• Title/Summary/Keyword: 벡터요소

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Visual Object Tracking by Using Multiple Random Walkers (다중 랜덤 워커를 이용한 객체 추적 기법)

  • Mun, Juhyeok;Kim, Han-Ul;Kim, Chang-Su
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.21 no.6
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    • pp.913-919
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    • 2016
  • In this paper, we propose the visual tracking algorithm that takes advantage of multiple random walkers. We first show the tracking method based on support vector machine as [1] and suggest a method that suppresses feature vectors extracted from backgrounds while preserve features vectors from foregrounds. We also show how to discriminate between foregrounds and backgrounds. Learned by reducing influences of backgrounds, support vector machine can clearly distinguish foregrounds and backgrounds from the image whose target objects are similar to backgrounds and occluded by another object. Thus, the algorithm can track target objects well. Furthermore, we introduce a simple method improving tracking speed. Finally, experiments validate that proposed algorithm yield better performance than the state-of-the-art trackers on the widely-used benchmark dataset with high speed.

여분의 관성센서 시스템을 위한 순차적 고장 검출 및 분리기법

  • Kim, Jeong-Yong;Cho, Hyun-Chul;Kim, Sang-Won;Roh, Woong-Rae
    • Aerospace Engineering and Technology
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    • v.3 no.1
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    • pp.179-187
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    • 2004
  • We consider some problems of the Modified SPRT(Sequential Probability Ratio Test) method for fault detection and isolation of inertial redundant sensor systems and propose an Advanced SPRT method which solves the problems of the Modified SPRT method. The problems of the Modified SPRT method to apply to inertial sensor system come from the effect of inertial sensor errors and the correlation of parity vector components. We use a two-stage Kalman filter to remove effects of the inertial sensor errors and propose the modified parity vector and the controlled parity vector which reduces the effect of correlation of parity vector components. The Advanced SPRT method is derived form the modified parity vector and the controlled party vector. Some simulation results are presented to show the usefulness of the Advanced SPRT method to redundant inertial sensor systems.

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Frame Interpolation using Bilateral Motion Refinement with Rotation (회전을 고려한 정밀 양방향 움직임 예측 프레임 보간 기법)

  • Lee, Min-Kyu;Park, Hyun-Wook
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.46 no.5
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    • pp.135-142
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    • 2009
  • Since hold-type display systems have been developed, frame-rate up conversion (FRUC) is an essential technique to improve the temporal resolution in the display. FRUC improves the temporal resolution by interpolating one or multiple intermediate frames between two adjacent frames. In this paper, a new frame-rate up-conversion algorithm based on bilateral motion refinement with rotation is proposed. First, we perform bi-directional motion estimation between adjacent two frames to obtain a motion vector for each block. Then, we apply a modified median filtering to motion vectors for outlier-rejection and motion field smoothing. The filtered motion vectors are updated by the bilateral motion refinement with rotation. After the refined motion vector is obtained, the intermediate frame is generated by applying the overlapped block motion compensation (OBMC). Experimental results show that the proposed algorithm provides a better performance than the previous methods subjectively and objectively.

Prediction of Protein Interactions using the Associative Feature Concept Space Mapping (연관속성개념공간으로의 사상을 이용한 단백질 상호작용 예측)

  • Eom Jae-Hong;Zhang Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.73-75
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    • 2006
  • 생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.

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A Study on the finite Element Analysis of Eddy Current Distributions using Current Vector Potential (전류 벡터 포텐셜을 이용한 와류분포의 유한요소 해석에 관한 연구)

  • 임달호;김민수;신흥교
    • The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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    • v.37 no.12
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    • pp.839-846
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    • 1988
  • If we use the 2-dimensional analyzing method with the magnetic vector potential for the analysis of eddy current distribution in electric machinery, we can obtain the magnitude of eddy current but can't have the characteristic of eddy current distribution. For the settlement of this problem, we have induced the governing equation with the current vector potential and attemptted 2-dimensional analysis of eddy current distribution by finite element method. And the time domain weighted residual method is used in treatment of time differential term and we have developed the algorithm by it. And then, we analyze eddy current distributions of analytic model and aluminium disk in singlephase watt hour meter. Consequently we have verified the propriety and utility of above mentioned method.

