• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.279-286
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• 2000

The objective of this research is to detect the papaya fruits on tree in an orchard. The detection of papaya on natural background is difficult because colors of fruits and background such as leaves are similarly green. We cannot separate it from leaves by color information. Therefore, this research will use shape information instead. First, we detect an interested object by detecting its boundary using edge detection technique. However, the edge detection will detect every objects boundary in the image. Therefore, shape description technique will be used to describe which one is the interested object boundary. The good shape description should be invariant in scaling, rotating, and translating. The successful concept is to use Fourier series, which is called "Fourier Descriptors". Elliptic Fourier Descriptors can completely represent any shape, which is selected to describe the shape of papaya. From the edge detection image, it takes a long time to match every boundary directly. The pre-processing task will reduce non-papaya edge to speed up matching time. The deformable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.

• 센서학회지
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• 제21권1호
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• pp.39-45
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• 2012

Recently the convergence of healthcare technology is used for daily life healthcare monitoring. Cardiac arrhythmia is presented by the state of the heart irregularity. Abnormal heart's electrical signal pathway or heart's tissue disorder could be the cause of cardiac arrhythmia. Fatal arrhythmia could put patient's life at risk. Therefore arrhythmia detection is very important. Previous studies on the detection of arrhythmia in various ECG analysis and classification methods had been carried out. In this paper, an ECG signal processing techniques to detect abnormal ECG based on DTW minimum accumulation distance through the template matching for normalized data and variable threshold method for ECG R-peak detection. Signal processing techniques able to determine the occurrence of normal ECG and abnormal ECG. Abnormal ECG detection algorithm using DTW minimum accumulation distance method is performed using MITBIH database for performance evaluation. Experiment result shows the average percentage accuracy of using the propose method for Rpeak detection is 99.63 % and abnormal detection is 99.60 %.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.9-17
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• 2015

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위, 변장 영상 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사도를 이용하여 위조 영상을 판별하고 아다부스트를 이용하여 만든 얼굴 부분별 검출기를 사용한 얼굴 변장 영상을 판별한다. 제안된 시스템은 다중 스케일 가버 특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 정확히 찾아진 눈 위치의 동공을 조사하여 최대값과 최소값을 구하여 위조 여부를 판별하고 부분별 검출기를 사용하여 눈과 코의 검출 여부를 판단하여 각각 선글라스와 마스크의 착용 여부를 판단하고 선글라스&마스크 검출기를 사용하여 얼굴이 검출되지 않았을 경우를 대비하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위, 변장판별시스템임을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권3호
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• pp.233-242
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• 1998

본 논문에서는 척추 자기공명영상에 대하여 자동적으로 질환에 관련된 특징 벡터들을 추출하고 디스크 질환을 인식하는 방법을 제안하였다. 척추 자기공명영상은 절단면에 따라 시상 단면 영상과 축 단면 영상으로 나누어 진다. 두가지 영상에서 질환에 관련된 특징 벡터를 추출하여 질환의 유무와 종류를 인식하는데 사용하였다. 시상 단면 영상에서는 각 부위에 해당하는 영역의 동질성을 이용하여 디스크 부분을 추출한 후 영역레이블링 과정을 통해 전체적인 크기와 돌출 정도를 구해서 질환을 나타내는 특징으로 이용하였다. 축 단면 영상에서는 템플릿 정합을 이용하여 디스크 영역을 찾고 경계선을 추출하기 위해 세기와 방향성을 고려한 연산자를 사용했다. 경계선의 모양을 분석해서 디스크 돌출 정도에 관한 수치를 얻었다. 이렇게 얻은 특징벡터들은 유사한 질환을 가진 환자의 영상을 찾기 위한 의료 영상 데이터 베이스에 사용될 수 있으며, 많은 양의 영상에서 질환이 나타나 있는 것을 일차적으로 선별하여 전문의에게 제공하는데 이용될 수 있을 것으로 예상한다.

• 동력기계공학회지
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• 제10권4호
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• pp.139-146
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• 2006

In this paper vector code correlation(VCC) method and an algorithm to promote the image processing performance in building an effective measurement system using cameras are described for automatically berthing and controlling the ship equipped with side thrusters. In order to realize automatic ship berthing, it is indispensable that the berthing assistant system on the ship should continuously trace a target in the berth to measure the distance to the target and the ship attitude, such that we can make the ship move to the specified location. The considered system is made up of 4 apparatuses compounded from a CCD camera, a camera direction controller, a popular PC with a built in image processing board and a signal conversion unit connected to parallel port of the PC. The object of this paper is to reduce the image processing time so that the berthing system is able to ensure the safety schedule against risks during approaching to the berth. It could be achieved by composing the vector code image to utilize the gradient of an approximated plane found with the brightness of pixels forming a certain region in an image and verifying the effectiveness on a commonly used PC. From experimental results, it is clear that the proposed method can be applied to the measurement system for automatic ship berthing and has the image processing time of fourfold as compared with the typical template matching method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.713-716
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• 2009

