이동물체 탐지 및 추적을 위한 에너지 보정 스네이크(ECS) 알고리즘의 실험 및 평가

윤희병,양성실 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.16 No.4

Active Contour Model, that is, Snake algorithm is effective for detection and tracking the objects. However, this algorithm has some drawbacks; numerous parameters must be designed(weighting factors, iteration steps, etc.), a reasonable initialization must be available and moreover suffers from numerical instability. Therefore we propose a novel Energy Corrected Snake(ECS) algorithm which improved on external energy of Snake algorithm for detection and tracking the moving object more effectively. The proposed algorithm uses the difference image, getting when the object is moving. It copies four direction images from the difference image and performs the accumulating compute to erasing image noise, so that it gets external energy steadily. Then external energy united with contour that is computed by internal energy. Consequently we can detect and track the moving object more speedily and easily. To show the effectiveness of the proposed algorithm, we experiment on 3 situations. The experimental results showed that the proposed algorithm outperformed by 6~9% of detection rate and 6~11% of tracker detection rate compared with the Snake algorithm. 능동 윤곽선 모델, 즉 스네이크 알고리즘은 물체 탐지 및 추적에 사용되는 유용한 알고리즘이다. 그러나 이 알고리즘은 요소별 가중치 부여 및 반복단계 시 많은 변수가 필요하고, 초기화 애로 및 계산상 불안정성 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 보다 효과적인 이동물체 탐지 및 추적을 위해 기존 스네이크 알고리즘의 외부 에너지를 개선한 새로운 에너지 보정 스네이크(ECS) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이동물체 이동 시 획득한 차영상 이미지를 4개의 방향성 이미지로 복사하고 각 이미지 픽셀에 대해 누적 연산 후 에너지 강화배열 내 저장 및 노이즈 제거를 통해 안정적인 이미지, 즉 외부 에너지를 획득한다. 또한 별도로 계산된 내부 에너지를 통해 얻어진 윤곽선(contour)을 외부 에너지에 병합함으로써 빠르고 쉬운 이동물체 탐지 및 추적이 가능하다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 3가지 상황을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존 스네이크 알고리즘에 비해 탐지율은 평균 6~9%, 추적율은 6~11% 정도의 향상을 보였다.

한방 설진에서 혀 영상 분할을 위한 개선된 스네이크 알고리즘

장명수,이우범 한국인터넷방송통신학회 2016 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.16 No.4

한방 설진 시스템의 자동화 과정에서 혀 영상 분할은 가장 중요한 분야이다. 그러나 대부분의 한방 설진 시스 템의 혀 영상 분할 방식은 사용자 기반의 메뉴얼 방식이나 반자동 방식으로 제안되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 한 방 설진 시스템의 완전 자동화를 위해서 기존의 스네이크 알고리즘을 기반으로 한 혀 영상 분할의 새로운 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 기존의 스네이크 알고리즘을 개선한 방법으로서 설진을 위한 혀 영상 특성을 이용하여 포인트들 이 안에서 밖으로 역추적하면서 스네이크 에너지 함수가 최소화될 수 있도록 내부 에너지 함수를 개선하였고, 외부 에 너지를 계산하기 위해서는 계층적 공간 필터링 방법을 적용하여 잡음에 강인한 특징을 갖는다. 또한 제안한 방법은 표 본영상 실험과 실영상 실험을 수행한 결과, 기존 스네이크 알고리즘보다 배경 잡음에 강인함을 보였으며, 임의의 포인 트 한 개를 선택하고 해당 포인트의 시작점, 중간점, 끝점에서의 에너지 값을 분석하여 국소적 최저치에 빠지지 않는 강인함을 보였다. Tongue image segmentation is critical for automation of the tongue diagnosis system. However, most image segmentation methods for tongue diagnosis systems in oriental medicine have been proposed as user-based manual types or semi-automatic types. This study proposed a new method for tongue image segmentation, which is the most important image processing stage for complete automation of the tongue diagnosis system in oriental medicine. The proposed method improved the conventional snake algorithm, by making improvement on the internal energy function so that, as the points move outward reversely, the snake energy function is minimized, by using the image characteristics of tongue images. To calculate external energy, hierarchical spatial filtering is applied to ensure resistance against noise. Also, The proposed method was tested by using sample images and actual images, and showed more robustness against the background noise than the conventional snake algorithm. And, when one selected point was moved by the improved snake algorithm, energy values at the starting, middle, and end points were analyzed, and showed robustness that does not fall in the local minima.

