The registration is an important part of image processing and pattern recognition. In this paper, the integral projection method is proposed as the first stage of the two-stage template matching. The computation time of the proposed method is one-tenth of that of the two-stage template matching technique with a sub-template. This method is applied to a noisy (real)image with a different bias level and gives a correct template position, while the two-stage template matching technique with a sub-template cannot detect correctly.
오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.
Jin, Mi Hyun;Yeo, Sang-Rae;Choi, Heon Ho;Park, Chansik;Lee, Sang Jeong
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제3권2호
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pp.45-51
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2014
GNSS has the disadvantage of being vulnerable to jamming, and thus, the necessity of jamming countermeasure techniques has gradually increased. Jamming countermeasure techniques can be divided into an anti-jamming technique and a jammer localization technique. Depending on the type of a jammer, applicable techniques and performance vary significantly. Using an appropriate jamming countermeasure technique, the effect of jamming on a GNSS receiver can be attenuated, and prompt action is enabled when estimating the location of a jammer. However, if an inappropriate jamming countermeasure technique is used, a GNSS receiver may not operate in the worst case. Therefore, jammer identification is a technique that is essential for proper action. In this study, a technique that identifies a jammer based on template matching was proposed. For template matching, analysis of a received jamming signal is required; and the signal analysis was performed using a spectral correlation function. Based on a simulation, it was shown that the proposed identification of jamming signals was possible at various JNR.
This paper proposes some technical approaches for automatic detection of pulmonary nodules in chest X-ray images. We applied threshold technique for the lung field segmentation and extended the lung field by using morphological methods. A template matching technique was employed for automatic detecting nodules in lung area. Genetic algorithm(GA) was used in template matching(TM) to select a matched image from various reference patterns(simulated typical nodules). We eliminated the false-positive candidates by using histograms and contrasts. We used standard databases published by Japanese Society of Radiological Technology (JSRT) for correct results. Also we employ two-dimensional Gaussian distribution for some reference images because the shadow of lung nodules in radiogram generally shows the distributions. Nodules of about 89% were correctly detected by our scheme. The simulation results show that it is an effective method to indicate lesions on chest radiograms.
The location template matching(LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and requires a certain measure of similarity between two time signals. In general, the correlation coefficient is widely used as the measure of similarity, while the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of the impact localization. Another possible measure is the frequency response assurance criterion(FRAC), though this has not been applied yet. In this paper, these three different measures of similarity are examined comparatively by using experimental data in order to understand the properties of these measures of similarity. The comparative study shows that the correlation coefficient and the FRAC give almost the same information while the group delay based method gives the shape oriented information that is best suitable for the location template matching method.
The location template matching (LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and requires a certain measure of similarity between two time signals. In general, the correlation coefficient is widely used as the measure of similarity, while the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of the impact localization. Another possible measure is the frequency response assurance criterion (FRAC), though this has not been applied yet. In this paper, these three different measures of similarity are examined comparatively by using experimental data in order to understand the properties of these measures of similarity. The comparative study shows that the correlation coefficient and the FRAC give almost the same information while the group delay based method gives the shape oriented information that is best suitable for the location template matching method.
In object tracking, the template matching methods have been developed and frequently used. It is fast enough, but not robust to an object with the variation of size and shape. In order to overcome the limitation of the template matching method, this paper proposes a template update technique. After finding an object position using the correlation-based adaptive predictive search, the proposed method selects blocks which contain object's boundary. It estimates the motion of boundary using block matching, and then updates template. We applied it to IR image sequences including an approaching object. From the experimental results, the proposed method showed successful performance to track object.
In this paper, we have developed a target recognition algorithm based on a template matching technique using Synthetic Aperture Radar (SAR) images. For efficient computations, Radon transform-based azimuth estimation algorithm was used with the template matching. MSTAR data set was divided into two groups according to the depression angles, which were a train set and a test set. Template data were generated by rotating and cropping chips which were from MSTAR train set using the azimuth estimation algorithm. Then the template matching process between test data and template data was performed under various conditions. Performance variation according to contrast enhancement preprocessing which is scarce in open literature was also presented. The analysis results show that the target recognition algorithm could be useful for the automatic target recognition using SAR images.
The location template matching (LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and is often applied to structural health monitoring and large scale human-computer interface (HCI) systems. The LTM method utilizes a certain measure of similarity between two time signals. The correlation coefficient is most widely used for this purpose, and the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of finding the best matching pair of signals. In practice, one of key essential consideration for implementing the LTM method is to guarantee that a sufficient number of vibration modes must be contained in the measured signal, and yet the lower sampling rate is needed for a real-time implementation. In this paper, the properties of correlation coefficient and group delay with respect to the number of vibration modes are investigated. A few important results are obtained through extensive computer simulations and experiments. If the number of vibration modes contained in the measured signal is more than four it is sufficient for the correlation based LTM method, while the group delay based LTM method requires smaller number of vibration modes.
This paper proposes a new detection method of human faces in grey scale images with cluttered background using a facial 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, etc. Until now, many researches about face detection have been done, and applications in more complicated conditions are increasing. The existing technique proposed by Sirohey shows relatively good performance in image with cluttered background, but can apply only to image with one face and needs much computation time. The proposed method is designed to reduce complexity and be applied even in the image with several faces by introducing template matching as preprocess. The results show that the proposed method produces more correct detection rate and needs less computation time than the existing one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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