This paper proposed the content-based retrieval system as a method for performing image retrieval through the effective feature extraction of the object of significant meaning based on the characteristics of man's visual system. To allow the object region of interest to be primarily detected, the region, being comparatively large size, greatly different from the background color and located in the middle of the image, was judged as the major object with a meaning. To get the original features of the image, the cumulative sum of tile declination difference vector the segment of the object contour had and the signature of the bipartite object were extracted and used in the form of being applied to the rotation of the object and the change of the size after partition of the total length of the object contour of the image into the normalized segment. Starting with this form feature, it was possible to make a retrieval robust to any change in translation, rotation and scaling by combining information on the texture sample, color and eccentricity and measuring the degree of similarity. It responded less sensitively to the phenomenon of distortion of the object feature due to the partial change or damage of the region. Also, the method of imposing a different weight of similarity on the image feature based on the relationship of complexity between measured objects using the fractal dimension by the Boxing-Counting Dimension minimized the wrong retrieval and showed more efficient retrieval rate.
Face Detection can be defined as follows : Given a digitalized arbitrary or image sequence, the goal of face detection is to determine whether or not there is any human face in the image, and if present, return its location, direction, size, and so on. This technique is based on many applications such face recognition facial expression, head gesture and so on, and is one of important qualify factors. But face in an given image is considerably difficult because facial expression, pose, facial size, light conditions and so on change the overall appearance of faces, thereby making it difficult to detect them rapidly and exactly. Therefore, this paper proposes fast and exact face detection which overcomes some restrictions by using neural network. The proposed system can be face detection irrelevant to facial expression, background and pose rapidily. For this. face detection is performed by neural network and detection response time is shortened by reducing search region and decreasing calculation time of neural network. Reduced search region is accomplished by using skin color segment and frame difference. And neural network calculation time is decreased by reducing input vector sire of neural network. Principle Component Analysis (PCA) can reduce the dimension of data. Also, pose estimates in extracted facial image and eye region is located. This result enables to us more informations about face. The experiment measured success rate and process time using the Squared Mahalanobis distance. Both of still images and sequence images was experimented and in case of skin color segment, the result shows different success rate whether or not camera setting. Pose estimation experiments was carried out under same conditions and existence or nonexistence glasses shows different result in eye region detection. The experiment results show satisfactory detection rate and process time for real time system.
An indole oxygenase originated from Rhodococcus sp. RHA1 was cloned into the expression vector, pTrc99A, in Escherichia coli, and designated pTCAN1. The pTCAN2 was constructed from pTCAN1 by the deletion of $lacI^q$ for the constitutive expression of indole oxygenase without adding IPTG in the medium. The complete open reading frame of indole oxygenase was 1,224 bp long, which encodes a protein of 407amino acids. Crude extracts of E. coli $DH5{\alpha}$/pTCAN1 and pTCAN2, respectively, were prepared and subjected to SDS-PAGE analysis. A band corresponding to molecular mass of about 43 kDa was appeared and this result correlated with the predicted molecular mass of cloned indole oxygenase. The E. coli harboring pTCAN1 and pTCAN2, respectively, showed blue color colony in LB plate. The pigment showing blue color was prepared from E. coli $DH5{\alpha}$/pTCAN2, and identified as indigo by experiments using spectrophotometer, HPLC, and TLC. The indigo-forming activity of indole oxygenases from the whole cell of E. coli $DH5{\alpha}/pTCAN1$ cultured at LB medium added 1mM of IPTG and that of E. coli/pTCAN2 showed about 1.75nmol/min/mg DCW (dry cell weight) and 3.85 nmol/min/mg DCW, respectively. Also, the E. coli $DH5{\alpha}$/pTCAN2 produced about $236{\mu}M$ of indigo after 48 hours incubation in TB medium supplemented with 2.5 mM of tryptophan.
Anthocyanin, a phenolic compound, is a pigment that shows blue or red color in the fruit, petal and other tissues. It is an important factor in grape berry skin pigment and accumulates only in the skin. This skin-specific accumulation of anthocyanin has been reported to be regulated by the ufgt gene which encodes UDP-glucose: flavonoid 3-O-glucosyltransferase that participates in the biosynthesis of anthocyanin. The ufgt gene is expressed only in berry skin, while the other genes involved in the biosynthetic pathway are expressed in both skin and flesh tissues. In order to determine whether anthocyanin accumulation is primarily regulated by compartment of UFGT, a ufgt cDNA clone was isolated from grape berry, its open reading frame was ligated in pBI121 vector in either a sense or an antisense orientation under the control of the CaMV35S promoter and the recombinant constructs were incorporated into tobacco plants. Several transgenic lines were selected and characterized to determine the level of expression of the grapevine ufgt transcript and endogenous homologs of tobacco. Compared to the wild-type, the amount of anthocyanins in sense transgenic plants increased by 44%, while the amount of anthocyanins in antisense transgenic plants decreased by 88%. In addition, the color of flowers became intense in the sense transgenic plants. These results suggest that over-expression or repression of the ufgt gene affected the accumulation of anthocyanin in flowers of tobacco.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.7
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pp.53-60
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2009
Motion estimation for H.264/AVC video CODEC is very complex and requires a huge amount of computational efforts because it uses multiple reference frames and variable block sizes. We propose the architecture of high-performance integer-pixel motion estimation circuit based on fast algorithms for multiple reference frame selection, block matching, block mode decision and motion vector estimation. We also propose the architecture of high-performance interpolation circuit for sub-pixel motion estimation. We described the RTL circuit in Verilog HDL and synthesized the gate-level circuit using 130nm standard cell library. The integer-pixel motion estimation circuit consists of 77,600 logic gates and four $32\times8\times32$-bit dual-port SRAM's. It has tile maximum operating frequency of 161MHz and can process up to 51 D1 (720$\times$480) color in go frames per second. The fractional motion estimation circuit consists of 22,478 logic gates. It has the maximum operating frequency of 200MHz and can process up to 69 1080HD (1,920$\times$1,088) color image frames per second.
