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Automatic Thresholding Method for the Detection of Brain Ventricle in MRI Brain Images
Chulho Won,Dong-Hun Kim,Jyung-Hyun Lee,Sang-Hyo Woo,Chang-Wook Kim,Jin-Ho Cho 대한전자공학회 2007 ITC-CSCC :International Technical Conference on Ci Vol.2007 No.7
This paper suggests an algorithm that can detect a brain ventricle; compares that algorithm with the geodesic active contour model numerically and visually by applying real MRI brain images; and verifies the efficiency of the proposed algorithm.
원철호(Chulho Won) 한국산업정보학회 2008 한국산업정보학회논문지 Vol.13 No.4
얼굴 인식률 향상을 위해서는 전처리 단계에서의 영상 보정이 매우 중요하며, 특히 배경 잡음제거는 얼굴 인식의 정확도에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위하여 전처리 단계에서 타원 모델을 이용하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 사람의 얼굴 윤곽은 타원의 형태를 나타내기 때문에 얼굴 영상에서 타원 모델을 이용할 경우 얼굴 영역을 용이하게 검출할 수 있다. ETRI, ORL, 및 XM2VTS 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 분석을 통하여 제안된 방법이 얼굴 인식 성능을 뚜렷하게 개선시켰음을 알 수 있었다. Image calibration at preprocessing step is very important for face recognition rate improvement, and background noise deletion affects accuracy of face recognition specially. In this paper, a method is proposed to remove background area utilizing elliptical model at preprocessing step for face recognition rate improvement. As human face has the shape of ellipse, a face contour can be easily detected by using the elliptical model in face images.