Hyperspectral cameras acquire reflectance values at many different wavelength bands. Dimensions tend to increase because spectral information is stored in each pixel. Several attempts have been made to reduce dimensional problems such as the feature selection using Adaboost and dimension reduction using the Simulated Annealing technique. We propose a novel material detection method that consists of four steps: feature band selection, feature extraction, SVM (Support Vector Machine) learning, and target and specific region detection. It is a combination of the band ratio method and Simulated Annealing algorithm based on detection rate. The experimental results validate the effectiveness of the proposed feature selection and band ratio method.
The 16S-23S rRNA intergenic spacer regions (ISRs) were sequenced and analyzed to design specific primer for identification of Pectobacterium chrysanthemi. Two types ISRs, large and small ISRs, were identified from three strains (ATCC 11663, KACC 10163 and KACC 10165) of P. chrysanthemi and Pectobacterium carotovorum subsp. carotovorum ATCC 15713.Large ISRs contained transfer RNA-Ile(tRNA$^{Ile}$)and tRNA$^{Ala}$, and small ISRs contained tRNA$^{Glu}$. Size of the small ISRs of P. chrysanthemi ranged on 354-356 bp, while it was 451 bp in small ISR of P. carotovorum subsp. carotovorum ATCC 15713. From hypervariable region of small ISRs, species-specific primer for P. chrysanthemi with 20 bp length (CHPG) was designed from hypervariable region of small ISRs, which was used as forward promer to detect P. chrysanthemi strains with R23-1R produced PCR product of about 260bp size (CHSF) only from P. chrysanthemi strains, not from other Pectobacterium spp. and Erwinia spp. Direct PCR from bacterial cell without extracting DNA successfully amplified a specific fragment, CHSF, from P. chrysanthemi ATCC 11663. The limit of PCR detection was 1${\pm}10^2$ cfu/ml.
본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력영상으로부터 화염과 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염과 연기는 특정 색분포를 가지며 지속적으로 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염검출 알고리즘은 화염의 색분포와 영상 프레임간의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 화염의 움직임벡터를 계산하여 화염을 확정한다. 연기에 의하여 영상의 고주파수 성분이 감소하기 때문에 경계값의 변화는 연기의 중요한 특징이다. 연기검출은 색분포, 영상 프레임간의 변화 그리고 경계를 이용하여 후보영역을 설정하고 움직임 벡터를 계산하여 결정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염과 연기를 검출할 수 있음을 보인다.
This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2298-2315
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2024
This paper introduces a method aimed at diagnosing the presence or absence of lesions by detecting anomalies in Chest X-ray images. The proposed approach is based on the PatchCore anomaly detection method, which extracts a feature vector containing location information of an image patch from normal image data and calculates the anomaly distance from the normal vector. However, applying PatchCore directly to medical image processing presents challenges due to the possibility of diseases occurring only in specific organs and the presence of image noise unrelated to lesions. In this study, we present an image alignment method that utilizes affine transformation parameter prediction to standardize already captured X-ray images into a specific composition. Additionally, we introduce a region-specific abnormality detection method that requires affine-transformed chest X-ray images. Furthermore, we propose a method to enhance application efficiency and performance through feature map hard masking. The experimental results demonstrate that our proposed approach achieved a maximum AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic) of 0.774. Compared to a previous study conducted on the same dataset, our method shows a 6.9% higher performance and improved accuracy.
COVID-19로 대표되는 팬데믹 상황에서 의료 인력 부족으로 인한 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 진단 업무를 지원하기 위한 컴퓨터 비전 솔루션으로 PA 흉부 X-선 영상에 대한 병변 유무 진단 방법에 대해 제시한다. 디지털 영상에 대한 특징 비교 방식의 이상 탐지 기법을 X-선 영상에 적용하여 비정상적인 영역을 예측할 수 있다. 정렬된 PA 흉부 X-선 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 패치 단위로 분할하여 지역적으로 등장하는 비정상을 포착한다. 사전 실험으로 다중 객체를 포함하는 시뮬레이션 데이터 세트를 생성하고 이에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 정렬된 영상에 대해 적용 가능한 패치 특징 하드마스킹을 통해 프로세스의 효율성 및 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 지역 특수성 및 전역 이상 탐지 결과를 합산하여 기존 연구 대비 6.9%p AUROC 향상된 성능을 보인다.
Rotifer와 병든 넙치 자어로부터 분리된 2개의 균주는 표현형적인 특성 확인 결과 Vibrio ichthyoenteri로 확인이 되었다. V. ichthyoenteri를 검출하기 위래 고감도 PCR 방법 개발을 하기 위래 V. ichthyoenteri 16S-23S rRNA intergenic spacer region(ISR)을 분석하였고, V. ichthyoenteri중 특이적 primer를 개발하였다. V. ichthyoenteri 의 ISR를 분석한 결과 1개의 다형성 ISR type서열을 포함하고 있었다. ISR서열은 길이는 348bp이며 tRNA gene을 가지고 있지 않았다. 이 서열을 가지고 이미 알려진 다른 Vibrio 종의 ISR 서열과 mutiple alignment를 수행한 결과 여러 영역에서 높은 가변성을 나타내어 가변 부위를 표적으로 하여 V. ichthyoenteri를 검출하기 위한 종 특이적 primer를 제작하였다. 제작된 primer의 특이성을 확인하기 위해 Vibrio 표준균주 19종의 genomic DNA와 분리균주 18 group에 genomic DNA 그리고 V. ichthyoenteri와 가장 유사한 서열을 가지고 있다고 알려진 Vibrio 종의 genomic DNA를 가지고 시험하였다. 그 결과 본 연구에서 제작된 종 특이적 primer를가지고 PCR 반응을 하면 V. ichthyoenteri를 검출 할 수가 있다.
Kim, Mun-Ok;Kim, Gi-Young;Nam, Byung-Hyouk;Jin, Cheng-Yun;Lee, Ki-Won;Park, Jae-Min;Lee, Sang-Joon;Lee, Jae-Dong
Mycobiology
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제33권2호
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pp.104-108
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2005
Genus Phellinus taxonomically belongs to Aphyllophorales and some species of this genus have been used as a medicinal ingredients and Indian folk medicines. Especially, P. linteus and morphological-related species are well-known medicinal fungi that have various biological activities such as humoral and cell-mediated, anti-mutagenic, and anti-cancer activities. However, little is known about the rapid detection for complex Phellinus species. Therefore, this study was carried out to develop specific primers for the rapid detection of P. linteus and other related species. Designing the species-specific primers was done based on internal transcribed spacer sequence data. Each primer set detected specifically P. linteus (PL2/PL5R) and P. baumii (PB1/PB4R). These primer sets could be useful for the rapid detection of specific-species among unidentified Phellinus species. Moreover, restriction fragment length polymorphism analysis of the ITS region with HaeIII was also useful for clarifying the relationship between each 5 Phellinus species.
This paper presents an algorithm that extracts road lane's specific information by using HSI color information and performance enhancement of lane detection base on vision processing of drive assist. As a preprocessing for high speed lane detection, the optimal extraction of region of interest for lane boundary(ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled and it also increases reliabilities by deleting edges those are misrecognized. Road lane is extracted with simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since noise can be removed by using saturation and brightness of HSI color model. Also it searches for the road lane's color information and extracts characteristics. The real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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