Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae
한국멀티미디어학회논문지
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제18권11호
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pp.1289-1301
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2015
Pedestrian detection (PD) is an essential task in various applications and sliding window-based methods utilizing HOG (Histogram of Oriented Gradients) or HOG-like descriptors have been shown to be very effective for accurate PD. However, due to exhaustive search across images, PD methods based on sliding window usually require heavy computational time. In this paper, we propose a real-time PD method for embedded visual surveillance with fixed backgrounds. The proposed PD method employs HOG descriptors as many PD methods does, but utilizes selective search so that it can save processing time significantly. The proposed selective search is guided by restricting searching to candidate regions extracted from Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM)-based background subtraction technique. Moreover, approximate computation of HOG descriptor and implementation in fixed-point arithmetic mode contributes to reduction of processing time further. Possible accuracy degradation due to approximate computation is compensated by applying an appropriate one among three offline trained SVM classifiers according to sizes of candidate regions. The experimental results show that the proposed PD method significantly improves processing speed without noticeable accuracy degradation compared to the original HOG-based PD and HOG with cascade SVM so that it is a suitable real-time PD implementation for embedded surveillance systems.
형광 안저 사진은 형광 물질을 정맥에 주사한 후 안저를 연속 촬영한 것으로 이로부터 망막 및 맥락막의 혈관 상태를 관찰하여 안과계 질환 뿐만아니라, 당뇨병, 고혈압 등 내과계 질병도 진단한다. 순차적으로 안저 사진을 촬영할 때 안구의 불규칙적인 운동으로 인하여 프레임마다 특정 영역의 위치가 달라질 수 있으며, 조명 상태의 변동에 의해 프레임마다 배경 명암이 달라질 수 있다. 이러한 형광 안저 사진에서 프레임간 변화분을 검출하기 위해 직접 두 프레임을 빼는 것은 부적합하다. 본 논문에서는 형광 안저 사진의 프레임간 변화분을 정확하게 검출할 수 있도록 형광안저 사진의 기하 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 먼저 안저 사진으로부터 혈관을 검출하고 이를 세선화하여 제어점의 좌표를 정한다. 제어점을 이용하여 기하 변환함수를 구하고 각 프레임을 맵핑하므로써 기하 왜곡을 교정한다. 기하 왜곡을 교정한 두 프레임을 화소별로 빼어 차영상을 구한 결과 프레임간 변화를 정확하게 검출할 수 있었다.
Murukesh, C.;Thanushkodi, K.;Padmanabhan, Preethi;Feroze, Naina Mohamed D.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권6호
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pp.2118-2125
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2014
Gait Recognition is a new technique to identify the people by the way they walk. Human gait is a spatio-temporal phenomenon that typifies the motion characteristics of an individual. The proposed method makes a simple but efficient attempt to gait recognition. For each video file, spatial silhouettes of a walker are extracted by an improved background subtraction procedure using Gaussian Mixture Model (GMM). Here GMM is used as a parametric probability density function represented as a weighted sum of Gaussian component densities. Then, the relevant features are extracted from the silhouette tracked from the given video file using the Principal Component Analysis (PCA) method. The Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) classifier is used in the classification of dimensional reduced image derived by the PCA method for gait recognition. Although gait images can be easily acquired, the gait recognition is affected by clothes, shoes, carrying status and specific physical condition of an individual. To overcome this problem, it is combined with footprint as a multimodal biometric system. The minutiae is extracted from the footprint and then fused with silhouette image using the Discrete Stationary Wavelet Transform (DSWT). The experimental result shows that the efficiency of proposed fusion algorithm works well and attains better result while comparing with other fusion schemes.
Kim, Ki Dae;Chang, Chul Hoon;Choi, Byung Yon;Jung, Young Jin
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제55권5호
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pp.273-276
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2014
Aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH) during pregnancy is quite rare, however it has a high maternal mortality rate. A pregnant woman in the 16th gestational week was admitted to our hospital with a drowsy level of consciousness. A brain magnetic resonance (MR) image showed hemorrhage on the prepontine cistern, and both sylvian fissures, and MR angiography and cerebral digital subtraction angiography demonstrated an aneurysm at the left posterior inferior cerebellar artery (PICA). We performed endovascular coil embolization attempting to minimize radiation exposure. She was discharged with no neurologic deficit and delivered a healthy baby by cesarean section at the 38th week of gestation. This case study reported the shortest gestational period and this is the first report on an aneurysmal rupture arising from PICA which was treated using an endovascular method. Using an appropriate technique for reduced radiation exposure to the fetus and limited alterations in maternal-fetal physiology, endovascular coil embolization could guarantee good results in treatment of aneurysmal SAH in pregnant women.
