Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.411-416
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1998
본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.373-375
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2001
본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.
내용 기반 영상검색에서 다중 특징을 사용하여 영상을 검색하는 기존의 방법들은 영상에서 특징간의 상관관계를 고려하지 않고 각 특징을 개별적으로 추출하여 검색에 사용한다. 따라서 특징간의 최적의 가중치를 찾아야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 내용기반 영상검색을 위해 색과 질감 특징을 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 특징 벡터인 CCE (channel color energy)를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.57-61
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2000
본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.556-558
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2000
본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.292-293
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2008
많은 분야에서 최적의 기준을 바탕으로 특징들의 부분집합을 선택하는 문제들이 핵심 요소로 작용하고 있다. 다양한 특징들의 부분집합 중에서 가능한 한 가장 성능이 우수한 특징들의 부분집합을 선택하기 위해서는 특징선택 방법이 알고리즘과 적용분야들을 고려해야한다. 이 논문에서는 특징선택을 위해서 서로 다른 두 종류의 최적화 문제를 탐색하는 방법을 제안하고, 그 결과를 실험으로 보여준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.613-615
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2002
특징점 기반의 지문 정합 시스템은 동일 특징점의 검색을 통하여, 주어진 두 지문의 동일 여부를 결정하는 것을 목적으로 하고 있다. 정합과정의 검색 단계에서 동일 특징점으로 결정된 두 특징점간 거리 및 각도차의 분포를 확률적으로 모델링함으로써, 검색된 동일 특징점의 신뢰도를 높이고자 하였으며 전체적으로 지문 정합시스템의 성능향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 확률기법을 사용한 동일 특징점 유사도 산출 방법과 이를 통한 지문의 동일여부 결정방법을 제시하였으며 구현결과, EER의 경우 2.64%에서 0.78%로 70%의 감소효과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.565-567
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2002
동영상에서 특정 물체를 추적하기 위하여 여러 가지 알고리즘이 적용된다. 그 중에서 특징점을 추출하고 정합하여, 움직이고 있는 물체를 추적하는 방법을 소개한다. 특징점을 추출하는 방법 중에서 에지정보를 이용하는 방법과 직접 이미지에 접근하는 방식이 있다. 본 논문에서는 물체의 에지정보를 이용하여 특징점을 추출하는 기법을 제안한다. 널리 이용되고 있는 Canny Edge Detection(1) 알고리즘 이용, 에지를 얻게 되는데, 여기서 특징점 추출에 오류를 발생시킬 수 있는 경우에 대비하여 에지를 보정하고, 결과의 에지에서 특징 점을 추출한다. 보정된 에지정보에서 시작점, 끝점, 둘 이상의 에지가 모인 분기점과 굴곡률이 국부 최대인 지점을 찾아 특징점을 추출한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.229-231
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2002
최근 생물 유전자 정보에 대한 관심이 커지면서 이를 위한 효과적인 분석 방법이 요구되고 있다. 특히, 분류기의 데이터로 사용하기 위해서 필요한 특징만을 뽑는 과정인 특징 추출은 대량의 유전자 정보에서 의미 있는 정보를 선별하는 중요한 과정이다. 그러나 유전자 정보는 사용되는 데이터의 특징규모가 매우 크기 때문에 일반적인 데이터 마이닝 기법으로는 분석이 힘들다. 본 논문에서는 효율적인 거대규모 특징 추출을 위해 유전자 알고리즘(GA)파 신경망을 사용한 특징추출 방법을 소개하고, 종분화 기법을 사용한 효과적인 특징추출 방법을 제시한다. 그리고, CAMDA 2000에 공개된 암 DNA Microarray로 안종류를 분류하는 문제에 대하여 성능을 평가하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.607-610
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2003
지문 정합을 할 때 특징점 사이의 거리와 각도가 유사한 순서대로 있는가를 비교하는 알고리즘을 제안한다. 한 점에서 가장 가까운 특징점을 찾고 다시 찾은 점에서 가장 가까운 특징점을 찾는데 이러한 세 개의 특징점들 사이의 거리와 끼인 각도를 기본 요소로 하여 이들의 순차를 특징점 배치도로 정의하여 등록지문에도 유사한 순차가 있는지를 검사한다. 정합 시에 특징점 사이의 거리, 각도 순차가 있는가를 검사하기 때문에 중심점을 찾지 않아도 되며 지문의 이동, 회전에 영향을 받지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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