기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.
Shin, SangHak;Byeon, Sang-Don;Song, Jeasang;Truong, Son Ngoc;Mo, Hyun-Sun;Kim, Deajeong;Min, Kyeong-Sik
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권6호
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pp.685-694
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2015
In this paper, a new dynamic reference scheme is proposed to improve the read voltage margin better than the previous static reference scheme. The proposed dynamic reference scheme can be helpful in compensating not only the background pattern dependence but also the cell position dependence. The proposed dynamic reference is verified by simulating the CMOS-memristor hybrid circuit using the practical CMOS SPICE and memristor Verilog-A models. In the simulation, the percentage read voltage margin is compared between the previous static reference scheme and the new dynamic reference scheme. Assuming that the critical percentage of read voltage margin is 5%, the memristor array size with the dynamic scheme can be larger by 60%, compared to the array size with the static one. In addition, for the array size of $64{\times}64$, the interconnect resistance in the array with the dynamic scheme can be increased by 30% than the static reference one. For the array size of $128{\times}128$, the interconnect resistance with the proposed scheme can be improved by 38% than the previous static one, allowing more margin on the variation of interconnect resistance.
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
본 논문에서는 이동 카메라에서 조명 변화에도 강건한 이동 물체 자동 검출을 위한 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 실린더 파노라믹 영상의 생성에 있어서, 기존의 방법들은 정적인 환경을 가정하고 있다. 본 논문에서는 동적인 환경들로부터 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 누적 에지 맵을 사용하여 파노라믹 참조 이미지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘을 실제 영상 열에 적용하여 보았다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 조명 변화에도 강건한 파노라믹 참조 이미지 생성이 가능함이 입증되었다.
This research was to investigate and study on 92 Dental Technicians who had had some experience of working or being employed at dental craft-shops or craft-rooms in Seoul area and had transferred to other types of occupation, with regard to their reasons for changing their profession. For an approach to the study, some questionnaires and interview including 3 aspects of in quiriesmental, economic and social backgrounds-were administered, and major findings are as follows ; 1. The ages in which transferring to other kinds of job happened occurred mostly from 20 to 30(78.26%) an a group of subjects whose ages ranged from 20 to 30 years old. And, with regard to their experience of working or being employed at dental craft-shops or craftrooms, the transfer of their profession to the other kinds mosty happened in a group of subjects(94.56%) whose experience of working in the dental field is less than 4 years. 2. The reason of transfer with reference to the mental background was mostly mattered in a group that expressed "Excessive Work Duties"(34.78%), and most lowly mattered in a group of subjets who had "Certain Relations with Dentists"(8.70%). Thus, it appeared that the biggest reason of transfer by the mental background was, due to the excessive duty work, not to have Sufficient time to be usualized by dental technicians for their own purpose. 3. With reference to the economical background, a group that declared there was "No Wage Standards in Ratio to Their Labor" was the most in the separation rate as shown 45.56%. And, a group suspecting "No Guarantee for Their Living after Retirement" Showed a separation rate, 9.78%. In other words, the reason for transfer was that they did not receive due wage according to their amount of labor. 4. With reference to the social background, a group making a subject for no good working environments or conditions had a separation rate, 41.30%, which was the most among others, and a group with a subject of "The Rarity of Employment because of Excessive Supply of Dental Technicians" had the rate, 10.87%, which was the lowest. This meant that the major cause of transfer by the social background was a phenomenon for dental technicans to escape from unclean working places.
본 논문은 자체 생성된 기준 히스토그램 템플릿을 이용하여 잠망경으로부터 획득되는 영상에 존재하는 관심 물체영역을 배경영역으로부터 분할하는 기법을 제안한다. 먼저, 수평선을 추출하고, 추출된 수평선을 기준으로 하여 하늘과 바다 영역으로 분할한다. 분할된 각각의 영역에서 배경 영역을 대표할 수 있는 영역의 블록들을 지정하여 기준 히스토그램 템플릿으로 설정한다. 여기서 전체 영상을 동일한 크기의 블록들로 나누어, 이미 설정된 기준 히스토그램 템플릿과의 멀티 정합을 통해 물체 영역과 배경 영역으로 분할한다. 본 연구에서 제안한 물체 영역 분할 알고리즘은 배경이 하늘과 바다인 환경에서 물체가 존재하는 다양한 영상에 대해 적용되었고, 사전에 주어진 학습영상이 없는 상태에서도 영상 분할이 원활하게 수행됨을 확인하였다. 또한 입력 영상에서 수평선의 기울기와 수평선에 대한 물체의 위치에 상관없이 물체 영역을 적절히 분할함을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 dual microphone을 이용하여 배경 잡음을 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 참조 마이크와 주 입력 마이크로부터 측정된 신호를 각각 FDAF의 참조신호와 주 입력 신호로 하여 잡음 제거를 수행한 뒤에 MMSE-LSA를 이용하여 잔여 잡음 및 배경 잡음을 추정하여 제거 한다. 이때 일관성 있는 잡음 제거 성능을 위해 두 마이크 신호의 PLD를 이용한 VAD 결과를 사용한다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권4호
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pp.315-321
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2009
In this paper, a level set based energy functional is proposed, the minimization of which results in simultaneous reference background image modeling and foreground segmentation. Due to the mutual constraint of the two processes, a good estimate of the background can be obtained with a small number of frames, and due to the use of the level set, an Euler-Lagrange equation that directly solves the problem can be derived.
This paper presents a highly fast and accurate facial region extraction method by using the skin-color-reference map and motion information. First, we construct the robust skin-color-reference map and eliminate the background in image by this map. Additionally, we use the motion information for accurate and fast detection of facial region in image sequences. Then we further apply region growing in the remaining areas with the aid of proposed criteria. The simulation results show the improvement in execution time and accurate detection.
본 논문에서는 무인 감시 시스템의 안정적인 성능을 위해서 배경 장면에서 일정 영역 내에서 반복적인 움직임이 발생하는 경우와 급격한 조도 변화가 발생한 경우에 이동물체 검출 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경 영상을 초기화하기 위하여 배경 장면을 프레임 샘플링한 후, 샘플링 된 프레임들을 블록으로 각각 분할하여 각 블록 화소의 총 휘도 값을 계산하였다. 배경 영상의 초기화는 시간적으로 인접된 프레임들 사이에 동일 위치에 놓인 블록의 최대 휘도 값과 최소 휘도 값만을 선택하여 배경 프레임을 각각 재구성 하여 배경 기준 영상으로 놓았다. 이동물체 검출은 현재 영상 프레임을 블록으로 분할하여 각 블록 내의 화소들의 총 휘도 값을 계산하고, 계산된 값이 초기화 된 두 장의 기준 영상의 휘도 범위를 벗어나면 이동물체가 존재하는 블록으로 결정하고, 벗어나지 않으면 배경으로 판단하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 실내 및 실외 환경에서 사람과 자동차를 대상으로 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 제안한 방법의 에러율이 기존 방법들의 에러율보다 $0.01{\%}$에서 $20.33{\%}$까지 작아졌고 이동물체 검출율은 제안한 방법이 기존 방법보다 $0.17{\%}$에서 $22.83{\%}$까지 향상되어 제안한 방법의 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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