As the trend of steadily increasing the number of single or double household, there is a growing demand to see who is the outsider visiting the home during the free time. Various models of face recognition technology have been proposed through many studies, and Harr Cascade of OpenCV and Hog of Dlib are representative open source models. Among the two modes, Dlib's Hog has strengths in front of the indoor and at a limited distance, which is the focus of this study. In this paper, a face recognition visitor access system based on Dlib was designed and implemented. The whole system consists of a front module, a server module, and a mobile module, and in detail, it includes face registration, face recognition, real-time visitor verification and remote control, and video storage functions. The Precision, Specificity, and Accuracy according to the change of the distance threshold value were calculated using the error matrix with the photos published on the Internet, and compared with the results of previous studies. As a result of the experiment, it was confirmed that the implemented system was operating normally, and the result was confirmed to be similar to that reported by Dlib.
Mobility and cloud platform have become the dominant paradigm to develop web services dealing with huge and diverse digital contents for scientific solution or engineering application. These two trends are technically combined into mobile cloud computing environment taking beneficial points from each. The intention of this study is to design and implement a mobile cloud application for remotely sensed image fusion for the further practical geo-based mobile services. In this implementation, the system architecture consists of two parts: mobile web client and cloud application server. Mobile web client is for user interface regarding image fusion application processing and image visualization and for mobile web service of data listing and browsing. Cloud application server works on OpenStack, open source cloud platform. In this part, three server instances are generated as web server instance, tiling server instance, and fusion server instance. With metadata browsing of the processing data, image fusion by Bayesian approach is performed using functions within Orfeo Toolbox (OTB), open source remote sensing library. In addition, similarity of fused images with respect to input image set is estimated by histogram distance metrics. This result can be used as the reference criterion for user parameter choice on Bayesian image fusion. It is thought that the implementation strategy for mobile cloud application based on full open sources provides good points for a mobile service supporting specific remote sensing functions, besides image fusion schemes, by user demands to expand remote sensing application fields.
To provide information for the molecular pathogenesis and antigenic structures of Korean isolates of porcine epidemic diarrhea virus (PEDV), the small membrane (sM) protein gene of Chinju99 strain, which was previously isolated from piglets suffering from severe diarrhea was characterized and further analyzed with other PEDV strains. The sM gene of Chinju99 generated by reverse transcription and polymerase chain reaction had a single open reading frame with 231 bases consisting of 24.2% adenine, 18.6% cytosine, 18.1% guanine and 39.0% thymine nucleotides. Nucleotide sequence of the gene revealed 97.8% homology to those of Belgian strain CV777 and British strain Br1/87, and 97.0% to Chinese strain LZC. The gene encoded a protein with 76 amino acids, and putative amino acid sequence of the gene revealed 98.7% homology to those of CV777 and Br1/87, and 96.1% to LZC. The amino acids of Chinju99 sM gene consisted of mostly hydrophobic residues, and there were one potential N-myristylation site and one potential threonine (T)-linked phosphorylation site recognized. Also, there was a transmembrane region with 46 amino acids, and Chinju99 was more close to CV777 and Br1/87 than to LZC in phylogenetic analysis on the sM amino acid sequences.
본 논문에서는 멀티프로세서 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발방법에 대해 소개한다. 영상획득 방식의 발전과 더불어 고해상도 영상의 획득이 가능해지고 영상이 컬러화가 되면서 많은 영상처리 응용분야에서 알고리즘 고속화를 필요로 하고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해서는 최근에 출시되고 있는 멀티프로세서를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 최우선이다. 본 논문에서는 OpenMP, MIL(Matrox Image Library), OpenCV, IPP(Integrated Performance Primitives), SSE (Streaming SIMD (Single Instruction Multiple Data) Extensions)등 병렬처리와 고속 영상처리 라이브러리를 이용한 알고리즘 개발방법에 대해 소개하고, 각 개발방법에 따른 알고리즘 성능을 분석 및 평가하였다. 실험결과로부터 SSE와 IPP, MIL(Thread)을 이용하여 Mean, Dilation, Erosion, Open, Closing, Sobel등 알고리즘을 구현하여 $4057{\times}4048$크기의 영상에 적용하였을 때 $7{\sim}35msec$의 좋은 성능을 나타내어 기타 방식보다 우수함을 알 수 있었다.
