기존의 번호판 검출 기법들은 대부분 일정한 거리와 방향에서 촬영되어 번호판의 크기가 유사하고, 배경이 단순한 차량 전면 영상에 적용되는 한계를 가지고 있어서 번호판의 위치가 변하거나 조명 혹은 크기의 변화에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 문제점들을 극복하기 위하여 에지기반 영역확장 기법을 사용하는 번호판 검출기법을 제안한다. 1단계에서는 입력영상에서 예지영상을 얻고 번호판의 기하학적 특성을 갖는 에지 영역들을 검출하여 이들을 번호판 검색영역으로 정한다. 검색영역의 에지들을 기반으로 주변의 화소들을 색상을 기반으로 영역확장을 통해 분할하여 번호판의 기하학적 특성을 만족하는 영역들을 번호판 후보영역으로 정한다. 후보영역들은 자동차의 조명등과 같은 구조물과의 위상특성을 고려하여 최종결정한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 번호판의 문자가 검출되지 않는 경우에도 번호판 위치의 검출이 가능하고 특히 작은 크기의 번호판 검출에 유리하며, 크기와 상관없이 번호판을 검출할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
Producing the relevant information (features) from the CAD models of CAM, called feature recognition or extraction, is the essential stage for the integration of CAD and CAM. Most feature recognition methods, however, have problems in the recognition of intersecting features because they do not handle the intersection geometry properly. In this paper, we propose a machining feature recognition algorithm, which has a solid model consisting of orthogonal primitives as input. The algorithm calculates candidate features and constitutes the Intersection Geometry Matrix which is necessary to represent the spatial relation of candidate features. Finally, it recognizes machining features from the proposed candidate features dividing and growing systems using half space and Boolean operation. The algorithm has the following characteristics: Though the geometry of part is complex due to the intersections of design primitives, it can recognize the necessary machining features. In addition, it creates the Maximal Feature Volumes independent of the machining sequences at the feature recognition stage so that it can easily accommodate the change of decision criteria of machining orders.
This thesis is the study about application development for management obesity and personal health matters systematically based on Android smart phone system. Growing obesity problem for students organized by the lack of a device or program to manage at home has been favored as a serious problem. Currently developed smart phones has come into wide use by portable features and many applications. And to support populations of these features smart phones will be available for obesity management in your home without any equipment using. Accordingly, this paper is the study about application development for management obesity for growing students at home based on the latest smart phone platform Android.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.347-370
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2019
In the computer-aided detection (CAD) system of pulmonary nodules, a high false positive rate is common because the density and the computed tomography (CT) values of the vessel and the nodule in the CT images are similar, which affects the detection accuracy of pulmonary nodules. In this paper, a method of automatic detection of pulmonary nodules based on multi-scale enhancement filters and 3D shape features is proposed. The method uses an iterative threshold and a region growing algorithm to segment lung parenchyma. Two types of multi-scale enhancement filters are constructed to enhance the images of nodules and blood vessels in 3D lung images, and most of the blood vessel images in the nodular images are removed to obtain a suspected nodule image. An 18 neighborhood region growing algorithm is then used to extract the lung nodules. A new pulmonary nodules feature descriptor is proposed, and the features of the suspected nodules are extracted. A support vector machine (SVM) classifier is used to classify the pulmonary nodules. The experimental results show that our method can effectively detect pulmonary nodules and reduce false positive rates, and the feature descriptor proposed in this paper is valid which can be used to distinguish between nodules and blood vessels.