Jo, Young-Bae;Na, Won-Seob;Eom, Sung-Je;Jeong, Yong-Jin
Journal of IKEEE
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v.18
no.4
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pp.485-494
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2014
Traffic Sign Recognition(TSR) is an important element in an Advanced Driver Assistance System(ADAS). However, many studies related to TSR approaches only in normal daytime environment because a sign's unique color doesn't appear in poor environment such as night time, snow, rain or fog. In this paper, we propose a new TSR algorithm based on machine learning for daytime as well as poor environment. In poor environment, traditional methods which use RGB color region doesn't show good performance. So we extracted sign characteristics using HoG extraction, and detected signs using a Support Vector Machine(SVM). The detected sign is recognized by a decision tree based on 25 reference points in a Normalized RGB system. The detection rate of the proposed system is 96.4% and the recognition rate is 94% when applied in poor environment. The testing was performed on an Intel i5 processor at 3.4 GHz using Full HD resolution images. As a result, the proposed algorithm shows that machine learning based detection and recognition methods can efficiently be used for TSR algorithm even in poor driving environment.
Numerical measurements were made for fresh weight, body length and width, head width, and color and length of antenna of Japanese pine sawyer, Monochamus alternatus adults, a primary vector of pine wood nematode, Bursaphelenchus xylophilus in Korea. We measured 563 females and 601 males that emerged out of dead pine logs from 2001 to 2002. General linear model analysis showed that measurements of fresh weight, body length, and body width were significantly higher in females than in males. Head width was not significantly different between sexes. Antennal length of males was significantly longer than that of females. For females and males respectively, average fresh weights were 0.305g and 0.277g, body lengths 20.97mm and 19.93mm, body widths 6.52mm and 6.18mm, head widths 3.78mm and 3.70mm, and antennal lengths 31.19mm and 45.49 mm. Antennal length or ratio of antennal length to body length overlapped in some ranges between 2 sexes. Therefore antennal length itself or ratio of antennal length to body length could not be used as a definite criterion to discriminate sexes. However, check on color of the antennae of 4,033 adults revealed without exception that basal part of every segment of flagellum of female antenna was covered with whitish-grey hairs, while whole part of every segment of male flagellum was covered with brownish-black hairs. This characteristics might be a best way to differentiate sex of this species.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1259-1266
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2014
Road signs provide important safety information about road and traffic conditions to drivers. Road signs include not only common traffic signs but also warning information regarding unexpected obstacles and road constructions. Therefore, accurate detection and identification of road signs is one of the most important research topics related to safe driving. In this paper, we propose a 3-D vision technique to automatically detect and track road signs in a video sequence which is acquired from a stereo vision camera mounted on a vehicle. First, color information is used to initially detect the sign candidates. Second, the SVM (Support Vector Machine) is employed to determine true signs from the candidates. Once a road sign is detected in a video frame, it is continuously tracked from the next frame until it is disappeared. The 2-D position of a detected sign in the next frame is predicted by the 3-D motion of the vehicle. Here, the 3-D vehicle motion is acquired by using the 3-D pose information of the detected sign. Finally, the predicted 2-D position is corrected by template-matching of the scaled template of the detected sign within a window area around the predicted position. Experimental results show that the proposed method can detect and track many types of road signs successfully. Tracking comparisons with two different methods are shown.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.5
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pp.1011-1019
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2015
CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) is a test used in computing to distinguish whether or not the user is computer or human. Many web sites mostly use the character-based CAPTCHA consisting of digits and characters. Recently, with the development of OCR technology, simple character-based CAPTCHA are broken quite easily. As an alternative, many web sites add noise to make it harder for recognition. In this paper, we analyzed the most recent CAPTCHA, which incorporates the addition of the natural images to obfuscate the characters. We proposed an efficient method using support vector machine to separate the characters from the background image and use convolutional neural network to recognize each characters. As a result, 368 out of 1000 CAPTCHAs were correctly identified, it was demonstrated that the current CAPTCHA is not safe.
Apple is the most economically important fruit in Korea. The suspected viroid disease of dapple apple was found in apple fruits cultivated in Kyungpook province. Symptoms begin in mid-July as small circular spots, which stand out against the background color on the young fruit. Dappling of the fruit becomes more intense and easier to detect as the fruit approaches maturity; the affected spots remain yellowish as the fruit matures. no leaf or bark syndromes have been associated with this disease. The infected fruits are downgraded considerably during quality grading. The low molecular weight RNA containing viroid RNA molecules were extracted from the peels of the apples with dapple symptoms. The RNA molecules were extracted from the apples using Qiagen column chromatography. The purified RNAs were used for the synthesis of cDNA with RT-PCR. The PCR products were then ligated into a pGEM-T Easy vector, cloned and sequenced. The sequence of the viroid RNA molecule shows 331 nucleotides with one base difference ("G" insertion between the position of 133 and 134) compared with that of the Apple scar skin viroid (ASSVd) reported by Hashimoto and Koganezawa in Japan. This is the first report on the occurrence of the ASSVd in apple trees cultivated in Korea, as well as the identification of a new Korean strain of the ASSVd.the ASSVd.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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