• 제목/요약/키워드: 거리척도방법

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영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 (An Efficient Face Recognition Using First Moment of Image and Basis Images)

  • 조용현
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권1호
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    • pp.7-14
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    • 2006
  • 본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.

영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 얼굴인식 (Face Recognition Using First Moment of Image and Eigenvectors)

  • 조용현
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.33-40
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    • 2006
  • 본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.

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다해상도 신호해석을 이용한 음성개선 방식 비교 (comparison of Speech Enhancement Methods Using Multiresolutional Signal Analysis)

  • 한미경;석종원배건성
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.1251-1254
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    • 1998
  • 본 논문에서는 최근들어 널리 연구되고 있는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 음성개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼차감법의 성능과 비교 분석 하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 ㅋ스트랄 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였다. 그리고 ㅋ스트랄 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패켓이 훨씬 나은 결과를 보였으며 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.

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전(前)방향 영상기반 실내로봇 위치인식 알고리즘 성능평가 방법 (Performance evaluation procedure for forward vision based localization of indoor mobile robots)

  • 추원국;문승빈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1418-1421
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    • 2010
  • 이동형 서비스 로봇의 위치인식 기능은 성능평가시 중요한 평가척도의 하나로써 이용된다. 서비스 로봇이 다양한 작업을 수행하기 위해 여러 장소를 이동하게 되므로, 얼마나 정확하고 빠르게 위치인식을 하는 것이 로봇의 종합적인 성능에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 로봇은 영상이나 다양한 거리 센서를 활용하여 위치인식의 성능향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 영상기반의 위치인식 성능평가 방법과 관련한 표준이 없으며, 개별적인 성능평가만 시행되고 있다. 이에 우리는 이 논문을 통하여 전(前)방향 영상기반의 위치인식 알고리즘 성능평가 방법과 평가척도를 제안한다. 제안된 위치인식 알고리즘 성능평가 방법은 현재 지능형로봇 표준포럼의 표준으로 채택되었으며, 이를 통해 앞으로 영상기반 위치인식 알고리즘을 평가하고 개발하는데 기준 역할을 할 수 있을것으로 기대된다.

태권도 프로그램이 노인의 체중심 동요와 보행에 미치는 영향 (Effect of Balance Ability and Walking in the Elderly by Taekwon-do Program)

  • 김준현;박성진
    • 대한물리의학회지
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    • 제7권3호
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    • pp.379-385
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    • 2012
  • 연구목적 : 본 연구의 목적은 태권도 프로그램이 노인의 균형능력에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 알아보는 것이다. 연구방법 : 대상자는 본 연구에 대해 설명을 들은 후 자원한자로서 65세 이상의 노인이었다. 실험군은 태권도 프로그램 그룹으로서 17명이었다. 태권도 프로그램을 주3회씩 6주간 시행하였고 모든 대상자의 균형능력을 평가하기 위하여 BPM, GAITrite, Berg 균형척도를 실험전후로 평가하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS 14.0으로 대응표본 t-test를 사용하여 유의수준 ${\alpha}$=.05에서 통계 처리 하였다. 연구결과 : 태권도 프로그램을 시행한 결과 프로그램 실행 전에 비해 오른쪽 활보폭, 왼쪽 보폭, 왼쪽 활보폭, 버그 균형척도에서 통계적으로 유의한 증가를 나타내었다. 그리고 최대 동요속도, 동요거리, 오른쪽 기저 지지면, 오른쪽 양하지 지지기, 왼쪽 기저지지면, 왼쪽 양하지 지지기에서 통계적으로 유의한 감소가 있었다. 결론 : 태권도 프로그램을 시행한 결과 오른쪽 활보폭, 왼쪽 보폭, 왼쪽 활보폭, 버그 균형척도에서 유의한 증가와 최대 동요속도, 동요거리, 오른쪽 기저 지지면, 오른쪽 양하지 지지기, 왼쪽 기저지지면, 왼쪽 양하지 지지기에서 유의한 감소는 균형 제어에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단된다. 따라서 이러한 균형 제어 능력의 향상은 노인의 보행에 있어서의 낙상 예방에 효과적일 것으로 사료된다.

효과적인 웹 문서 변경도 측정 방법 (An Effective Metric for Measuring the Degree of Web Page Changes)

  • 권신영;김성진;이상호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권5호
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    • pp.437-447
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    • 2007
  • 다양한 유사도 측정 방법들이 웹 문서의 변경도 측정에 사용되어 왔다. 본 논문은 여섯 가지 웹 문서 변경 종류에 근거하여 변경도 측정 방법의 효과성 평가 척도를 정의하고, 새로운 유사도 측정 방법을 제안한다. 실제 웹 문서들과 인위적 문서들을 사용하여, 기존의 다섯 가지 측정 방법들(바이트 비교, TF IDF 코사인 거리, 단어 거리, 편집 거리, 슁글링)과 제안된 측정 방법을 비교 평가한다. 실험 결과 분석을 통해 제안된 측정 방법이 웹 문서의 변경 측정에 효과적임을 보인다. 본 연구는 웹 문서의 변화 정보를 필요로 하는 웹 응용 분야에서 웹 문서 변경도 측정 방법의 적합한 선택을 위한 지침이 될 수 있다.