본 논문은 컨테이너 위치 측정을 위하여 비전을 기반으로 컨테이너의 홀을 검출하는 방법을 제안한다. 컨테이너는 각 꼭짓점마다 스프레더의 헤드블록과 부착되는 홀이 있기 때문에 서로 대각에 위치한 홀을 찾아서 컨테이너의 위치를 검출하는 방법을 이용한다. 우선, 스프레더에서 촬영된 컨테이너 영상을 입력받고 영상에서 컨테이너를 찾기 위하여 허프 변환을 이용해 직선을 검출한다. 검출된 직선 중에서 서로 직교하는 위치를 찾아서 스프레더의 헤드블록과 접합하는 컨테이너의 꼭짓점 후보로 정하며 정확한 꼭짓점을 찾기 위하여 템플릿 매칭을 수행한다. 제안된 방법을 이용하여 컨테이너의 위치를 검출했을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1431-1438
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• 2018

In this paper, we proposed a river water level detection and tracking of the river or dams based on image processing system. In past, most of the water level detection system used various water sensors. Those water sensors works perfectly but have many drawbacks such as high cost and harsh weather. Water level monitoring system helps in forecasting early river disasters and maintenance of the water body area. However, the early river disaster warning system introduces many conflicting requirements. Surveillance camera based water level detection system depends on either the area of interest from the water body or on optical flow algorithm. This proposed system is focused on water scaling area of a river or dam to detect water level. After the detection of scale area from water body, the proposed algorithm will immediately focus on the digits available on that area. Using the numbers on the scale, water level of the river is predicted. This proposed system is successfully tested on different water bodies to detect the water level area and predicted the water level.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.73-79
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• 2009

본 논문에서는 Local Binary Pattern 히스토그램의 템플릿 매칭을 이용한 얼굴 표정 인식에서 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 이 방법에서, 주어진 얼굴 영상은 작은 크기의 블록으로 분할되고 각 블록에서 구해진 LBP 히스토그램은 블록 특징으로 사용된다. 입력 영상에서의 블록 특징과 모델의 해당블록 특징 사이에서 블록 상이도가 계산된다. 주어진 영상과 모델 영상 사이의 영상 상이도는 블록 상이도의 가중 합으로 계산된다. 기존의 방법들에서는 직관에 따른 블록 가중치를 사용하는데 본 논문에서는 블록 가중치를 트레이닝 샘플들로부터 최적화를 통해서 구하는 방법을 제안하고 있다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.482-486
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• 2010

최근 모바일기기에 탑재된 가속도 센서가 제스처기반 모바일 사용자 인터페이스에 활용됨에 따라 동적시간정합(Dynamic Time Warping, DTW)기반 인식기에 대한 연구가 활발하다. DTW는 학습샘플을 매칭 템플릿으로 사용하기 때문에 별도의 학습과정이 없다. 하지만 인식시 입력 데이터를 모든 템플릿과 비교해야하기 때문에 계산복잡도로 인하여 모바일환경에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역화된 소수의 템플릿을 사용하는 DTW기반 제스쳐 인식기를 제안한다. 지역화된 템플릿은 k-평균 클러스터링(k-means clustering)알고리즘을 사용하여 학습 제스처 셋의 유사한 패턴들을 k개의 그룹으로 묶고, 각 그룹의 중심(centroid)에 가까운 패턴을 DTW인식기의 템플릿으로 선택한다. 이러한 방법으로 템플릿수를 줄여 인식속도를 향상하고, 템플릿의 다양성을 유지하여 인식성능저하를 최소화한다. 실험 결과 제안하는 방법이 학습 템플릿을 전부 사용하는 DTW보다 약 5배 빠른 인식속도를 보였으며, 템플릿을 임의로 선택한 경우보다 안정적인 성능을 보임을 확인했다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권5호
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• pp.575-580
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• 2010

Eye gaze as a form of input was primarily developed for users who are unable to use usual interaction devices such as keyboard and the mouse; however, with the increasing accuracy in eye gaze detection with decreasing cost of development, it tends to be a practical interaction method for able-bodied users in soon future as well. This paper explores a low-cost, robust, rotation and illumination independent eye gaze system for gaze enhanced user interfaces. We introduce two brand-new algorithms for fast and sub-pixel precise pupil center detection and 2D Eye Gaze estimation by means of deformable template matching methodology. In this paper, we propose a new algorithm based on the deformable angular integral search algorithm based on minimum intensity value to localize eyeball (iris outer boundary) in gray scale eye region images. Basically, it finds the center of the pupil in order to use it in our second proposed algorithm which is about 2D eye gaze tracking. First, we detect the eye regions by means of Intel OpenCV AdaBoost Haar cascade classifiers and assign the approximate size of eyeball depending on the eye region size. Secondly, using DAISMI (Deformable Angular Integral Search by Minimum Intensity) algorithm, pupil center is detected. Then, by using the percentage of black pixels over eyeball circle area, we convert the image into binary (Black and white color) for being used in the next part: DTBGE (Deformable Template based 2D Gaze Estimation) algorithm. Finally, using DTBGE algorithm, initial pupil center coordinates are assigned and DTBGE creates new pupil center coordinates and estimates the final gaze directions and eyeball size. We have performed extensive experiments and achieved very encouraging results. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed method through several experimental results.