• Title/Summary/Keyword: 방향 인식 알고리즘

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A Study on the Performance Improvement of a Biometric Fingerprint Preprocessing Algorithm (생체지문 전처리 알고리즘의 성능 개선에 관한 연구)

  • Baek, Young-Hyun;Kim, Byunggeun;Kim, Seock-Han;Kim, Sun-Dong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.974-975
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    • 2017
  • 본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.

An Efficient Prediction method for DTN Routing Based on Context-awareness Matrix (DTN에서 상황인식 매트릭스 기반의 효율적인 예측 방법)

  • Jeong, Rae-jin;Oh, Young-jun;Lee, Kang-whan
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.05a
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    • pp.397-399
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    • 2014
  • DTN(Delay/Disruption Tolerant Networks)은 노드의 불규칙적인 움직임으로 인한 연결단절과 불안정한 연결 상태를 극복하기 위해 효율적인 포워딩 전략이 필요하다. 제시하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향 등의 상황정보를 활용하며 이를 통해 이후의 이동성을 예측하여 포워딩할 중계노드를 선택하기 위한 방법을 고려한다. 본 논문에서는 중계노드들의 상관관계를 분석하여 안정된 경로를 제공하기 위해 노드의 상황정보를 예측하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 상황 매트릭스라는 상황 분석 도구를 사용하여 시간에 따라 상황정보를 저장하고, 변화의 추이를 분석하여 노드의 속도, 방향 등의 정보를 예측하는데 활용된다. EPCM 알고리즘은 예측된 상황정보를 활용하여 노드 간 미래의 연결성을 분석하고 중계노드를 선택함으로써 안정된 포워딩 경로를 제공할 수 있고, 불필요한 포워딩으로 인한 자원 낭비를 방지할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과 예측된 상황정보의 값이 실제의 값에 대하여 약 2%내의 오차율을 나타내어 예측의 정확도를 확인하였다.

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Hand Posture Recognition using Data of Edge Orientation Histogram (에지 방향성 히스토그램 데이터를 이용한 손 형상 인식)

  • Kim, Jang-Woon;Kim, Song-Gook;Jang, Han-Byul;Bae, Ki-Tae;Lee, Chil-Woo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.49-53
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    • 2006
  • 본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

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Singular Points Detection Method Through The Statistical Approach In Directional Fingerprint Image (방향성 이미지의 통계적 접근을 통한 지문의 특이점 추출 방법)

  • Cha, Jeong-Hee;Kim, Gae-Young;Choi, Hyung-Il
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.237-240
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    • 2002
  • 지문 인식분야는 분류와 인증단계로 나뉜다. 이 논문에서는 방향성 이미지의 통계적 접근방법을 이용한 새로운 지문분류 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있으며, 첫째, 융선의 방향성 계산 단계, 둘째, 방향성 이미지 분포의 분산을 이용한 특이점 추출단계, 셋째 지문의 분류 단계이다. 실험은 1000개의 NIST-4 DB를 이용하였으며 정확도는 5분류(궁상문, 텐트형 궁상문, 우제상문, 좌제상문, 와상문)에 대해 87.8%이다.

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Development of Path-Finding System for Humanoid Robots Based on Image Pattern Recognition (패턴 인식 알고리즘 기반 휴머노이드 경로 시스템 개발)

  • Park, Hyun;Eun, Jin-Hyuk;Park, Hae-Ryeon;Suk, Jung Bong
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.37C no.10
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    • pp.925-932
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    • 2012
  • In this paper, we develop a pattern recognition algorithm applied to a humanoid robot which is exploited as a guide for visually handicapped persons to find a desired path to their destinations. Behavior primitives of a humanoid robot are defined, and Canny's edge detection algorithm is employed to extract the pattern and color of the paving blocks that especially devised for visually handicapped persons. Based on these, an efficient path finding algorithm is developed and implemented on a humanoid robot, running on an embedded linux operating system equipped with a video camera. The performance of our algorithm is experimentally examined in terms of the response time and the pattern recognition ratio. In order to validate our algorithm in various realistic environments, the experiments are repeatedly performed by changing the tilt of paving blocks and the brightness in surrounding area. The results show that our algorithm performs sufficiently well to be exploited as a path finding system for visually handicapped persons.

