KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1390-1403
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2016
Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.
PCB 제작 분야에서 TCP와 COF에서는 전기적인 특성검사만으로 자동화를 이루어지고 있으며, 실제 단락 및 돌기(근사단락) 형태의 데이터 불량 등에 대해서는 노동력을 동원해 불량을 검출하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 영상처리에 의해 국부지역패턴 분석법에 기초한 검출기법을 제안한다. 제안한 방법은 히스토그램보정, 공간위치보정 및 최대왜곡좌표를 구하는 전처리 과정을 포함하여, 지역기반의 패턴분석법이 적용된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 영역기반의 검출기법에 비해 성능이 개방 및 근사개방 결함 검출에서 크게 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
Multilayer co-extrusion blown film construction is a popular technique for producing plastic films for various packaging industries. Automated detection of defective films can improve the quality of film production process. In this paper, we propose a film inspection system that can detect and classify film defects robustly. In our system, first, film images are acquired through a high speed line-scan camera under an appropriate lighting system. In order to detect and classify film defects, an inspection algorithm is developed. The algorithm divides the typical film defects into two groups: intensity-based and texture-based. Intensity-based defects are classified based on geometric features. Whereas, to classify texture-based defects, a texture analysis technique based on local binary pattern (LBP) is adopted. Experimental results revealed that our film inspection system is effective in detecting and classifying defects for the multilayer co-extrusion blown film construction line.
In this study we propose a new texture feature extraction method based on an estimation of the brightness and structural uniformity of CT images representing the important characteristics for emphysema recognition. The Center-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP) is first used to combine gray level in order to describe the brightness uniformity characteristics of the CT image. Then the gradient orientation difference is proposed to generate another CS-LBP code combining with gray level to represent the structural uniformity characteristics of the CT image. The usage of the gray level, CS-LBP and gradient orientation differences enables the proposed method to extract rich and distinctive information from the CT images in multiple directions. Experimental results showed that the performance of the proposed method is more stable with respect to sensitivity and specificity when compared with the SGLDM, GLRLM and GLDM. The proposed method outperformed these three conventional methods (SGLDM, GLRLM, and GLDM) 7.85[%], 22.87[%], and 16.67[%] respectively, according to the diagnosis of average accuracy, demonstrated by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.
Hossain, Mohammad Arif;Le, Nam-Tuan;Islam, Amirul;Hong, Chang Hyun;Jang, Yeong Min
한국통신학회논문지
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제41권2호
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pp.198-205
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2016
In the contemporary world, the breakthrough of the ultra-modern technologies has been blessed with the camera. This device has become omnipresent either integrated on with other devices such as smartphones, notebooks, laptops, handheld devices and so on. In addition, digital signage, display and monitors have also become very widespread around us everywhere. These types of scenarios have made imaginable to imagine about the consuming of the unused resources. The dual use of displayed contents can make it possible to use it as an advertisement as well as a transmitter for camera based communication. In this study, a digital watermarking algorithm based communication method has been analyzed. We have introduced Binary Pattern (BP) based a new message extracting algorithm to extract message in an efficient way from the watermarked image compared to other algorithms. Besides, the previous works using camera and display have been illustrated using comparative analysis. This paper has demonstrated an advantageous overview using the experimental results which reveals that the proposed methodology significantly reduces the complexity while augmenting the advantages of the proposed scheme. Moreover, the simulation results have shown the advantages of the proposed scheme over the other schemes.
UV Psc is a typical RS CVn type system undergoing dynamic chromosphere activity. We performed photometric observations of the system in 2015 and secured new BVR light curves showing well-defined photometric waves. In this paper, we analyzed the light curves using Wilson-Devinney binary code and investigated the orbital period of the system. The combination of our light curve synthesis with the spectroscopic solution developed by previous investigators yielded the absolute parameters as: $M_1=1.104{\pm}0.042M_{\odot}$, $R_1=1.165{\pm}0.025R_{\odot}$, and $L_1=1.361{\pm} 0.041L_{\odot}$ for the primary star, and $M_2=0.809{\pm}0.082M_{\odot}$, $R_2=0.858{\pm}0.018R_{\odot}$, and $L_2=0.339 {\pm}0.010L_{\odot}$ for the secondary star. The eclipse timing diagram for accurate CCD and photoelectric timings showed that the orbital period may vary either in a downward parabolic manner or a quasi-sinusoidal pattern. If the latter is adopted as a probable pattern for the period change, a more plausible account for the cyclic variation may be the light time effect caused by a circumbinary object rather than an Applegate-mechanism occurring via variable surface magnetic field strengths.
최근 많은 지능형 보안 시나리오 및 범죄수사에서는 사진이 아닌 얼굴 영상과 다수의 정면 사진과의 매칭을 요구한다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 이러한 요구를 충분히 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 동일 인물의 스케치와 사진 간의 양식 차이를 줄임으로써, 이질적 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 텍스처 기술자들(그레이 레벨 동시 발생 행렬, 멀티스케일 지역 이진 패턴)을 통하여 영상의 텍스처 특징들을 각각 추출하고, 이를 바탕으로 고유특징 정규화 및 추출기법을 통해 변환 행렬을 생성하게 된다. 이렇게 생성된 벡터들 간 계산된 스코어 값은 스코어 정규화 방식들을 통하여 최종적으로 스케치 영상의 신원을 인식하게 된다.
In this paper, we review two-dimensional measuring methods referring to target patterns. The patterns consist of two linearly-repeated patterns or is designed repeatedly in two-dimension. The repeated properties are reflectivity, refractivity, air-gapping distance, capacitance, magnetic reluctance, electrical resistance and sloping gradient, etc. However, the optical methods are generally used for high speed processing and density, and their encoding principles are treated here. In case of two-dimensional pattern, as there is not inherently error between single units encoding the pattern except for the metrology frame errors, the end-effector position of an object accompanying the pattern can be measured with respect of the global frame without via error. Therefore, it is regarded as a substitute for laser interferometer with severe environmental constraints and has been applied to the high-accurate planar actuator.
본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.
관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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