• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.477-482
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• 2001

이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.5
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• pp.85-95
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• 2005

This study proposes a method of feature point extraction using scale-space filtering and a feature point tracking algorithm based on a texturedness similarity comparison, With well-defined operators one can select a scale parameter for feature point extraction; this affects the selection and localization of the feature points and also the performance of the tracking algorithm. This study suggests a feature extraction method using scale-space filtering, With a change in the camera's point of view or movement of an object in sequential images, the window of a feature point will have an affine transform. Traditionally, it is difficult to measure the similarity between correspondence points, and tracking errors often occur. This study also suggests a tracking algorithm that expands Shi-Tomasi-Kanade's tracking algorithm with texturedness similarity.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.915-917
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• 2011

In this paper, a comparison of superpixel characteristics for each color feature space. The superpixel is consist of several pixels with same features such as luminance, color, textures etc. The superpixel can be used on image processing and analysis with large image size to speed up the process. We compare the superpixel characteristics by means of compactness using Berkeley image database(BSD-300).

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.73-76
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• 2000

본 논문에서는 기존의 8개의 삼각형을 이용한 특징추출 알고리즘을 개선하여 8의 배수로 특징의 수를 증가시키는 알고리즘을 제안하고, 블록기반 특징추출의 알고리즘과 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.439-442
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• 2007

패턴 인식의 성능 향상을 위해 효율적인 특징 선택을 해주는 것은 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 최근에 제시되었던 특징 선택 방법들 중 대표적인 4 가지의 방법을 선택하여 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 적은 수의 특징으로 더 좋은 패턴 인식 성능을 보여주는 기능의 수행 능력을 중심으로 평가하였으며, 각기 다른 형태의 데이터에 대해 각 방법들이 보이는 성능도 관찰하였다. 이를 토대로 각 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.121-130
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• 2009

In this paper, feature extraction methods, which is one field of reducing dimensions of high-dimensional data, are empirically investigated. We selected the traditional PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non-negative Matrix Factorization), and sNMF(Sparse NMF) for comparisons. ICA has a similar feature with the simple cell of V1. NMF implemented a "parts-based representation in the brain" and sNMF is a improved version of NMF. In order to visually investigate the extracted features, handwritten digits are handled. Also, the extracted features are used to train multi-layer perceptrons for recognition test. The characteristic of each feature extraction method will be useful when applying feature extraction methods to many real-world problems.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.113-122
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• 2012

This paper presents a new stereo matching technique which is based on the matching of feature windows and feature links. The proposed method uses the FAST feature detector to find image features in stereo images and determines the correspondences of the detected features in the stereo images. We define a feature window which is an image region containing several image features. The proposed technique consists of two matching steps. First, a feature window is defined in a standard image and its correspondence is found in a reference image. Second, the corresponding features between the matched windows are determined by using the feature link technique. If there is no correspondence for an image feature in the standard image, it's disparity is interpolated by neighboring feature sets. We evaluate the accuracy of the proposed technique by comparing our results with the ground truth of in a stereo image database. We also compare the matching accuracy and computation time with two conventional feature-based stereo matching techniques.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.9
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• pp.1220-1228
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• 2007

This paper presents a new system for online signature verification, approaching for finding gaps between a point-to-point matching and a segment-to-segment matching. Each matching algorithm has been separately used in previous studies. Various features with respect to each matching algorithm have been extracted for solving two-class classification problem. We combined advantages of the two algorithms to implement an efficient system for online signature verification. In the proposed method, extreme feints are used to extract writer-dependent features. In addition, using the writer-dependent features proves to be more adaptive than using writer-independent features in terms of efficiency of classification and verification in this paper.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.181-182
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• 2014

본 논문에서는 어파인(affine) 변환에 불변하는 지역 검출기에 대하여 다양한 기술자의 성능을 비교하였다. 지난 수 년간 다양한 특징 기술자들이 연구되어 왔고, 이러한 특징 기술자들은 각각의 목적에 따라 상이한 특성을 갖고 있기 때문에 동일한 조건에서 다양한 기술자들의 성능을 비교하는 연구가 필요하다. 그러나 어파인 변환에 불변하는 지역 검출기에 대해 최적의 특징 기술자를 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 패치 기반의 특징 기술자뿐만 아니라 바이너리 기술자와 최근에 제안된 기술자들의 성능을 비교하였다. 제안하는 실험에서는 MSER (maximally stable extremal regions) 검출기를 이용하여 어파인 변환에 불변하는 지역을 검출하였고, 영상 확대 및 축소, 회전, 시점 변환 및 변형 가능한 물체에 대하여 각각 기술자의 성능을 비교하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.1024-1027
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• 2009

In this letter, we evaluate the classification performance of mixed numeric and categorical data for comparing the efficiency of feature filtering and feature wrapping. Because the mixed data is composed of numeric and categorical features, the feature selection method was applied to data set after discretizing the numeric features in the given data set. In this study, we choose the feature subset for improving the classification performance of the data set after preprocessing. The experimental result of comparing the classification performance show that the feature wrapping method is more reliable than feature filtering method in the aspect of classification accuracy.