A bio-medical snake optimizer system driven by logarithmic surviving global search for optimizing feature selection and its application for disorder recognition

Khurma Ruba Abu,Alhenawi Esraa,Braik Malik,Hashim Fatma A,Chhabra Amit,Castillo Pedro A 한국CDE학회 2023 Journal of computational design and engineering Vol.10 No.6

It is of paramount importance to enhance medical practices, given how important it is to protect human life. Medical therapy can be accelerated by automating patient prediction using machine learning techniques. To double the efficiency of classifiers, several preprocessing strategies must be adopted for their crucial duty in this field. Feature Selection (FS) is one tool that has been used frequently to modify data and enhance classification outcomes by lowering the dimensionality of datasets. Excluded features are those that have a poor correlation coefficient with the label class, i.e., they have no meaningful correlation with classification and do not indicate where the instance belongs. Along with the recurring features, which show a strong association with the remainder of the features. Contrarily, the model being produced during training is harmed, and the classifier is misled by their presence. This causes overfitting and increases algorithm complexity and processing time. The pattern is made clearer by FS, which also creates a broader classification model with a lower chance of overfitting in an acceptable amount of time and algorithmic complexity. To optimize the FS process, building wrappers must employ metaheuristic algorithms as search algorithms. The best solution, which reflects the best subset of features within a particular medical dataset that aids in patient diagnosis, is sought in this study using the Snake Optimizer (SO). The swarm-based approaches that SO is founded on have left it with several general flaws, like local minimum trapping, early convergence, uneven exploration and exploitation, and early convergence. By employing the cosine function to calculate the separation between the present solution and the ideal solution, the logarithm operator was paired with SO to better the exploitation process and get over these restrictions. In order to get the best overall answer, this forces the solutions to spiral downward. Additionally, SO is employed to put the evolutionary algorithms’ preservation of the best premise into practice. This is accomplished by utilizing three alternative selection systems – tournament, proportional, and linear – to improve the exploration phase. These are used in exploration to allow solutions to be found more thoroughly and in relation to a chosen solution than at random. These are Tournament Logarithmic Snake Optimizer (TLSO), Proportional Logarithmic Snake Optimizer, and Linear Order Logarithmic Snake Optimizer. A number of 22 reference medical datasets were used in experiments. The findings indicate that, among 86% of the datasets, TLSO attained the best accuracy, and among 82% of the datasets, the best feature reduction. In terms of the standard deviation, the TLSO also attained noteworthy reliability and stability. On the basis of running duration, it is, nonetheless, quite effective.

Particle filter를 이용한 이동 물체 추적 알고리즘

김세진(Se Jin Kim),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.4

본 논문에서는 Particle filter를 이용한 특징 벡터 기반 이동 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째, RGB 칼라 모델을 이용하여 초기 이동 물체의 움직임 영역(blob)을 추출하고, KLT-알고리즘을 이용하여 입력 영상에 대한 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 특징 벡터를 매칭시켜 1차 특징 벡터를 구한다. 두 번째로, RGB와 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, 앞서 구한 1차 특징 벡터에 Snake 알고리즘을 적용함으로써 새로운 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 새롭게 구한 특징 벡터를 매칭시켜 2차 특징 벡터를 구한다. 최종적으로, 2차 특징 벡터에 Particle filter를 적용함으로써 본 논문에서 제안한 이동 물체를 추적하는 알고리즘을 완성한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다. In this paper, we propose the mobile object tracking algorithm based on the feature vector using particle filter. To do this, first, we detect the movement area of mobile object by using RGB color model and extract the feature vectors of the input image by using the KLT-algorithm. And then, we get the first feature vectors by matching extracted feature vectors to the detected movement area. Second, we detect new movement area of the mobile objects by using RGB and HSI color model, and get the new feature vectors by applying the new feature vectors to tile snake algorithm. And then, we find the second feature vectors by applying the second feature vectors to new movement area. So, we design the mobile object tracking algorithm by applying the second feature vectors to particle filter. Finally, we validate the applicability of the proposed method through the experience in a complex environment.

유전알고리즘을 사용한 뱀형 로봇의 이동 생성 및 부분모듈 선택 분석

안인석(Ihnseok Ahn),장재영(Jaeyoung Jang),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.5

뱀형 모듈라 로봇은 모듈을 일련의 형태로 연결하여 구성한 것으로, 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적이고 다양한 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상생성 방식과 임의의 궤적 생성방식을 비교하고, 이를 확장하여 일부 모듈만의 선택에 따른 영향을 분석하기 위해서 GA를 통한 모듈 선택 실험을 수행하였다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하고, 위의 GA 기반 이동 생성 실험들을 수행하였다. Modular snake-like robots, which consist of series of modules, are robust for failure and have flexible locomotions for environment. However, they are difficult to control and few efficient and various locomotions are introduced yet. In this paper, GA based phase generation and trajectory generation approaches are implemented and compared for locomotion of snake-like robots and extended for analysis for selections of partial modules. In addition, modeling and simulation environments are implemented in Webots simulator and above GA based experiments for locomotion are executed for KMC snake-like robot.

설진 영상에서의 자동 홍반 검출 알고리즘

은성종 차세대컨버전스정보서비스학회 2016 디지털예술공학멀티미디어논문지 Vol.3 No.2

한방에서는 사람의 혀의 상태를 인체 생리학적, 임상학적인 건강 상태를 알수 있는 중요 진단 지표로사용하고 있다. 본 논문은 이러한 혀의 진단(설진)을 위해 자동 홍반 검출 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 한방 진단의 효율적인 진단보조로 활용되고자 제안되었다. 성능평가는 한방 임상전문의의 기준과 비교하여 분석한 결과 평균 89.5%의 정확도를 도출하였다. 향후 특수한 경우의 홍반 검출이 아닌일반적인 자동 검출 방법의 연구를 진행할 예정이다. In oriental medicine, the status of a tongue is an important indicator in diagnosing the condition of one's health, like the physiological and the clinicopathological changes of internal organs in a body. In this paper, we propose an algorithm that demonstrates the extraction the erythema of the tongue region for tongue diagnosis. According to this, it can support the oriental medicine diagnosis through a proposed method. For experiment, we evaluate the performance in 89.5% accuracy by comparing doctors’ criteria with our result. In future research, we will implement the generalization in automatic erythema extraction algorithm.