표적 추출을 위한 적응적 가중치 기반 FLIR 및 CCD 센서 영상 융합 알고리즘 (FLIR and CCD Image Fusion Algorithm Based on Adaptive Weight for Target Extraction)

  • 구은혜;이은영;김세윤;조웅호;김희수;박길흠
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.291-298
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    • 2012
  • 일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.

적응적 가중치에 의한 특징점 추적 알고리즘 (A Feature Tracking Algorithm Using Adaptive Weight Adjustment)

  • 정종면;문영식
    • 전자공학회논문지S
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    • 제36S권11호
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    • pp.68-78
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    • 1999
  • 본 논문에서는 동영상에서 특징점의 궤적을 추적하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서 사용된 대부분의 정합의 척도(matching measure)는 동영상의 움직임 특성을 정확히 반영하지 못하여 잘못된 궤적을 나타내는 경우가 있다. 본 논문에서는 특징범의 공간좌표, 이동방향과 이동거리 등 3가지 속성을 정합에 사용하는데 이들 속성에 대하여 가중치(weight)가 부여된 Euclidean 거리를 정합의 척도로 사용한다. 이때 3가지 속성에 대한 가중치를 움직임의 특성에 따라 적응적으로 변화시켜 줌으로써 강건하게 특징점을 추적할 수 있도록 한다. 제안하는 알고리즘은 매 프레임마다 특징점의 운동특성을 정확히 반영함으로써 기존의 방법에 비해 정확한 궤적을 찾을 수 있으며 이는 다양한 동영상에 대한 실험을 통해 확인되었다.

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최근접 각도를 이용한 복수 레이저 영상 추적 방법 연구 (A Study on the Multi-Laser Image Tracking Method using the Latest Approach Angle)

  • 조진표;고호정;김정호
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.37-43
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    • 2020
  • 본 논문은 스크린과 레이저 발사장치의 이격거리 변화에도 복수 개의 레이저 영상을 안정적으로 인식할 수 있는 최근접 각도 계산 방법을 제안하였다. 이 방법은 레이저 패턴 각도의 거리를 이용하여 사로를 인식하는 방법으로 레이저의 각도 추출은 레이블링 알고리즘을 이용하여 획득된 영상으로부터 레이저 영상을 검출하고, 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 추출한다. 유사성 척도 중 유클리드 거리를 이용하여 추출한 레이저 영상의 각도와 기준 각도의 거리를 계산하고, 계산된 거리 결과값을 이용하여 사로를 인식한다. 이격 거리를 "200cm~400cm"로 변경하면서 실험한 결과, 모든 이격 거리에서 개별 사로를 100% 인식했다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.

Competitive Unit을 사용한 Helmholtz Machine에 의한 문서 클러스터링 (Topical Clustering of Documents using Helmholtz Machines with Competitive Units)

  • 장정호;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.292-294
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    • 2001
  • 문서 클러스터링은 정보검색 시스템에서 검색과정의 효율성을 향상시키기 위해서 많이 사용된다. 기존의 K-means 클러스터링과 같은 거리-기반 접근 방법은 거리에 대한 척도를 정해야 하는 문제가 있고, 또한 전체 자질 공간에서 지역적 특성에 민감하기 때문에 문서 내에 노이즈가 존재할 경우 만족스러운 결과를 내지 못할 수 있다. 그리고 기본적으로 문서 데이터는 희소성(sparseness)을 가기 때문에 정규 분포를 가정한 mixture 모델을 적용하기도 어려움이 있다. 본 논문에서는 Helmoholtz machine에 의한 문서 클러스터링 방법을 제안한다. 제안되는 방법에서는 하나의 문서를 어떤 내재적인 요인(factor)들의 다양한 결합에 의한 결과로 가정하는데, 이 때의 요인은 주제어 집합 또는 적어도 의미적으로 유사한 단어들의 집합이다. 그리고 기본적으로 Helmholtz machine은 이진 데이터를 다루는데, 텍스트 문서에 나타나는 단어들의 빈도를 고려하기 위해 수정된 Helmholtz machine을 제시한다. TREC-8 adhoe 데이터와 20 Newsgroup 문서 집합에 대한 클러스터링 실험 결과, 제안된 방법이 K-means 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였으며 주제어 추출을 통해 문서 집합의 전체 내용 파악을 용이하게 하는 특성이 있었다.

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