Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2006.10b
/
pp.509-514
/
2006
Human action recognition is an active research area in computer vision. In this paper, we present a robust method for human action recognition by using combined information of human body shape and motion information with multiple views image sequence. The principal component analysis is used to extract the shape feature of human body and multiple block motion of the human body is used to extract the motion features of human. This combined information with multiple view sequences enhances the recognition of human action. We represent each action using a set of hidden Markov model and we model each action by multiple views. This characterizes the human action recognition from arbitrary view information. Several daily actions of elderly persons are modeled and tested by using this approach and they are correctly classified, which indicate the robustness of our method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.16
no.4
/
pp.1146-1165
/
2022
A huge amount of data in the form of videos and images is being produced owning to advancements in sensor technology. Use of low performance commodity hardware coupled with resource heavy image processing and analyzing approaches to infer and extract actionable insights from this data poses a bottleneck for timely decision making. Current approach of GPU assisted and cloud-based architecture video analysis techniques give significant performance gain, but its usage is constrained by financial considerations and extremely complex architecture level details. In this paper we propose a data pipeline system that uses open-source tools such as Apache Spark, Kafka and OpenCV running over commodity hardware for video stream processing and image processing in a distributed environment. Experimental results show that our proposed approach eliminates the need of GPU based hardware and cloud computing infrastructure to achieve efficient video steam processing for face detection with increased throughput, scalability and better performance.
Shadow is a common phenomenon observed in natural scenes, but it has a negative influence on image analysis such as object recognition, feature detection and scene analysis. Therefore, the process of detecting and removing shadows included in digital images must be considered as a pre-processing process of image analysis. In this paper, the existing methods for acquiring 1D invariant images, one of the feature elements for detecting and removing shadows contained in a single natural image, are described, and a method for obtaining 1D invariant images based on linear regression has been proposed. The proposed method calculates the log of the band-ratio between each channel of the RGB color image, and obtains the grayscale image line by linear regression. The final 1D invariant images were obtained by projecting the log image of the band-ratio onto the estimated grayscale image line. Experimental results show that the proposed method has lower computational complexity than the existing projection method using entropy minimization, and shadow detection and removal based on 1D invariant images are performed effectively.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.3
no.4
/
pp.733-744
/
1996
Content-based image retrieval(CBIR) is an image data retrieval methodology using characteristic values of image data those are generated by system automatically without any caption or text information. In this paper, we propose a content-based image data retrieval method using shape and color features of image data as characteristic values. For this, we present some image processing techniques used for feature extraction and indexing techniques based on trie and R tree for fast image data retrieval. In our approach, image query result is more reliable because both shape and color features are considered. Also, we how an image database which implemented according to our approaches and sample retrieval results which are selected by our system from 200 sample images, and an analysis about the result by considering the effect of characteristic values of shape and color.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
/
v.24
no.6
/
pp.627-634
/
2016
In this paper, an augmented video generation method to evaluate the performance of lane departure warning system is proposed. In our system, the input is a video which have road scene with general clean lane, and the content of output video is the same but the lane is synthesized with contamination image. In order to synthesize the contamination lane image, two approaches were used. One is example-based image synthesis, and the other is background-based image synthesis. Example-based image synthesis is generated in the assumption of the situation that contamination is applied to the lane, and background-based image synthesis is for the situation that the lane is erased due to aging. In this paper, a new contamination pattern generation method using Gaussian function is also proposed in order to produce contamination with various shape and size. The contamination lane video can be generated by shifting synthesized image as lane movement amount obtained empirically. Our experiment showed that the similarity between the generated contamination lane image and real lane image is over 90 %. Futhermore, we can verify the reliability of the video generated from the proposed method through the analysis of the change of lane recognition rate. In other words, the recognition rate based on the video generated from the proposed method is very similar to that of the real contamination lane video.
When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
Deploying deep neural network model training performs remarkable performance in the fields of Object detection and Instance segmentation. To train these models, features are first extracted from the input image using a backbone network. The extracted features can be reused by various tasks. Research has been actively conducted to serve various tasks by using these learned features. In this process, standardization discussions about encoding, decoding, and transmission methods are proceeding actively. In this scenario, it is necessary to analyze the response characteristics of features against various distortions that may occur in the data transmission or data compression process. In this paper, experiment was conducted to inject various distortions into the feature in the object recognition task. And analyze the mAP (mean Average Precision) metric between the predicted value output from the neural network and the target value as the intensity of various distortions was increased. Experiments have shown that features are more robust to distortion than images. And this points out that using the feature as transmission means can prevent the loss of information against the various distortions during data transmission and compression process.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
/
v.23
no.2
/
pp.97-105
/
2020
In order to set up radar cross section(RCS) reduction factors for a target, the scattering point position of the target should be identified through inverse synthetic aperture radar(ISAR) image analysis. For this purpose, ISAR image focusing is important. Maritime ship is non-linear maneuvering in the sea, however, which blur the ISAR image. To solve this problem, translational and rotational motion compensation are essential to form focused ISAR image. In this paper, hourglass and ISAR image analysis are performed on the collected data in the sea instead of using the prediction software tool, which takes much time and cost to make computer-aided design(CAD) model of the ship.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2016.07a
/
pp.293-294
/
2016
스마트폰, 블랙박스, CCTV 등을 통해 다양하고 방대한 영상 데이터가 발생하고 있다. 그중에서 사람의 얼굴 영상을 통해 개인을 인식 및 식별하고 감정 상태를 분석하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 SIFT알고리즘을 이용하여, 얼굴영상에 대한 특징점을 추출하고 이를 기반으로 성별, 나이 및 기초적인 감정 상태를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.