• 제목/요약/키워드: 서술자

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MPEG-7 텍스쳐 서술자의 홍채 인식에 대한 성능 비교 (Comparisons of MPEG-7 Texture Descriptors for Iris recognition)

  • 추현곤;김회율
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권4호
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    • pp.421-428
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    • 2004
  • MPEG극 텍스쳐 서술자에는 균등 질감(Homogeneous Texture), 경계 히스토그램(Edge Histogram), 텍스쳐 브라우징(Texture Browsing) 서술자가 있다. 본 논문에서는 이들 텍스쳐 서술자를 이용하여 홍채 인식에 대한 성능을 비교 분석한다. 전처리 과정을 통해 추출된 560장의 흥채 영상을 이용하여, 세 서술자에 대한 각 계수에 대한 군집화 효율성 비교와 에러 분포 비교를 통해 서로 다른 홍채 그룹에 대한 변별 능력을 비교한다. 실험 결과를 통해 세 서술자 중 균등 질감 서술자가 홍채 패턴을 인식하는 데 있어서 가장 효율적인 서술자로 나타났다. 그러나, 실험결과는 기존의 홍채 인식 방법에 비해, MPEG-7 텍스쳐 서술자를 이용한 홍채 인식에 인식 성능 향상을 위한 노력이 필요함을 알 수 있다.

마커리스 트래킹을 위한 특징 서술자의 데이터베이스 생성 및 검색방법 (A Database Creation and Retrival Method of Feature Descriptors for Markerless Tracking)

  • 윤요섭;김태영
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.63-72
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    • 2011
  • 본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.

MPEG-7 칼라 및 에지 서술자를 이용한 영상 검색 (Image Retireval Using MPEG-7 Color and Edge Descriptors)

  • 강희범;박동권;원치선;박수준
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.7-10
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    • 2001
  • 본 논문에서는 HPEG-7의 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 조합하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 에지 특징 정보는 영상의 컨텐트를 표현하기 위한 중요한 요소로 고려되어진다. 이것은 특별히 컬러의 단점을 보완하기 위해서 유용하다. 반면 컬런 특징 정보는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어진다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 두 특징 정보를 잘 표현하는 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 사용하였다. 실험 결과로 제안한 방법이 자연 영상에 대하여 두드러지게 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.

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MPEG-7을 위한 에지 히스토그램 서술자 (An Edge Histogram Descriptor for MPEG-7)

  • 박동권;전윤석;박수준;원치선
    • 방송공학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.31-40
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    • 2000
  • 본 논문에서는 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 영상의 에지 정보를 효과적으로 표현하기 위한 에지 히스토그램 서술자를 제안한다. 영상에서 추출된 에지 정보를 효율적으로 서술하기 위하여 영상 전체(global), 부분 영역(semi-global), 그리고 국부(local) 영역에 대한 에지 히스토그램으로 구분하여 에지 히스토그램 서술자의 구조를 채택하였다. 또한, 제안된 서술자의 에지 검출 기법은 기존의 픽셀단위 검출 방법과는 달리 블록단위 에지 검출을 사용함으로써 에지 특징의 추출 속도를 높이며 블록을 압축의 기본단위로 하는 MPEG-1, 2의 압축 비트스트림에서도 빠른 속도로 직접 에지 특징을 검출할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법이 MPEG-7의 비균질 질감 서술자로써 같은 부류에 속하는 웨이브릿 기반 서술자 및 국부 에지 기반 서술자와 비교하여 검색 효율과 특징 추출 속도가 모두 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

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MPEG-21 디지털아이템적응변환을 위한 시각 장애 서술자에 관한 연구 (Visual Impairment Description for MPEG-21 Digital Item Adaptation)

  • 양승지;;노용만;남제호;홍진우
    • 방송공학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.351-364
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    • 2003
  • 본 논문에서는 MPEG-21 디지털아이템 적응변환을 위한 시각 장애 서술자를 제안한다. 제안된 시각 장애 특성 서술자는 사용자가 가질 수 있는 시각 장애 특성인 저시력 장애와 색각 장애 특성을 포함한다. 제안된 서술자는 사용자의 시각 장애 특성을 충분히 서술할 수 있도록 시각 장애 증후 기반의 체계적인 시각 장애 서술 구조를 가지도록 하였고, 사용자가 용이하게 서술할 수 있도록 서술의 용이성 측면도 고려하였다. 본 논문에서는 제안된 서술자의 유용성을 증명하기 위해, 제안된 서술자를 이용하여 MPEG-21 프레임워크 내에서의 디지털아이템을 적응변환 실험을 수행하였다. 실험을 통해, 제안된 시각 장애 서술자가 시각 장애를 가진 사용자에게 향상된 접근성을 제공하기 위한 디지털아이템 적응변환에 유용함을 보일 수 있었다.

