relies on human effort. To reduce the labor-intensive workload, we utilized a large-scale public dataset as a source domain data and employed a domain adaptation method. Adversarial learning was conducted between a domain discriminator and feature extractor to reduce the gap between the distribution of feature vectors from the source domain and our target domain data. We collected a target domain dataset in a real-like environment and conducted experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method. In experiments, the domain adaptation method improved the AP50 metric from 38.88% to 78.59% for detecting objects within the range of 2m, and we achieved 81.7% of manipulation success rate.
본 논문에서는 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있을 경우를 가정하고, 해당 목표물의 고유 pole과 고유 공진주파수를 활용하여 목표물을 식별 및 위치를 추정하는 방안을 제시하였으며 가능성을 분석하였다. EM(Electromagnetic) 시뮬레이터를 활용하여 다양한 형태와 크기를 가진 완전도체(PEC: Perfect Electric Conductor)들을 모델링하였고, 이를 통해 획득한 EM 산란응답에 Cauchy 방법을 적용하여 물체의 고유 특성에 해당하는 고유 pole을 축적하여 pole 라이브러리를 생성하였다. 생성된 pole 라이브러리는 목표물에서 추출한 고유 pole과의 비교를 통해 목표물을 식별할 수 있는 가능성을 제공해 준다. 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있음을 가정하고 EM 시뮬레이션 모델링을 통해 얻은 전자파 산란 데이터로부터 관심 목표물의 응답을 추출하였으며, 시간영역에서 임펄스 응답의 시간 지연을 이용하여 목표물의 위치를 추정할 수 있었다. 또한 MP(Matrix Pencil) 방법을 적용하여 목표물의 고유 pole을 추출하였다. 최종적으로 계산된 고유 pole과 고유 공진주파수를 pole 라이브러리와 비교하여 탐지된 목표물을 구 형태의 빈 공간(직경 0.2m)으로 추정할 수 있었으며, 계산된 목표물의 위치(깊이)는 약 84 ~ 93%의 정확도를 보였다.
An efficient bit rate distribution technique that distributes available bits for multiple objects based on motion vector magnitude, size of object shape, and coding distortion is presented. This coding concept using the three parameters was exploited in MPEG-4 multiple object coding. But the scheme is likely to produce poor results such as allocating more bits to less important objects and degrading picture quality, due to the lack of analysis and research in view of human visual aspect. In this paper importance of each object is represented by the three parameters and visually analyzed. Target bits are distributed according to coding distortion using the pre-assigned shape and motion information.
이 논문에서는 객체의 크기, 움직임의 크기, 부호화 왜곡을 기준으로 다중객체간 가용비트를 효과적으로 분배하는 기법을 제안하였다. 세 변수를 이용하여 부호화하는 개념은 MPEG-4에서 다중객체를 부호화하는 데에 이용되었다. 그러나 변수들을 시각적인 관점에서 분석하여 이용하는 연구가 미흡하여 시각적으로 중요하지 않은 객체에 많은 비트가 할당되어 화질이 저하되는 결과를 초래하였다. 따라서 이 논문에서는 객체의 중요성을 세 가지 변수로 표현하고 시각적으로 비교하였다. 크기 및 움직임 정보는 입력 영상에서 미리 주어지고 왜곡량에 따라 비트를 분배하였다.
A thermal imaging system is implemented for the measurement and the analysis of the thermal distribution of the target objects. The main part of the system is a thermal camera in which a focal plane array typed sensor is introduced. The sensor detects the mid-range infrared spectrum of target objects and then it outputs a generic video signal which should be processed to form a frame thermal image. Here, a digital signal processor(DSP) is applied for the high speed processing of the sensor signals. The DSP controls analog-to-digital converter, performs correction algorithms and outputs the frame thermal data to frame buffers. With the frame buffers can be generated a NTSC signal and transferred the frame data to personal computer(PC) for the analysis and a monitoring of the thermal scenes. By performing the signal processing functions in the DSP the overall system achieves a simple configuration. Several experimental results indicate the performance of the overall system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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