• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권3호
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• pp.445-452
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• 2010

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.

• 한국도서관정보학회지
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• 제38권3호
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• pp.277-296
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• 2007

본 연구는 기록관의 정보서비스에 마케팅 전략이 도입될 필요가 있다는 것을 제언하기 위한 것이다. 특히 현대의 기업 마케팅 전략으로 사용되고 있는 표적 마케팅은 고객만족을 위한 시장세분화를 기반으로 이루어지는데, 기록관이 이용자 요구에 부합하는 서비스를 계획하고 개발하여, 이용자 집단에 촉진시키기 위하여 표적마케팅의 시장세분화 전략이 도입될 필요가 있다. 본 연구는 기록관이 이용자를 세분하기 위하여 인구통계적 변수와 지리적 변순 심리적 변수 및 이용변수(이용목적, 조사의도, 질문유형, 지식수준, 관심주제, 이용빈도)를 활용하고, 이들 변수를 활용한 세분화를 위하여 기록이용자에 대한 데이터를 적극적으로 수집할 필요가 있음을 제언하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.40-47
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• 2017

To classify the vehicle targets automatically using thermal images, there are usually two main categories of feature extraction method, local and shape feature extraction methods. Since thermal images have less texture information than color images, the shape feature extraction method is useful when the segmentation results are correct. However, if there are some errors in target segmentation, the shape feature may contain some errors, then the classification accuracy can be decreased. To overcome these problems, in this paper, we propose the segmentation reliability estimation method for target classification. The segmentation reliability can be estimated by using the difference information of average intensities and edge energies between the target and the background area. The estimated segmentation reliability is applied in the decision level fusion method of classification results using both shape and local features. Experiment results using the thermal images of the vehicle targets (main battle tank, armored personnel carrier, military truck, and an estate car) show that the proposed classification method and the segmentation reliability estimation method have a good performance in classification accuracy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권9호
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• pp.2605-2625
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• 2024

Siamese-based segmentation and tracking algorithms improve accuracy and stability for video object segmentation and tracking tasks simultaneously. Although effective, variability in target appearance and background clutter can still affect segmentation accuracy and further influence the performance of tracking. In this paper, we present a memory propagation-based target-aware and mask-attention decision network for robust object segmentation and tracking. Firstly, a mask propagation-based attention module (MPAM) is constructed to explore the inherent correlation among image frames, which can mine mask information of the historical frames. By retrieving a memory bank (MB) that stores features and binary masks of historical frames, target attention maps are generated to highlight the target region on backbone features, thus suppressing the adverse effects of background clutter. Secondly, an attention refinement pathway (ARP) is designed to further refine the segmentation profile in the process of mask generation. A lightweight attention mechanism is introduced to calculate the weight of low-level features, paying more attention to low-level features sensitive to edge detail so as to obtain segmentation results. Finally, a mask fusion mechanism (MFM) is proposed to enhance the accuracy of the mask. By utilizing a mask quality assessment decision network, the corresponding quality scores of the "initial mask" and the "previous mask" can be obtained adaptively, thus achieving the assignment of weights and the fusion of masks. Therefore, the final mask enjoys higher accuracy and stability. Experimental results on multiple benchmarks demonstrate that our algorithm performs outstanding performance in a variety of challenging tracking tasks.

• 전자공학회논문지A
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• 제32A권4호
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• pp.65-74
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• 1995

In this paper, we propose a new technique to segment the moving target image from the natural background. This system as based on the optical BPEJTC for both detecting the moving target and automatically extracting the target image from the background by gradually eliminating the background image through the repeated correlation processes. Some computer simulation and experimental results show that the proposed system can effectively segment the moving car image from the fixed background, and that this system can be used for a fast moving target segmentation system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권12호
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• pp.3180-3199
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• 2013

While non-predefined object segmentation (NDOS) distinguishes an arbitrary self-assumed object from its background, predefined object segmentation (DOS) pre-specifies the target object. In this paper, a new and novel method to segment predefined objects is presented, by globally optimizing an orientation-based objective function that measures the fitness of the object boundary, in a discretized parameter space. A specific object is explicitly described by normalized discrete sets of boundary points and corresponding normal vectors with respect to its plane shape. The orientation factor provides robust distinctness for target objects. By considering the order of transformation elements, and their dependency on the derived over-segmentation outcome, the domain of translations and scales is efficiently discretized. A branch and bound algorithm is used to determine the transformation parameters of a shape model corresponding to a target object in an image. The results tested on the PASCAL dataset show a considerable achievement in solving complex backgrounds and unclear boundary images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1305-1318
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• 2012

영상분할은 영상 처리 및 패턴 인식에서 매우 어려운 전처리 과정 중 하나이다. 일반적으로는 단순하고 구현이 쉽기 때문에 OTSU의 방법이 많이 사용되고 있지만, 영상의 히스토그램이 단일 분포를 갖거나 단일 분포에 가까울 경우에는 영상 분할이 정확히 되지 못한다. 또한, 만일 표적이 영상에 비해서 소형인 경우 표적의 히스토그램 분포가 작아져서 단일 분포에 가까워진다. 본 논문에서는 소형 표적 검출을 위한 개선된 영상 분할 기법을 제안하였다. 단일 분포 히스토그램의 단점을 극복하기 위하여 배경 히스토그램의 영향을 감소시키는 기법을 적용하였으며, SNR을 높이기 위하여 지역 평균화 기법을 1D OTSU에 적용하였다. 실제 열 영상을 기반으로 실험을 수행한 결과 2D OTSU 방법에 비해서 연산 시간은 크게 줄었으며, 영상 분할 결과는 개선되었음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.23-38
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• 2007

세분화는 크게 목적변수의 유무에 따라 분석방법이 달라지게 된다. 본 논문은 특수법인의 경영지표를 바탕으로 목적변수가 존재하지 않을 경우의 세분화를 통해 전략방향을 도출하는 사례 연구를 제안하고자 한다. 군집분석을 통한 세분화의 경우, 많은 변수를 사용하여 분류를 하게 되면 군집별 특성화가 어렵게 된다. 따라서 군집의 특성을 잘 반영할 수 있는 대표적 요인변수를 요인분석을 통해 추출하고 이 대표요인을 바탕으로 2단계 군집분석을 통한 세분화를 고려하였다. 이를 통해 총 6개의 세분화 군집을 도출하고 각 군집 별 강점요인을 강화하고 약점요인을 보완하는 방향으로 전략방향을 설정하여 제안하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.571-574
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• 2005

In this paper, we propose an efficient image segmentation technique for large-sized monochrome images using a hybrid approach which combines threshold and region-based techniques. First, an image is partitioned into fixed-size blocks and for each block the representative intensity is determined by averaging pixel intensities within the block. Next, the neighborhood blocks that have similar characteristics with respect to a specific threshold are merged in order to form candidate regions. Finally, those candidate regions are refined to get final target object regions by merging regions considering the spatial locality and certain criteria. We have performed experiments on images selected from various domains and showed that our technique was able to extract target object regions appropriately from most images.