Na, Ye Ji;Ho, Jong Gab;Lee, Sang Joon;Min, Se Dong
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.6
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pp.267-272
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2016
Microscope cell image is an important indicator for obtaining the biological information in a bio-informatics fields. Since human observers have been examining the cell image with microscope, a lot of time and high concentration are required to analyze cell images. Furthermore, It is difficult for the human eye to quantify objectively features in cell images. In this study, we developed HCS algorithm for automatic analysis of cell image using an OpenCV library. HCS algorithm contains the cell image preprocessing, cell counting, cell cycle and mitotic index analysis algorithm. We used human cancer cell (MKN-28) obtained by the confocal laser microscope for image analysis. We compare the value of cell counting to imageJ and to a professional observer to evaluate our algorithm performance. The experimental results showed that the average accuracy of our algorithm is 99.7%.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.7
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pp.327-332
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2016
This study is a leading research project to develop an automatic grade decision making algorithm of a 6-years-old fresh ginseng. For this work, we developed a Ginseng image acquiring instrument which can take 4-direction's images of a Ginseng at the same time and obtained 245 jingen images using the instrument. The 12 parameters were extracted for each image by a manual way. Lastly, 4 parameters were selected depending on a Ginseng grade classification criteria of KGC Ginseng research institute and a survey result which a distribution of averaging 12 parameters. A pattern recognition classifier was used as a support vector machine, designed to "k-class classifier" using the OpenCV library which is a open-source platform. We had been surveyed the algorithm performance(Correct Matching Ratio, False Acceptance Ratio, False Reject Ratio) when the training data number was controlled 10 to 20. The result of the correct matching ratio is 94% of the $1^{st}$ ginseng grade, 98% of the $2^{nd}$ ginseng grade, 90% of the $3^{rd}$ ginseng grade, overall, showed high recognition performance with all grades when the number of training data are 10.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.3
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pp.19-25
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2013
Recently, more accurate database information of facilities is being required, with the increase in importance of urban road facility management. Therefore, this study proposed how to automatically detect particular traffic signs necessary for efficient construction of road facility DB. For this study, central locations of facilities were searched, after recognition and automatic detection of particular traffic signs through an image. Then, coordinate values of traffic signs calculated in the study were compared with real coordinate values, in order to evaluate the accuracy of traffic sign locations which were finally detected. Computer vision technology was used in recognizing and detecting traffic signs through OPEN CV-based coding, and photogrammetry was used in calculating accurate locations of detected traffic signs. For the experiment, circular road signal(No Parking) and triangular road signal(Crosswalk) were chosen out of various kinds of road signals. The research result showed that the circular road signal had a nearly 50cm error value, and the triangular road signal had a nearly 60cm error value, when comparing the calculated coordinates with the real coordinates. Though this result is not satisfactory, it is considered that there would be no problem to find locations of traffic signs.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1127-1130
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2003
This paper introduces histogramic in-motion mapping for real-time map building with the Eyebot in motion. A histogram grid used in HIMM is updated through three PSD sensors. HIMM makes it possible to make fast map-building and avoid obstacles in real-time. Fast map-building allows the robot to immediately use the mapped information in real-time obstacle-avoidance algorithms. HIMM has been tested on the Eyebot. The Eyebot sends PSD data to computer and computer builds a 3D-Map based on PSD data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.1107-1108
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2014
본 연구는 시각장애인들을 위한 대인관게 도움을 위하여, 상대방의 성별과 나이를 안내하여 주는 시스템에 관한 것이다. 본 연구에서는 다시점 얼굴 인식 방법을 채택하여, 인식장애 개선과 환경요인변화에 대처하여 성별과 나이구분, 사람 수를 카운트 할 수 있도록 설계하였다. 모바일을 사용하여, 시스템에서 측정한 상대방에 관한 정보를 미리 확인할 수 있어 원활한 대인관계를 갖을 수 있도록 하였다. 제안 시스템은 안드로이드 스마트폰과 연동하여 실험되어졌으며, C++, Open CV 및 Kinect SDK를 기반으로 구현하였다.
Kim, Hyeong-gwan;Kim, Suho;Jung, JinSeo;Hwang, Sungjae;Jeong, Seol Young
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.229-231
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2021
본 논문은 스테레오 카메라 영상으로부터 물체의 절대 위치를 측정하는 영상 기반 거리 측정 기술의 최적화를 목표로 한다. 기존의 openCV 라이브러리를 이용한 거리 측정 방식은 전체 영상에 대해 깊이를 계산하는 방식이다. 이에 본 논문은 YOLOv4 모델을 적용하여 검출된 특정 물체에 대해서 거리를 추출하여 속도를 향상시키는 방식을 제안하고 기존의 방식과 비교하여 성능을 평가해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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