Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Investigation of opacity development in the human eye for estimation of the postmortem interval

Cantürk İ., Çelik S., Feyzi Şahin M., Yağmur F., Kara S., Karabiber F.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2017

|

Vol. 37, no. 3

559--565

EN

Estimation of the postmortem interval (PMI) has attracted the attention of many researchers. It is generally accepted as a challenging task in forensic medicine. Due to its difficulty, researchers have tried to estimate the PMI using different physical and chemical techniques. Since the PMI estimation accuracies of previous studies are not at the desired level, new methods should be developed to more accurately estimate the PMI. The development of opacity in the eye in the PMI might be an important breakthrough in this field. After death, corneal hydration occurs due to degenerated endothelial cells. The degenerated endothelial barrier of the cornea cannot prevent the flow of aqueous humor to the cornea, which results in opacity. The amount of aqueous humor in the cornea determines the level of opacity. Since the flow of aqueous humor to the cornea will continue for a while, opacity is expected to increase with the PMI. In this study, images of human eyes were investigated using computer-based image analysis. The corneal and non-corneal opacities of the recorded eye images increase during the experiment. The experimental results prove that there is a correlation between the elapsed time after death and the development of opacity in the corneal and non-corneal regions in human cases. Exponential curve fitting is employed to observe the decay of the opacity over time. A repeated ANOVA test is also used to show that the opacity development is statistically significant.

2

Ekstrakcja cech obrazów płomienia współspalania węgla i biomasy z wykorzystaniem wizyjnego systemu diagnostycznego

Sawicki D., Kotyra A., Perdesh K.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2016

|

R. 92, nr 8

133--136

PL

W pracy przedstawiono porównanie wybranych metod ekstrakcji cech obrazów dla współspalania pyłu węglowego i biomasy. Zbiór cech dyskryminacyjnych poddano transformacji w celu redukcji wymiarowości oraz grupowania przypadków stabilnego i niestabilnego spalania. Porównano metody: analizę składowych głównych, skalowanie wielowymiarowe oraz analizę czynnikową. Dla każdej z zastosowanych metod redukcji wymiarowości stwierdzono, że analizowane zbiory danych obrazu płomienia trudno jednoznacznie pogrupować na przypadki należące do klasy stabilny i niestabilny. Ponadto za pomocą analizy PCA określono istotność poszczególnych cech obrazu płomienia w reprezentowanym modelu.

EN

This paper presents comparison image future extraction methods of co-firing pulverized coal and biomass. In order to dimension reduction and classify state of process (stable and unstable) discriminant features were transformed. Compared method are: principal components analysis, multidimensional scaling and multivariate analysis. Experimental results show that presented methods for flame image analysis is difficult to be grouped into cases belonging to the class of stable and unstable. Furthermore, significance of the individual characteristics of the flame image in the represented model were obtained by PCA analysis.

3

Detekcja reklam w bazach danych video

Majewicz M., Gąciarz T., Czajkowski K.

Studia Informatica

|

2012

|

Vol. 33, nr 2B

61-76

PL

Reklamy telewizyjne są obecne niemal w każdym emitowanym materiale telewizyjnym. Umieszczanie takich treści w bazach danych video powoduje dodatkowe problemy, z których najważniejsze to większy rozmiar plików oraz dłuższy czas ich przeszukiwania. W artykule przedstawiono metody wykrywania i usuwania niepożądanych treści reklamowych z materiału video, z wykorzystaniem klasyfikatorów bazujących na zestawach tzw. cech typu Haara. Proponowany algorytm, dzięki dostosowaniu do konkretnej stacji telewizyjnej, osiąga wysoki poziom dokładności detekcji.

EN

TV commercials are present in almost each currently emitted telecast. Placing such content in video databases creates additional problems, most important of which is a larger file size and longer duration of their search. This paper shows methods of detecting and removing of undesirable TV commercials from video material by using classifiers based on Haar-like features. The proposed algorithm can adapt to a particular TV channel and achieves a high level of precision.