가우시안 혼합 모델(GMM)과 배경 차분 기법을 이용한 이동 객체 검출(MOD) 알고리듬을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 MOD 프로세서는 EGML(Effective Gaussian Mixture Learning)을 기반으로 배경을 생성하고 업데이트하며, EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였고, 파이프라이닝 기법을 통해 동작속도를 개선하였다. 또한 가우시안 파라미터들을 가변시킬 수 있도록 함으로써 다양한 조건에서 이동 객체 검출 성능이 향상되도록 구현하였다. 설계된 회로는 FPGA-in-the-loop방식으로 하드웨어 동작을 검증하였으며, XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 최대 109 MHz의 클록 주파수로 동작 가능한 것으로 평가되었다.
Despite abundant research outcomes of blind source separation (BSS) in many types of simulated environments, their performances are still not satisfactory to be applied to the real environments. The major obstacle may seem the finite filter length of the assumed mixing model and the nonlinear sensor noises. This paper presents a two-step speech enhancement method with multiple microphone inputs. The first step performs a frequency-domain BSS algorithm to produce multiple outputs without any prior knowledge of the mixed source signals. The second step further removes the remaining cross-channel interference by a spectral cancellation approach using a probabilistic source absence/presence detection technique. The desired primary source is detected every frame of the signal, and the secondary source is estimated in the power spectral domain using the other BSS output as a reference interfering source. Then the estimated secondary source is subtracted to reduce the cross-channel interference. Our experimental results show good separation enhancement performances on the real recordings of speech and music signals compared to the conventional BSS methods.
Moving object detection system has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems (ADAS) and surveillance system. In this paper, we propose two optical flow based moving object detection methods at dynamic scenes. Both proposed methods consist of three successive steps; pre-processing, foreground segmentation, and post-processing steps. Two proposed methods have the same pre-processing and post-processing steps, but different foreground segmentation step. Pre-processing calculates mainly optical flow map of which each pixel has the amplitude of motion vector. Dense optical flows are estimated by using Farneback technique, and the amplitude of the motion normalized into the range from 0 to 255 is assigned to each pixel of optical flow map. In the foreground segmentation step, moving object and background are classified by using the optical flow map. Here, we proposed two algorithms. One is Gaussian mixture model (GMM) based background subtraction, which is applied on optical map. Another is adaptive thresholding based foreground segmentation, which classifies each pixel into object and background by updating threshold value column by column. Through the simulations, we show that both optical flow based methods can achieve good enough object detection performances in dynamic scenes.
본 논문에서는 모바일 환경에서 모션을 추정하기 위하여 특징점을 코너로 선택하고, 기존 코너 검출 알고리즘인 Rosten 알고리즘 보다 모션 추정의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. Rosten 알고리즘은 간단한 덧셈과 뺄셈만으로 코너를 검출함에 따라 처리 속도가 빠른 장점이 있지만, 코너를 매칭하면서 모션추정의 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 우리는 Normalized Cross Correlation(NCC) 계수를 사용하여 코너를 매칭하고, 두 단계에 걸쳐 부정확한 매칭에 의한 외톨이를 제거한다. 기존의 Rosten 알고리즘과 제안하는 알고리즘을 실제 영상에서 실험을 통하여 성능을 비교하고, 실제 모바일 장치의 응용 프로그램에 적용한다. 제안한 알고리즘이 Rosten 알고리즘 보다 더 정확한 모션을 추정해 냄을 실험 결과 확인하였고, 실제 모바일 환경에서도 실시간으로 동작함을 확인하였다.
In this paper, we propose a visible light road-to-vehicle communication system at intersection as one of ITS technique. In this system, the communication between vehicle and a LED traffic light is approached using LED traffic light as the transmitter, and on-vehicle high-speed camera as the receiver. The LEDs in the transmitter are emitted with 500Hz and those emitting LEDs are captured by a high-speed camera for making communication. The images from the high-speed camera are processed to get luminance value of each LED in the transmitter. For this purpose, first transmitter should be found, then it should be tracked for each frame, and the luminance value of each LED in the transmitter should be captured. In our previous work, transmitter was found by getting the subtraction of two consecutive frames. In this paper, we mainly introduce an algorithm to detect the found transmitter in consecutive frames. Experimental results using appropriate images showed the effectiveness of the proposal
A new MR angiography technique using a composite sequence for the suppression of static sample signals is proposed and verified with experiments. When the composite [$90^{\circ}-{\tau}-180^{\circ}-2{\tau}-180^{\circ}-{\tau}$] sequence is applied, the large signal from the static sample is sufficiently suppressed but the signal from fresh inflow sample of which amplitude. is observed without suppression. These properties are appropriate for angiographic applications. In this paper, a modified line scan method (Block line scan angiography) incorporated with the composite [$90^{\circ}-{\tau}-180^{\circ}-2{\tau}-180^{\circ}-{\tau}$] sequence is used to obtain flow-only images, i.e., angiograms. The block line scan method improves the resolution in the flow-direction at the expense of imaging time. With the composite sequence, there is no need for subtraction procedure as in the most conventional angiographic methods. Experimental results for a phantom and a normal volunteer with KAIS 2.0 Tesla MRI system are shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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