Discriminative Feature Selection for G.723-based Speech Recognition (G.723기반의 음성인식을 위한 변별적인 음성 특징 벡터 선정)

  • 이규환;정민화
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.387-389
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    • 2000
  • 정보 통신 분야의 발달로 사람들의 전화 사용이 늘어나고 또한 전화기에 여러 가지 멀티미디어 기능들이 추가되면서 음성 인식의 필요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 현재의 기술로는 음성 인식의 성능이 사람들의 기대치를 만족시키지 못하고 있다. 본 연구에서는 G.723을 이용한 네트워크 상에서 음성 인식 시간을 줄이고 같은 차수에서 더 좋은 음성 인식 성능을 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 일반적인 보코더는 채널을 통과시킬 때 왜곡을 최소화 하기 위해 양지화할 때 안정적이라고 알려져 있는 LSP 파라메터를 양자화하여 전송한다. 전송된 양자화된 LSP 파라메터는 복호화기를 통과하게 되는데 본 연구에서는 양자화된 LSP 파라메터를 음성인식에 직접 이용하여 음성 합성한 후 음성 특징 파라메터를 추출하는 시간을 줄일 수 있고 음성 합성시 왜곡을 미연에 방지할 수 있다. 본 연구에서는 변별적인 기준에 의해 특징 벡터 요소들을 순서화를 이용하여 음성 특징 벡터의 차수를 동적으로 조절할 수 있는 방법을 G.723에 적용시켜 보았다. 순서화 된 음성 특징 요소들 중에서 인식 목적에 적절한 차수를 선정하며 차수를 줄이면서도 음성인식 성능은 유지 또는 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 네트워크 통신망에서도 음성인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였고, 기존의 합성음에서 음성인식을 하는 방법보다 시간도 크게 단축할 수 있었다.

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Design and Implementation of a Vector White Board to Support Cooperative Learning (협동학습을 위한 벡터화이트보드의 설계 및 구현)

  • Song, Tae-Ok;Gang, Seong-Guk;Kim, Tae-Yeong
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2000.10b
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    • pp.1641-1644
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    • 2000
  • 원격교육에 있어서 상호작용도구는 필수적이다. 특히, 토론학습의 경우, 학습자들의 능동적 참여와 상호작용은 학습의 성공을 좌우하는 중요한 요소이다. 그러므로 기본적인 학습환경으로서 상호작용도구는 그 역할이 아주 크다. 본 논문에 제안된 벡터화이트보드는 기존의 화이트보드가 텍스트와 비트맵 중심이라는 문제점을 극복하여, 전달할 내용과 화면상의 위치를 자유롭게 수정할 수 있으며, 채팅시스템과 함께 지원될 때 면대면 토론과 인터넷 기반 토론 사이의 학습환경 차이를 줄일 뿐만 아니라 학습자의 상호작용을 증진시킬 수 있다.

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A Fast Block Matching Algorithm by using the Cross Pattern and Flat-Hexagonal Search Pattern (크로스 패턴과 납작한 육각 탐색패턴을 이용한 고속 블록 정합 알고리즘)

  • 남현우;김종경
    • Journal of the Korea Computer Industry Society
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    • v.4 no.12
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    • pp.953-964
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    • 2003
  • In the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the cross pattern and the flat-hexagon search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the cross pattern, and then lastly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the hexagon-based search algorithm(HEXBS), the proposed cross pattern and flat-hexagonal pattern search algorithm(CFHPS ) improves about 0.2-6.2% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about 0.02-0.31dB in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).

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A study on Efficient Matching Window Implementation for Multidimensional Feature Vector Matching (다차원특징벡터 정합을 위한 효율적인 정합 창틀 구현에 관한 연구)

  • Ye, Chul-Soo;Moon, Chang-Gi;Jeon, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2005.11a
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    • pp.182-185
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    • 2005
  • 스테레오 영상에서 동일점을 찾는 과정은 스테레오 비전 시스템의 전체 성능에 가장 중요한 영향을 미치는 요소이다. 특히 동일점을 찾기 위해 두 화소의 유사도를 측정하는 많은 방법들이 있으나 기존의 대부분의 연구에서는 주로 화소의 밝기값이나 화소의 그레디어트 크기 등과 같이 한 두 가지의 특징값에 기초하여 유사도를 측정한다. 본 연구에서는 다수의 특징 요소를 이용하여 정합하는 다차원특징벡터 정합의 성능을 향상시키는 효과적인 정합 창틀 구현 방법을 제안한다. 깊이 불연속이 존재하는 항공영상을 실험에 사용하였으며 깊이 불연속에 강건한 정합 성능을 보임을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

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Gender Classification using Non-Negative Matrix Analysis with Sparse Logistic Regression (Sparse Logistic Regression 기반 비음수 행렬 분석을 통한 성별 인식)

  • Hur, Dong-Cheol;Wallraven, Christian;Lee, Seong-Whan
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.373-376
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    • 2011
  • 얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.