모듈라 뱀형 로봇의 이동 제어에 대한 진화연산 기법 비교

장재영(Jaeyoung Jang),현수환(Soohwan Hyun),서기성(Kisung Seo) 제어로봇시스템학회 2009 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.15 No.6

Modular snake-like robots are robust for failure and have flexible locomotion for environments, but are difficult to control. Various phase and evolutionary approaches for modular robots have been studied for many years, but there are few comparisons among these methods. In this paper, Phase, GAps, GA and GP approaches are implemented and compared for flat, stairs, and slope environments. In addition, simulations of the locomotion evolution for modular snake-like robot are executed in Webots environments.

디지털 X선 영상을 이용한 치아 와동 컴퓨터 보조 검출 시스템 연구

허창회(Chang-hoe Heo),김민정(Min-jeong Kim),조현종(Hyun-chong Cho) 대한전기학회 2016 전기학회논문지 Vol.65 No.8

Segmentation is one of the first steps in most diagnosis systems for characterization of dental caries in an early stage. The purpose of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make more precise diagnosis. We proposed the semi-automatic method for the segmentation of dental caries on digital x-ray images. Based on a manually and roughly selected ROI (Region of Interest), it calculated the contour for the dental cavity. A snake algorithm which is one of active contour models repetitively refined the initial contour and self-examination and correction on the segmentation result. Seven phantom tooth from incisor to molar were made for the evaluation of the developed algorithm. They contained a different form of cavities and each phantom tooth has two dental cavities. From 14 dental cavities, twelve cavities were accurately detected including small cavities. And two cavities were segmented partly. It demonstrates the practical feasibility of the dental lesion detection using Computer-aided Detection (CADe).

Automatic Segmentation of Phalanges Regions on MR Images Based on MSGVF Snakes

Koji SHIGEYOSHI,Seiichi MURAKAMI,Hyoungseop KIM,Joo Kooi TAN,Seiji ISHIKAWA 제어로봇시스템학회 2015 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2015 No.10

In recent years, medical imaging is important in medical diagnosis for early detection of lesions. However, a large number of images increases the stress to the radiologist. Therefore, CAD (Computer Aided Diagnosis) system is expected to reduce such burden. In diagnostic imaging of phalanges, X-ray photographs, CT (Computed Tomography) are used to evaluate the value of phalanges destruction. Whereby, the MRI (Magnetic Resonance Imaging) that is used mainly to diagnose the lesion in the soft tissue is more effective in a certain case, which is one of the important CAD systems to develop. However, studies on CAD system using MR images are not as much as the studies using CT. In this paper, we propose an automatic segmentation algorithm of phalanges regions on MR images. Although it has three dimensional information, this is the method for two dimensional algorithm. In other words, we propose for each slice of MR Images. Firstly, phalanges regions in MR images are segmented for coarse regions mainly by watershed algorithm. Next, the segmented results from the previous phase are set as the initial contour. Ultimately, the accurate segmentation of the phalanges on MR images are acquired based on MSGVF snakes.

근접 에지를 이용한 개선된 스네이크 알고리즘

장석우(Seok-Woo Jang),온진욱(Jin-Wook On),김계영(Gye-Young Kim) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.11

본 논문에서는 근접 에지라는 새로운 에너지 항을 추가한 개선된 스네이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스네이크 셀 주위에 근접하는 에지가 있을 경우 이 에지와 스네이크 셀 간의 거리를 에너지로 나타내고, 이 에너지를 전체 에너지 함수에 포함시킴으로써 물체의 윤곽선 탐색을 보다 효과적으로 수행한다. 근접 에지 기반의 스네이크 알고리즘은 셀이 물체의 오목한 경계 부분으로 탐색하는 것을 가능하게 하며, 에너지 항 사이에 실험적인 가중치 조정을 거치지 않고도 복잡한 물체의 윤곽선을 강인하게 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 개선된 스네이크 알고리즘이 속도를 크게 저하시키지 않으면서 윤곽선 추출의 정확도를 보다 개선하였음을 확인할 수 있었다. This paper presents an improved Snake algorithm that contains additional energy term related to adjacent edges. The suggested algorithm represents the distance between an adjacent edge and the current cell as energy, and extracts object contours more effectively by including the energy term to the whole energy function. The adjacent edge-based snake algorithm not only make it possible to detect object boundaries which are concave, but also can detect the boundaries of complex objects without weight adjustment. Experimental results show that the proposed method extracts object boundaries more accurately than other existing methods without loss of speed.