This experiment was made to find the peripheral variations of annualring widths, the cell dimensions, microfibril angles and bulk densities within each annual-ring of horizontal-growing young tree of beech(Betul a platyphylla var. japonica) and Oak (Quercus variabilis) from the tension to the opposite side. Also a comparision between the features of the obnormal annual ring for horizontal-growing year and normal annual ring for the straight-growing years was made. The dimension of propotion of the element, the microfibril angles and the bulk density decreased or increased continuously toward opposite side which showed minimum or maximum value. The dimension of elements the microfibril angles and the bulk density decreased or increased continuously towards opposite side which showed minimum or maximum value. The dimension of elements. the microfibril angles and the bulk density in the normal annual rings were similar to those in the lateral woods. whereas were significantly more different in the tension wood than in the opposite wood. The features of typical opposite wood in the hardwoods were influenced by the locations within the inclined stems than effects of the decrease in the annual ring width. The oppostie woods in hardwoods did not conform to the tension wood and lateral wood. The abnormal annual ring included the opposite wood, lateral wood similar to normal wood and tension wood having specialized structure even in the same annual ring.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1155-1172
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2015
In this paper, we propose a novel saliency detection framework based on illumination invariant features to improve the accuracy of the saliency detection under the different light conditions. The proposed algorithm is divided into three steps. First, we extract the illuminant invariant features to reduce the effect of the illumination based on the local sensitive histograms. Second, a preliminary saliency map is obtained in the CIE Lab color space. Last, we use the region growing method to fuse the illuminant invariant features and the preliminary saliency map into a new framework. In addition, we integrate the information of spatial distinctness since the saliency objects are usually compact. The experiments on the benchmark dataset show that the proposed saliency detection framework outperforms the state-of-the-art algorithms in terms of different illuminants in the images.
Among components of digital topographic maps used officially in Korea, only contours have 3D values except buildings and trees that are demanded in landscape planning. This study presented a series of processes for 3Dreconstructing landscape features such as terrain, buildings and standing trees using LiDAR (Light Detection And Ranging) data and aerial digital photo graphs. The 3D reconstructing processes contain 1) building terrain model, 2) delineating outline of landscape features, 3) extracting height values, and 4) shaping and coloring landscape features using aerial photograph and 3-D virtual data base. LiDAR data and aerial photograph was taken in November 2006 for $50km^{2}$ area in Sorak National Park located in eastern part of Korea. The average scanning density of LiDAR pulse was 1.32 points per square meter, and the aerial photograph with RGB bands has $0.35m{\times}0.35m$ spatial resolution. Using reconstructed 3D landscape features, visibility with the growing trees with time and at different viewpoints was analyzed. Visible area from viewpoint could be effectively estimated considering 3D information of landscape features. This process could be applied for landscape planning like building scale with the consideration of surrounding landscape features.
A region merging technique is suggested in this paper for the segmentation of high-spatial resolution imagery. It employs a region growing scheme based on the region adjacency graph (RAG). The proposed algorithm uses directional neighbor-line average feature vectors to improve the quality of segmentation. The feature vector consists of 9 components which includes an observation and 8 directional averages. Each directional average is the average of the pixel values along the neighbor line for a given neighbor line length at each direction. The merging coefficients of the segmentation process use a part of the feature components according to a given merging coefficient order. This study performed the extensive experiments using simulation data and a real high-spatial resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for the object-based analysis of high-spatial resolution images.
Since. its first description by Albrecht in 1904 that hamartoma (Greek. meaning "error" and "tumor")is tumor-like malformation characterized by abnormal mixture of normal constituent in any organ it arises, hamartoma involving the lung has assumed the following clinical features.: 1) all the pulmonary lesions presenting as "coin lesions", it occupies about 8% according to various reports. It also constitutes the most prevalent lesion of all the benign lung tumors, appearing in 0.25% of the general population. 2) Peak incidence of the lesion occurs in the 5th and 6th decade as the carcinoma patient do, and the occasional growing tendency and periperal location as in this presentation renders the differential diagnosis from the malignant disease difficult and surgical intervention inevitable for definite histological diagnosis and treatment. 3) Nearly all the clinical investigations such as history, physical exam, bronchoscopy, culture, and cytological exam of sputum sre likely to futile:the only tool for detecting the presence of the lesion is X-ray, butthat's short of telling the true nature of it. 4) Because of its age of presentation and growing tendency in middle-aged adult, it still controversial whether it is developmental anomaly as Albrecht described, or true neoplasm denovo of fibrous connective tissue origin. This is a case report of surgical experience of pulmonary hamartoma which had nearly all the typical clinical features above mentioned and was reviewed with related literatures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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