Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.
This paper aimed to investigate the difference of clothing behavior and desired image according to individualism-collectivism cultural tendency for women. A survey of 217 adult women was conducted from November to December 2006, mainly in Daegu. Reliability, frequency, percentage, factor analysis, ANOVA, t-test, Tukey test and an -analysis were used for data analysis by using SPSS WIN 11.0 package. The results were as follows: First, while the group with a higher tendency toward individualism valued personality and convenience above everything else, the group which has a higher tendency to collectivism disposition has a much greater interested in conformity and brand-orientation. Second, while the group with a higher tendency toward individualism pursued an bold image for their clothing, the group with a higher tendency toward collectivism preferred a feminine and plain image. Third, regarding the individualism-collectivism and demographic peculiarity, there were no significant differences between the two groups according to marital status and average monthly income. However, there were significant differences in individualism-collectivism among the groups determined by age, occupation, educational background and rural or urban background.
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
In this paper, the effect of background grey levels on the visual perception of target image displayed on CRT monitor has been investigated. The purpose of this study is to investigate the efficacy of CRT monitor as a display medium of image Information especially in medical imaging field. Tllree sets of experiments have been performed in this study : the first was to measure the luminance response of CRT monitor and to find the best fitting equation, and the second was the psychophysical experiment measuring the threshold grey level differences between the target image and the background required for visual discrimination (or various background grey levels, and the third was to develop a visual model that is predictable of the threshold grey level difference measured in the psychophysical experiment. The result of psycophysical experiment shows that the visual perception performance is significantly degraded in the range of grey levels lower than 50, which is turned out due to she low luminance change of CRT monitor in this range while human eye has been adapted lo relatively bright ambient illumination. And it Is also shown in the simulation study using the developed visual model that the dominant factor degrading the visual performance is the reflected light from the monitor surface by ambient light in general illumination condition.
본 논문에서는 조영 영상을 받아들여 관상동맥을 효과적으로 추출하는 방법을 소개한다. 혈관 추출에 일반적으로 사용되는 디지털 혈관조영술(DSA : Digital Subtraction Angiography)은 조영제 투입 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 배경의 움직임에 민감하고 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오 검출이 발생할 수 있다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임에 기인하는 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 오 인식률은 감소하고 정확도는 증가함을 보여준다.
본 연구에서는 카메라로부터 입력되는 영상열에서 사람과 같은 유동적인 이동 물체를 신뢰성 있게 판별하는 방법을 제안한다. 실시간 처리가 요구되는 시스템으로 빠른 수행속도와 적은 계산망, 신뢰성 있는 동작을 위해 입력영상과 참고영상에서 차영상을 구하고, 차영상의 히스토그램을 분석하여 여러개의 임계치을 결정한 후, 이를 사용하여 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하고, 효율적으로 패턴을 분류할 수 있는 신경망을 이용하여 분리된 영역을 판별한다. 제안된 방법은 실제 상황에서 얻은 다양한 영상을 적용하여 실험하였으며, 4개층의 신경망을 적용하여 이동물체 검출 결과를 제시한다.
The ultimate purpose of this study is to provide the basic data for effective intervention of the patients complaining of their aspects and themselves and to help dental hygienists of keep them remaining healthy effectively. The data was collected by questions from 269 people including the outpatients requiring regular care from dental clinic from December 10, 2003 to January 10, 2004. Secord & Jourard's apparatus which measures the degree of self-satisfaction to the body image and Rosenberg's equipment measuring the degree of self-respect were used for this study. The data were analysed using a computerized program named statistical package for social science including t-test, ANOVA and Pearson-correlation coefficient. The result's of this study were summarized as follows: 1. The body image and the sense of self-respect were decided by the various characters of the inquired person. Comparing the inquired person's body image in terms of general background, they showed a big difference in sociability(p=0.004), age(p=0.003), sex(p=0.043). However the experience accident any and the frequency of visiting dental clinic had little effect on deciding their body image. Comparing the self-respect. in terms of the general background, they showed a significant. difference in sociability(p=0.002), age(p=0.041), experience of any accident(p=0.012), whereas age, sex, religion, the frequency of having treatment didn't show any difference with them. 2. The relationship between the score of their body image and the sense of self-respect was positively correlated(r=0.391, p=0.000).
The purpose of this study was to investigate visual evaluation according to various methods of motif presentation and the value contrast between the motif and background. The instruments developed for this purpose were two sets of stimuli and a response scale. the first set consisted of pattern stimuli. they were eight photographs of floral patterns constructed by using six different motif presentation methods and two different value contrasts. The second set had eight clothing stimuli, photographs of clothings with the above floral patterns. The 7-point sementic differential scale of 19 bipolar adjectives was used as the response scale. The data was analyzed by factor analysis, ANOVA and T-test. The major findings from this study were as follows; 1. Four factors emerged to account for the dimensional structure of the floral pattern image. These factors were attractiveness, tenderness, attention, and maturity. among them attractiveness and tenderness were the major dimensions 2. The patterns and the clothings had no significant difference from each other in terms of attractiveness and tenderness, but in terms of maturity and attention. The pattern presented a cute and sober image, but the clothing presented mature and gorgeous image. 3. methods of motif presentation had significant effects on all the factors. The pattern by shading method gave the most attractive and soft image, the one by line the most soberest, the one by area the most gorgeous, the one by collage the most unattractive, hardest, and cutest, and the one by mosaics the maturest. 4. The value contrast between the motif and background had no significant effects on attractiveness and maturity, but on tenderness and attention. The patterns with a high valued background presented a soft image, but the one with a low valued background a hard image. The patterns with a low valued area presented gorgeous image.
Moving Object segmentation extracts an interested moving object on a consecutive image frames, and has been used for factory automation, autonomous navigation, video surveillance, and VOP(Video Object Plane) detection in a MPEG-4 method. This paper proposes new segmentation method using difference images are calculated with three consecutive input image frames, and used to calculate both coarse object area(AI) and it's movement area(OI). An AI is extracted by removing background using background area projection(BAP). Missing parts in the AI is recovered with help of the OI. Boundary information of the OI confines missing parts of the object and gives inital curves for active contour optimization. The optimized contours in addition to the AI make the boundaries of the moving object. Experimental results of a fast moving object on a complex background scene are included.
본 논문은 조영 영상에서 유동적인 배경의 텍스쳐 분석을 통한 DSA(Digital subtraction Angiography: 디지털 혈관조영술)기반의 관상동맥 검출방법에 대해 기술한다. DSA 방법은 조영제를 투입하기 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 이 방법의 큰 단점은 배경의 움직임에 민감하고, 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오검출이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임으로 인한 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 성능 평가를 위하여 다섯 환자의 임상 관상동맥 조영 영상을 사용 하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 배경을 혈관으로 인식하는 오 인식률에서 약 $2\%$정도의 안정적인 결과를 보여주며, 정확도는 증가하였음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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