• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.490-492
• /
• 2002

본 논문은 물 속 유충인 깔따구의 움직임을 관찰한 데이터에 Active Contour Model을 적용하여 깔따구 상태의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 1987년 소개된 Active Contour Model은 주어진 영상에 놓인 커브를 그 커브에 의해 분할된 영상의 에너지 값을 최소화하는 방향으로 진화하게 함으로써 영상 내 객체의 경계를 찾게 하는 영상분할 방법이다. Chan과 Vese에 의해 개선된 Model을 이용하여 다이아지논이 처리되기 전과 후의 깔따구 행동 패턴의 특징을 찾아낸다. 우선 깔따구의 움직임 궤적을 0.25초를 간격으로 관찰하여 구해진 속도벡터의 위상영상을 만든다.그리고 위상영상에 Active Contour를 두어 진화시키면서 시간에 따라 감소하는 에너지 값의 그래프에서 구해진 기울기로 깔따구 행동 패턴의 특징을 추출한다.

• Journal of KIISE
• /
• v.44 no.5
• /
• pp.522-536
• /
• 2017

Keyword extraction can be utilized in text mining of massive documents for efficient extraction of subject or related words from the document. In this study, we proposed a hierarchical graph model based on the co-occurrence relationship, the intrinsic dependency relationship between words, and common sub-word in a single document. In addition, the enhanced TextRank algorithm that can reflect the influences of outgoing edges as well as those of incoming edges is proposed. Subsequently a novel keyword extraction scheme using the proposed hierarchical graph model and the enhanced TextRank algorithm is proposed to extract representative keywords from a single document. In the experiments, various evaluation methods were applied to the various subject documents in order to verify the accuracy and adaptability of the proposed scheme. As the results, the proposed scheme showed better performance than the previous schemes.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.01a
• /
• pp.249-252
• /
• 2011

본 논문에서는 쇼크(shock) 그래프 기반의 뼈대 특징을 이용하여 모양 정보를 분류하기 위해 그래프 편집 거리(edit cost) 기반의 k-means 군집화 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상과 대상 데이터베이스 영상으로부터 뼈대 기반의 쇼크 그래프를 추출한 후 종점(end points)과 분기점(branch points)을 가중치를 이용하여 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 두 영상 사이의 편집 거리를 구하여 이를 k-means 군집화 알고리즘의 거리 척도로 적용함으로써 대용량의 영상을 보다 효과적으로 분류한다. 성능을 평가하기 위해서 제안된 알고리즘을 MPEG-7 데이터베이스에 적용하였으며, 그 결과 제안된 영상 분류 방법이 기존의 영상 분류 방법에 비해서 보다 효과적으로 모양 기반의 영상을 분류하였음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1994.11a
• /
• pp.201-206
• /
• 1994

문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.12A no.1 s.91
• /
• pp.13-22
• /
• 2005

Similarly to the edges defined in a 2D image, we can define the geometric features representing the boundary of the distinctive parts appearing on 3D meshes. The geometric features have been used as basic primitives in several applications such as mesh simplification, mesh deformation, and mesh editing. In this paper, we propose geometric livewire and geometric livelane for extracting geometric features in a 3D mesh, which are the extentions of livewire and livelane methods in images. In these methods, approximate curvatures are adopted to represent the geometric features in a 3D mesh and the 3D mesh itself is represented as a weighted directed graph in which cost functions are defined for the weights of edges. Using a well-known shortest path finding algorithm in the weighted directed graph, we extracted geometric features in the 3D mesh among points selected by a user. In this paper, we also visualize the results obtained from applying the techniques to extracting geometric features in the general meshes modeled after human faces, cows, shoes, and single teeth.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06d
• /
• pp.346-348
• /
• 2006

본 논문은 잎맥 특징을 이용한 식물의 잎 이미지 검색 방법을 제안한다. 식물의 검색을 위해 모양 기반의 검색방법을 사용하였으며, 잎의 외곽선 분만 아니라 내부의 잎맥 정보를 이용하여 정확율을 향상시켰다. 외곽선은 MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘을 개선하여 표현하고, 내부의 잎맥의 특징은 CSS(Curvature Scale Space)를 개선하여 주맥과 교차점, 끝점을 추출하여 표현하였다. 특징 점들간의 관계와 거리값을 통해 가중치가 있는 그래프로 표현하고 이 값을 통해 유사도를 계산하였다. 실험에서는 식물도감에서 1000여개의 식물 잎 이미지를 추출하여 기존의 알고리즘인 Fourier Descriptor, CSSD, CCD, Moment Invariants, MPP와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.22-23
• /
• 2018

본 논문에서는 그래프 간 정합을 이용한 포인트 클라우드 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 우선, 그래프를 활용하여 포인트 클라우드 시퀀스의 시변하는 기하학적 구조를 표현하고, 그래프로부터 웨이블릿 변환을 사용하여 추출한 특징 벡터를 매칭하는 방법으로 인접 프레임 간 움직임 예측을 수행한다. 그리고 움직임 예측을 통해 얻은 움직임 벡터 중 정합 점수가 높은 소수의 움직임 벡터를 보간하여 프레임 전체의 움직임 필드를 얻는다. 최종적으로 움직임 정보를 활용하여 얻은 예측 프레임과 타겟 프레임의 차이를 선택적 엔트로피 부호화 방식으로 코딩하여 포인트 클라우드 시퀀스 압축을 수행한다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드 시퀀스를 효과적으로 압축함을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.564-568
• /
• 2011

Microblogs became popular information delivery ways due to the spread of smart phones. They have the characteristic of reflecting the interests of users more quickly than other medium. Particularly, in case of the subject which attracts many users, microblogs can supply rich information originated from various information sources. Nevertheless, it has been considered as a hard problem to obtain useful information from microblogs because too much noises are in them. So far, various methods are proposed to extract and track some subjects from particular documents, yet these methods do not work effectively in case of microblogs which consist of short phrases. In this paper, we propose a graph-based topic extraction and partitioning method to understand interests of users about a certain keyword. The proposed method contains the process of generating a keyword graph using the co-occurrences of terms in the microblogs, and the process of splitting the graph by using a network partitioning method. When we applied the proposed method on some keywords. our method shows good performance for finding a topic about the keyword and partitioning the topic into sub-topics.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.13 no.9
• /
• pp.10-19
• /
• 2013

This Paper proposed the development of new magnetic sensor and recognition system to expendite pattern recognition of a handwriting character. Received character graphics should be performed the session and balancing and no extraction of end points, bend points and juntions separately. The Artifical intelligence algorithm is adapted to structure snalysis and recognition process by individual basic letter dictionary except for the handwriing character graphic dictionaryimproving error of recognition algorithm and enomous dictionary for generalization. In this Paper, recognition rate of the received character are compared with pre registered character at letter dictionary for performance test of magnetic ball sensor. As a result of unicode conversion and eomparison, the artificial intelligence study have recognition rate more than 95% at initial recognition rate of 70%.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
• /
• v.20 no.1
• /
• pp.7-14
• /
• 1983

Linear feature such as lines and curves are one of important features in image processing. In this paper, new method of linear feature detection is suggested. Also, we have studied approximation technique which transforms detected linear feature into data structure for the practical. This method is based on graph theory and principle of this method is based on minimal spanning tree concept which is widely used in edge linking process. By postprocessing, Hairs and inconsistent line segments are removed. To approximate and describe traced linear feature, piecewise linear approximation is adapted. The algorithm is demonstrated through computer simulations.