Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.89-97
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2008
In this paper, we present a method for the enhancement of marker detection correctness and marker recognition speed by using artificial neural network. Contours of objects are extracted from the input image. They are approximated to a list of line segments. Quadrangles are found with the geometrical features of the approximated line segments. They are normalized into exact squares by using the warping technique and scale transformation. Feature vectors are extracted from the square image by using principal component analysis. Artincial neural network is used to checks if the square image is a marker image or a non-marker image. After that, the type of marker is recognized by using an artificial neural network. Experimental results show that the proposed method enhances the correctness of the marker detection and recognition.
Modeling an equilibrium atmospheric boundary layer (ABL) in an empty computational domain has routinely been performed with the k-${\varepsilon}$ turbulence model. However, the research objects of structural wind engineering are bluff bodies, and the SST k-${\omega}$ turbulence model is more widely used in the numerical simulation of flow around bluff bodies than the k-${\varepsilon}$ turbulence model. Therefore, to simulate an equilibrium ABL based on the SST k-${\omega}$ turbulence model, the inlet profiles of the mean wind speed U, turbulence kinetic energy k, and specific dissipation rate ${\omega}$ are proposed, and the source terms for the U, k and ${\omega}$ are derived by satisfying their corresponding transport equations. Based on the proposed inlet profiles, numerical comparative studies with and without considering the source terms are carried out in an empty computational domain, and an actual numerical simulation with a trapezoidal hill is further conducted. It shows that when the source terms are considered, the profiles of U, k and ${\omega}$ are all maintained well along the empty computational domain and the accuracy of the actual numerical simulation is greatly improved. The present study could provide a new methodology for modeling the equilibrium ABL problem and for further CFD simulations with practical value.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.97-107
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2006
In this paper, we present a method for the detection and recognition of rectangular markers from a camera image. It converts the camera image to a binary image and extracts contours of objects in the binary image. After that. it approximates the contours to a list of line segments. It finds rectangular markers by using geometrical features which are extracted from the approximated line segments. It normalizes the shape of extracted markers into exact squares by using the warping technique. It extracts feature vectors from marker image by using principal component analysis. It then calculates the distance between feature vector of input marker image and those of standard markers. Finally, it recognizes the marker by using minimum distance method. Experimental results show that the Proposed method achieves 98% recognition rate at maximum for 50 markers and execution speed of 11.1 frames/sec for images which contains eleven markers.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.3
no.3
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pp.27-30
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2017
IoT could be applied to various areas because of the important role of sensor. The existing sensor communication method is to quickly transmit data by using clock and two data pins based on the I2C serial communication method. As the objects used are gradually light-weighted and the amount of data transmission is decreased, the simplification of hardware is more emphasized as an essential design element than the speed of transmission. This paper designed a circuit to send/receive data in series, and also realized arduino, by analyzing the existing communication method and then using a single pin for light-weight. The single pin serial communication could reduce power consumption, which is suitable for the sensor area using digital communication of IoT area.
This study improves the feature tracking method (FTM) in estimating the ocean current vectors from the sequential AVHRR satellite imageries by adding the objective algorithm in defining the edges and boundaries of the oceanic eddies and fronts. It was implemented by using the Sobel operator. The Sobel operator has been proved to be in effective filter in detecting the edges of any object on the image. In estimating the current vectors on the edges defined by the Sobel operator, center coordinates of the Pattern and Search tiles need to be determined by the investigator. The objective feature tracking method combined with maximum cross correlation method (MCC) is turned out to be very efficient and fast, since it uses only parts of the image containing the objects instead of searching the entire image. In the validation with the in situ ADCP measurements of currents in the East Sea, the estimated current speed values are around 35% lower than and current directions are deviated by $34^{\circ}$ from ADCP current vectors. The results are regarded as improved ones compared to the previous investigators'.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.3
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pp.117-122
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2023
Gaze estimation, which automatically recognizes where a user is currently staring, and object detection based on estimated gaze point, can be a more accurate and efficient way to understand human visual behavior. in this paper, we propose a method to detect the objects within the region of interest around the gaze point. Specifically, after estimating the 3D gaze point, a region of interest based on the estimated gaze point is created to ensure that object detection occurs only within the region of interest. In our experiments, we compared the performance of general object detection, and the proposed object detection based on region of interest, and found that the processing time per frame was 1.4ms and 1.1ms, respectively, indicating that the proposed method was faster in terms of processing speed.
Essential to the establishment of such 3D spatial information are the laser scanning technology to obtain high-precision 3D point group data and the photography-metric camera to obtain high-resolution multispectral image information. The photography-metric camera, however, lacks in usability for its broad scope of utilization due to the high purchase price, difficult purchase channel, and low applicability. This study thus set out to investigate a technique to establish multi-dimensional ortho-image data with a single lens reflex digital camera of high speed and easy accessibility for general users. That is, the study remodeled a single lens reflex digital camera and calibrated the remodeled camera to establish 3D multispectral image information, which is the essential data of 3D spatial information. Multi-dimensional ortho-image data were collected by surveying the reference points for stereo photos, taking multispectral shots of the objects, and converting them into ortho-images.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.129-136
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2020
In this paper, we propose a thermal imagery-based object detection algorithm for low-light level nighttime surveillance system. Many features selected by Haar-like feature selection algorithm and existing Adaboost algorithm are often vulnerable to noise and problems with similar or overlapping feature set for learning samples. It also removes noise from the feature set from the surveillance image of the low-light night environment, and implements it using the lightweight extended Haar feature and adaboost learning algorithm to enable fast and efficient real-time feature selection. Experiments use extended Haar feature points to recognize non-predictive objects with motion in nighttime low-light environments. The Adaboost learning algorithm with video frame 800*600 thermal image as input is implemented with CUDA 9.0 platform for simulation. As a result, the results of object detection confirmed that the success rate was about 90% or more, and the processing speed was about 30% faster than the computational results obtained through histogram equalization operations in general images.
As an important part of the Computer Vision, the object recognition and tracking function has infinite possibilities range from motion recognition to aerospace applications. One of methods to improve accuracy of the object recognition, are uses colors which have robustness of orientation, scale and occlusion. Computational cost for extracting features can be reduced by using color. Also, for fast object recognition, predicting the location of the object recognition in a smaller area is more effective than lowering accuracy of the algorithm. In this paper, we propose a method that uses SURF descriptors which applied with color model for improving recognition accuracy and combines with Kalman filter which is Motion estimation algorithm for fast object tracking. As a result, the proposed method classified objects which have same patterns with different colors and showed fast tracking results by performing recognition in ROI which estimates future motion of an object.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.121-124
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2007
This paper describes the development of a brickwork game with three-dimensional computer graphics as one of web-based game contents. Client user using web can access and run lava applet program with the independence of hardware system. It consists of graphic user interface module, initial space generation module, event handler module, player control module, and thread control module. It uses 3-D array data structure for the 3-D graphic objects that are located in three-dimensional space for high-speed object searching and sorting. It enhances to compare with predetermined construction in three-dimensional space. We can use the developed racing game to inform game users of information for an advertisement like tourism information, and can apply the proposed 3-D drawing technology to 3-D game graphic engine core.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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