MPEG-7 서술자 이진화를 이용한 CNN 추론 결과 압축 (Compression of CNN Inference Results Using MPEG-7 Descriptor Binarization)

  • 진회용;정민혁;유도진;김상균;이진영;이희경;정원식
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.36-38
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    • 2021
  • 본 논문은 물체 검출(Object Detection)과 물체영역분할(Object Segmentation)의 CNN 추론 결과를 MPEG-7 서술자 이진화를 통해 표현함으로써 원본과의 용량을 비교한다. 영상의 사용 목적에 따라 CNN 추론 결과를 압축하여 활용할 시 원본 영상 대비 용량을 측정하여 그 효율성을 판단하는 것이 목표이다. 물체 검출과 물체영역분할에 대한 추론 결과를 MPEG-7 서술자를 이용해 압축하였으며, 비교를 위해 원본 영상, CNN 추론 결과 파일, MPEG-7 서술자, MPEG-7 서술자 이진화 파일의 크기를 측정하였다. 실험 결과, MPEG-7 서술자를 이진화를 통한 표현 방식이 원본 영상 및 추론 결과 파일에 비해 효율적임을 알 수 있었다.

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Convolutional Neural Network에서 공유 계층의 부분 학습에 기반 한 화자 의도 분석 (Speakers' Intention Analysis Based on Partial Learning of a Shared Layer in a Convolutional Neural Network)

  • 김민경;김학수
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권12호
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    • pp.1252-1257
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    • 2017
  • 대화에서 화자의 의도는 감정, 화행, 그리고 서술자로 표현될 수 있다. 따라서 사용자 질의에 정확하게 응답하기 위해서 대화 시스템은 발화에 내포된 감정, 화행, 그리고 서술자를 파악해야한다. 많은 이전 연구들은 감정, 화행, 서술자를 독립된 분류 문제로 다뤄왔다. 그러나 몇몇 연구에서는 감정, 화행, 서술자가 서로 연관되어 있음을 보였다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Netowork를 이용하여 감정, 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 추상화 계층과, 공유 추상화 계층으로 구성된다. 특정 추상화 계층에서는 감정, 화행, 서술자의 독립된 정보가 추출되고 공유 추상화 계층에서 독립된 정보들의 조합이 추상화된다. 학습 시 감정의 오류, 화행의 오류, 서술자의 오류는 부분적으로 역 전파 된다. 제안한 통합 모델은 실험에서 독립된 모델보다 좋은 성능(감정 +2%p, 화행 +11%p, 서술자 +3%)을 보였다.

CNF의 수평적 분리를 이용한 공간 질의 최적화 기법의 제안 (The Design of Spatial Query Optimization Technique using Horizontal Splitting of CNF)

  • 이환재;정보흥;조숙경;이순조;배해영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.229-231
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    • 2001
  • 공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.

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애니메이션의 일인칭 서술자 연구 : 회상으로서의 유년 체험 서술을 중심으로 (A Study on the First Person Narrator in Animation : Focusing on the narration of childhood experience as retrospection)

  • 조미라
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권22호
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    • pp.31-45
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    • 2011
  • 본 논문은 초점화자와 인물 그리고 서술자 모두 '나'로 지시되는 일인칭 서술자 애니메이션의 서사적 기능과 의미 분석을 목적으로 한다. 이를 위해 성인이 되어 자신의 유년 시절을 회상하는 유년의 '나'와 성인이 된 지금의 '나'가 어떤 관계를 맺는지, 그리고 유년 인물의 체험과 감각이 서사를 읽는 관객에게 주는 미학적 효과는 무엇인지 살펴보았다. 성인 서술자의 회고적 서술상황은 '체험적 자아(유년 자아)와 서술적 자아(성인 자아)사이의 긴장감'에서 오는 서사적 효과를 갖는다. 이들 작품은 성인 서술자의 고백을 통한 유년 체험이 중심이지만, 성인 서술자의 시선은 언제나 '현재'로 향한다. 즉, 일인칭 서술자가 갖는 회상의 미학은 숨겨진 것, 망각된 것들의 가치들을 끊임없이 환기시키는 것과 관련되어 있다. 또한, 유년 인물 초점화자가 '경험의 주체'로 나서는 서사 기법은 합리적인 시스템에 길들여진 시선에서 벗어나, 대상 그 자체로 사유하게 하는 질적 변화를 갖는다. 성인이 되면서 상실된 미메시스적 능력이 유년 감각의 총체성과 만나 질적 변화를 일으키는 것이다. 따라서 애니메이션의 일인칭 서술상황에서 서술자가 갖는 의미는 작품의 미학적 완성도뿐만 아니라, 관객의 작품 수용에도 결정적인 영향을 주는 고도의 전략적인 서사 장치임을 알 수 있다.

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CNN-LSTM 신경망을 이용한 발화 분석 모델 (Utterance Intention Analysis Using CNN-LSTM Neural Network)

  • 김민경;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.122-124
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    • 2017
  • 대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

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