Recognition of Resident Registration Cards Using ART-1 and PCA Algorithm (ART-1과 PCA 알고리즘을 이용한 주민등록증 인식)

  • Park, Sung-Dae;Woo, Young-Woon;Kim, Kwang-Baek
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.9
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    • pp.1786-1792
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    • 2007
  • In this paper, we proposed a recognition system for resident registration cards using ART-1 and PCA algorithm. To extract registration numbers and issue date, Sobel mask and median filter are applied first and noise removal follows. From the noise-removed image, horizontal smearing is used to extract the regions, which are binarized with recursive binarization algorithm. After that vortical smearing is applied to restore corrupted lesions, which are mainly due to the horizontal smearing. from the restored image, areas of individual codes are extracted using 4-directional edge following algorithm and face area is extracted by the morphologic characteristics of a registration card. Extracted codes are recognized using ART-1 algorithm and PCA algorithm is used to verify the face. When the proposed method was applied to 25 real registration card images, 323 characters from 325 registration numbers and 166 characters from 167 issue date numbers, were correctly recognized. The verification test with 25 forged images showed that the proposed verification algorithm is robust to detect forgery.

Recognition of Car License Plates Using Difference Operator and ART2 Algorithm (차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 통합 인식)

  • Kim, Kwang-Baek;Kim, Seong-Hoon;Woo, Young-Woon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.11
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    • pp.2277-2282
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    • 2009
  • In this paper, we proposed a new recognition method can be used in application systems using morphological features, difference operators and ART2 algorithm. At first, edges are extracted from an acquired car image by a camera using difference operators and the image of extracted edges is binarized by a block binarization method. In order to extract license plate area, noise areas are eliminated by applying morphological features of new and existing types of license plate to the 8-directional edge tracking algorithm in the binarized image. After the extraction of license plate area, mean binarization and mini-max binarization methods are applied to the extracted license plate area in order to eliminated noises by morphological features of individual elements in the license plate area, and then each character is extracted and combined by Labeling algorithm. The extracted and combined characters(letter and number symbols) are recognized after the learning by ART2 algorithm. In order to evaluate the extraction and recognition performances of the proposed method, 200 vehicle license plate images (100 for green type and 100 for white type) are used for experiment, and the experimental results show the proposed method is effective.

Recognition of Car Plate using SOM Algorithm and Development of Parking Control System (SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식과 주차 관리 시스템 개발)

  • 김광백
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.7 no.5
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    • pp.1052-1061
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    • 2003
  • In this paper, we propose the car plate recognition using SOM algorithm and describe the parking control system using the proposed car plate recognition. The recognition of car plate was investigated by means of the SOM algorithm. The morphological information of horizontal and vertical edges was used to extract a plate area from a car image. In addition, the 4-direction contour tracking algorithm was applied to extract the specific area, which includes characters from an extracted plate area. The extracted characteristic area was recognized by using the SOM algorithm. In this paper, 50 car images were tested. The extraction rate obtained by the proposed extraction method showed better results than that from the color information of RGB and HSI, respectively. And the car plate recognition using SOM algorithm was very efficient. We develop the parking control system using the proposed car plate recognition that shows performance improvement by the experimental results.

Recognition of Multi-sensor based Car Driving Patterns for GeoVision (GeoVision을 위한 멀티 센서 기반 운전 패턴 인식)

  • Song, Chung-Won;Nam, Kwang-Woo;Lee, Chang-Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.1185-1187
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    • 2011
  • 이 논문에서는 운전자의 운전 패턴을 분석하기 위한 멀티 센서 기반의 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 센서를 통해 얻어진 주행 데이터의 상관 관계를 비교, 분석하여 주행 패턴을 인식한다. 가속도 센서에 작용하는 중력값과 지자기 센서의 방향 데이터을 통해 각 운전 패턴을 인식하는 정확도를 높이는데 이용하였다.

Minutiae extraction using improved Binarization process of the fingerprint (지문의 개선된 이진화 과정을 통한 특징점 추출)

  • Son Won-Mu;Song Jong-Kwan;Yoon Byung-Woo;Lee Myeong-Jin
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.5 no.4
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    • pp.243-248
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    • 2004
  • Automatic fingerprint identification is a process of direction extraction, binarization, thinning, minutiae extraction of fingerprint identification. In this process, binarization after direction extraction affects a process of thinning and minutiae extraction. The fasle binarization is increased the false minutiae extraction rate. In this paper, we proposed more exact minutiae extraction algorithm with more enhanced binarization method, compared with traditional binarization process. We could have more enhanced results by using the direction and the half distance between ridges as the threshold of binarization process. In an experiment, Fingerprint images from NIST DBI are tested and the result shows that the proposed binarization algorithm increases minutiae extraction.

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