최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다.
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. Three 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 difference between the target image and the background required for visual discrimination for 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 the low luminance change of CRT monitor in this range while human eye has been adapted to relatively bright ambient illumination.
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.
제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.
배경 모델링 및 물체 검출 기술은 실시간 비디오 처리 기술에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 그동안 많은 연구들이 진행되었지만 안정적인 성능을 위해서는 아직도 상당한 계산량을 요구한다. 이 때문에 고해상도 영상 처리나 객체 추적, 행동 분석 및 대상 인식 등의 알고리즘과 함께 사용되는 경우, 실시간 처리에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가장 일반적으로 쓰이는 배경 모델링 기법 중의 하나인 혼합정규모델(mixtures of Gaussian)을 근사화한 효과적인 다봉(multimodal) 배경 모델링 및 물체 검출 방법을 제안한다. 근사화의 타당성과 각 과정들을 유도 및 검증하였고, 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 방법의 안정성과 유연성을 유지하면서 3배 이상의 처리 속도를 나타냄을 보였다.
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.
This paper proposes an object detection method based on motion estimation using background subtraction in the fisheye images obtained through omni-directional camera mounted on the vehicle. Recently, most of the vehicles installed with rear camera as a standard option, as well as various camera systems for safety. However, differently from the conventional object detection using the image obtained from the camera, the embedded system installed in the vehicle is difficult to apply a complicated algorithm because of its inherent low processing performance. In general, the embedded system needs system-dependent algorithm because it has lower processing performance than the computer. In this paper, the location of object is estimated from the information of object's motion obtained by applying a background subtraction method which compares the previous frames with the current ones. The real-time detection performance of the proposed method for object detection is verified experimentally on embedded board by comparing the proposed algorithm with the object detection based on LKOF (Lucas-Kanade optical flow).
This study was conducted by extending Ajzen's Theory of Planned Behavior(TPB) model in analyzing physician's observance behavior of National Health Insurance review standards. An extended TPB model was proposed by including 'background knowledge'and 'dorganizational commitment'in original model to predict physician's review standards observance behavior. Surveys for data collection were carried out on the physicians who were working in a general hospital, clinics, specialized hospitals, local medical centers and long term care hospitals located in Daegu and Kyoung-Buk province in Korea. Two hundreds twenty copies of questionnaires were distributed and 166 physicians responded. Data were analyzed using a structural equation model. The results show that an affirmative attitude and subjective norms have significant positive effects on physicians' behavior of observing review standards. However, the effect of perceived behavioral control on intention to behavior is not significant. The organizational commitment and background knowledge have a positive effect on the intention of observance of review standards. In conclusion, because physician's observance behaviors are affected by background knowledge and organizational commitment as well as attitudes, subjective norms, hospital managements should establish a communication system to share information on the review standards among physicians and provide appropriate measures to increase physician's organizational commitment.
JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.666-670
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2011
In this paper, we propose a stable active contour based tracking method which utilizes the bimodal segmentation technique to obtain a background color diminished image frame. The proposed method overcomes the drawback of the Mansouri model which is liable to fall into a local minimum state when colors appear in the background that are similar to the target colors. The Mansouri model has been a foundation for active contour based tracking methods, since it is derived from a probability based interpretation. By stabilizing the model with the proposed speed function, the proposed model opens the way to extend probability based active contour tracking for practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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