Color image quantization is a process of selecting a set of colors to display an image with some representative colors without noticeable perceived difference. It is very important in many applications to display a true color image in a low cost color monitor or printer. The basic problem is how to display 256 colors or less colors, called color palette, In this paper, we propose improved binary tree vector quantization based on spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine the weights based on the responsibility of human visual system according to changes of three Primary colors in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get the better result in subjective quality test and WSNR.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.81-84
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2006
특징점 추출 기반의 지문인식 알고리즘에서 방향정보는 이진화 과정 및 지문 분류, 인증에 쓰이므로 매우 중요하다. 모델기반의 방향정보를 추정하는 방법은 영상 전체에 있는 노이즈에 대하여 매우 강건하지만, 상처와 같이 국부적으로 존재하는 노이즈 정보의 추출에는 취약하다. Sobel Operator의 경우에는 국부적인 노이즈 요소에는 민감한 특정을 보인다. 따라서 본 논문에서는 모델링된 방향정보와 Sobel Operator 의 방향 정보를 백터에 의한 상호 결합하여 영상의 방향 정보를 개선하고 노이즈 블록을 추정하는 방법을 제안한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.2C
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pp.100-109
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2003
A differential index assignment scheme is proposed for the image encoding system in which a variable-length tree-structured vector quantizer is adopted. Each source vector is quantized into a terminal node of VLTSVQ and each terminal node is represented as a unique binary vector. The proposed index assignment scheme utilizes the correlation between interblocks of the image to increase the compression ratio with the image quality maintained. Simulation results show that the proposed scheme achieves a much higher compression ratio than the conventional one does and that the amount of the bit rate reduction of the proposed scheme becomes large as the correlation of the image becomes large. The proposed encoding scheme can be effectively used to encode R images whose pixel values we, in general, highly correlated with those of the neighbor pixels.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.05a
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pp.396-400
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2004
In this study, we have proposed the tracking system of single moving object. The tracking system was estimated motion using differential image, and than track the moving object by controlled Pan/Tilt device of camera. Proposed tracking system is devided into image acquisition and preprocessing phase, motion estimation phase and object tracking phase. To estimation the motion, differential image method was used. In the binary differential image, decision of threshold value was used adaptive method. And in grouping the object area, block_based recursive labeling algorithm was used. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. The result of tracking, object was not lost and object was tracked correctly.
Ju Min-Chul;Hong Dae-Ki;Kim Young-Sung;Kim Sun-Hee;Kang Sung-Jin;Cho Jin-Woong
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.4
no.1
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pp.37-44
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2005
본 논문에서는 멀티 코드 CDMA(Code Division Multiple Access)시스템에서 고속의 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 정보 데이터열을 QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 부호화하는 방법을 제안한다. 송신 구조는 입력 비트를 정진폭 다중부호 이진직교 변조(Constant amplitude code biorthogonal modulation: 이하 CACB라 칭함)로 부호화하여 전송 심볼의 크기를 일정하게 하고 이렇게 이진화된 신호를 QAM 부호화하여 전송속도를 높인다. 복조기의 구조는 수신된 신호로부터 QAM 연판정기 블록을 거쳐 생성된 신호를 CACB 복호화기를 거쳐 데이터를 복조해 낸다. 제안된 시스템은 기존의 멀티 코드 방식에 비해 대역폭 효율을 크게 개선시킬 수 있어 전송 속도를 많이 향상시킬 수 있고, 멀티 코드 방식을 기반으로 하기 때문에 디지털 가전기기나 3세대 이동통신과, WPAN과 관련된 무선 네트워크 응용과 같은 미래의 고속의 무선 멀티미디어 서비스를 지원하기에 적합하다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.500-506
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2005
본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.7
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pp.1380-1386
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2007
This paper proposed an automatic recognition system of shipping container identifiers using fuzzy-based noise removal method and ART2-based self-organizing supervised learning algorithm. Generally, identifiers of a shipping container have a feature that the color of characters is blacker white. Considering such a feature, in a container image, all areas excepting areas with black or white colors are regarded as noises, and areas of identifiers and noises are discriminated by using a fuzzy-based noise detection method. Areas of identifiers are extracted by applying the edge detection by Sobel masking operation and the vertical and horizontal block extraction in turn to the noise-removed image. Extracted areas are binarized by using the iteration binarization algorithm, and individual identifiers are extracted by applying 8-directional contour tacking method. This paper proposed an ART2-based self-organizing supervised learning algorithm for the identifier recognition, which improves the performance of learning by applying generalized delta learning and Delta-bar-Delta algorithm. Experiments using real images of shipping containers showed that the proposed identifier extraction method and the ART2-based self-organizing supervised learning algorithm are more improved compared with the methods previously proposed.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.5
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pp.111-120
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2016
Wire recognition is one of the important tasks in chip reverse engineering since connectivity comes from wires. Recognized wires are used to recover logical or functional representation of the corresponding circuit. Though manual recognition provides accurate results, it becomes impossible, as the number of wires is more than hundreds of thousands. Wires on a chip usually have specific intensity or color characteristics since they are made of specific materials. This paper proposes two stage wire recognition scheme; image binarization and then the process of determining whether regions in binary image are wires or not. We employ existing techniques for two processes. Since the second process requires the characteristics of wires, the users needs to select the typical wire region in the given image. The histogram characteristic of the selected region is used in calculating histogram similarity between the typical wire region and the other regions. The first experiment is to select the most appropriate binarization scheme for the second process. The second experiment on the second process compares three proposed methods employing histogram similarity of grayscale or HSV color since there have not been proposed any wire recognition method comparable by experiment. The best method shows more than 98% of true positive rate for 25 test examples.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.7
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pp.1234-1243
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1994
We propose an adaptive decoding scheme for a concatenated codes with frequency-hopped spread-spectrum communication system in the presence of a pulse-burst jammer and its performance is analyzed. Concatenated coding system employing binary inner code and Reed-Solomon outer code is investigated and the use of side information is allowed to decode both erasures and errors. Our scheme makes the decoder adapts to the level of jamming by switching between two decoding modes such that the overall block error probability can be reduced. It is shown that the proposed decoding scheme yields a significant performance improvement over a conventional decoding scheme.
In this paper, we propose a novel background segmentation and feature point extraction method of a human motion for the augmented reality game. First, our method transforms input image from RGB color space to HSV color space, then segments a skin colored area using double threshold of H, S value. And it also segments a moving area using the time difference images and then removes the noise of the area using the Hessian affine region detector. The skin colored area with the moving area is segmented as a human motion. Next, the feature points for the human motion are extracted by calculating the center point for each block in the previously obtained image. The experiments on various input images show that our method is capable of correct background segmentation and feature points extraction 12 frames per second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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