본 논문에서는 치과용 의료시스템(Dental PACS)에서 필요한 시계열 분석(Subtraction Radiography) 방법에 기반 하여 기존의 연구에서 갖지 못했던 영상정렬의 자동화 방안과 미세변화 검출 방안을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 단일 템플릿 방식의 문제점을 해결하기 위해 인공치아 및 자연치아의 기하학적 형태 정보를 이용하여 각 치아에 대한 관심영역을 획득하고 획득된 관심영역을 기준으로 지식 기반(knowlege-based)의 다중 템플릿(multi-template) 방식의 정합을 통해 치아 주위에서 발생되는 미세변화를 빠르고 정확하게 검출할 수 있다. 실험결과 제안된 방법은 신속하고 정확하게 치아 주위의 미세변화에 대한 검출이 가능하였고, 보다 객관적이고 정량적인 결과를 제시할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 보행자 검출 시, 교차 상황에서 발생하는 문제 해결을 위한 방법을 제안한다. 영상에서 특정 보행자를 검출하는 동안 다른 보행자와 교차하는 경우, 기존에 검출하던 보행자가 아닌 다른 보행자를 잘못 검출하는 문제가 발생한다. 문제 해결을 위해 제안하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 검출할 특정 보행자를 bounding box로 선택하고 해당영역을 템플릿으로 추출한다. HOG를 이용하여 영상에서 보행자들을 검출하고, 후보영역으로 지정한다. 후보영역으로 지정된 보행자들을 앞서 템플릿으로 추출한 특정보행자와 비교하여 검출할 보행자를 최종 선택한다. 비교에는 템플릿 매칭, 히스토그램 비교와 LBP를 이용한다.
Neural networks has widely been be used for several practical applications such as speech, image processing, and pattern recognition. Thus, a approach to the voltage-controlled current source in areas of neural networks, the key features of CNN in locally connected only to its netighbors. Because the architecture of the interconnection elements between cells in very simple and space invariant, CNNs are suitable for VLSI implementation. In this paper, processing element of digital programmable CNN with variable template memory was implemented using CMOS circuit. CNN PE circuit was designe dto control gain for obtaining the optimal solutions in the CNN output. Performance of operation for 4*4 CNN circuit applied for fixed template and variable template analyzed with the result of simulation using HSPICE tool. As a result of simulations, the proposed variable template method verified to improve performance of operation in comparison with the fixed template method.
Many researchers conducted the effort for improving the classification accuracy of satellite image. Most of the study has used optical spectrum information of each pixel for image classification. By applying this method for high resolution satellite image, number of class becomes increase. This situation is remarkable for house, because the roof of house has variety of many colors. Even if the classification is carried out for many classes, roof color information of each house is not necessary. Most of the case, we need the information that object is house or not. In this study, we propose the method for detecting the object by using Genetic Algorithms (GA). Aircraft was selected as object. It is easy for this object to detect in the airport. An aircraft was taken as a template. Object image was taken from QuickBird. Target image includes an aircraft and Haneda Airport. Chromosome has four or five parameters which are composed of number of template, position (x,y), rotation angle, rate of enlarge. Good results were obtained in the experiment.
본 논문에서는 스테레오 영상의 정합값(matching)을 통한 얼굴 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 얼굴색상 정보의 RGB컬러공간을 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역 검출하였다. 추출된 얼굴영역으로부터 눈 형판(template)을 적용하여 눈 사이의 거리와 기울어짐, 코와 입에 대한 특징의 기하학적인 특징 벡터를 추출하였다. 또한 제안한 방법은 2차원 특징정보 뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 눈, 코, 입의 특징을 추출할 수 있었다. 실험을 통하여 약 1m이내 거리에서 73%의 일치율을 보였고, 약 1m이후 거리에선 52%의 일치율을 보였다.
This paper proposes a new segmentation method of human races from grey scale images with clutter using a racial template and elliptical structure of the human head. Face detection technique can be applied in many areas of image processing such as face recognition, composition and computer graphics. Until now, many researches about face detection have been conducted, and applications in more complicated conditions are increasing. The general case is more in a complicated background than in a simple one, and a image with not only one face. Research and development of face detection in such a general case are growing rapidly, and the necessity for that is increasing continuously. Sirohey proposed a face detection method using linearized elliptical equation. The method designed in this paper is improved to be applicable even in the more general cases like where the face is much smaller than the image size and with many faces in one image using template matching and elliptic fitting technique.
In this paper the intent recognition system which recognizes the human's head movements as a simple non-verbal intent representation is presented. The system recognizes five basic intent representations. i.e., strong/weak affirmation. strong/weak negation, and ambiguity by image processing of nodding or shaking movements of head. The vision system for tracking the head movements is composed of CCD camera, image processing board and personal computer. The modified template matching method which replaces the reference image with the searched target image in the previous step is used for the robust tracking of the head movements. For the improvement of the processing speed, the searching is performed in the pyramid representation of the original image. By inspecting the variance of the head movement trajectories. we can recognizes the two basic intent representations - affirmation and negation. Also, by focusing the speed of the head movements, we can see the possibility which recognizes the strength of the intent representation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1650-1669
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2017
In this study, each pixel in an ear is used as a centroid to generate a cake. Subsequently the major axis length of this cake is computed and obtained. This obtained major axis length serves as a feature to recognize an ear. Later, the ear hole is used as a centroid and a 16-circle template is generated to extract the major axis lengths of the ear. The 16-circle template extracted signals are used to recognize an ear. In the next step, a ring-to-line mapping technique is used to map these major axis lengths to several straight-line signals. Next, the complex plane vector computing technique is used to determine the similarity of these major axis lengths, whereby a solution to the image-rotating problem is achieved. The aforementioned extracted signals are also compared to the ones that are extracted from its neighboring pixels, whereby solving the image-shifting problem. The algorithm developed in this study can precisely identify an ear image by solving the image rotation and image shifting problems.
얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.
본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는 데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때, 오류 역전파 신경망을 사용했을 때와 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 각각 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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