The classification error of 'ㅁ', 'ㅇ' is one of the main causes of incorrect recognition in Korean characters, but there haven't been enough researches to solve this problem. In this paper, a new feature extraction method from Korean grapheme is proposed to recognize 'ㅁ', 'ㅇ'effectively. First, we defined an optimal neighbor-distance selection measure using modified Hausdorff distance, which we determined the optimal neighbor-distance by. And we extracted neighbor-angle feature which was used as the effective feature to classify the two graphemes 'ㅁ', 'ㅇ'. Experimental results show that the proposed feature extraction method worked efficiently with the small number of features and could recognize the untrained patterns better than the conventional methods. It proves that the proposed method has a generality and stability for pattern recognition.
Proceedings of the Mineralogical Society of Korea Conference
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2003.05a
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pp.80-80
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2003
포천-기산리 일대에 분포하는 쥬라기의 대보화강암류의 변형정도를 결정하기 위해 석영의 파동소광의 강도(IWE : Intensity of Wavy Extinction)를 편광현미경, 디지털 카메라, NIH Image로 측정하였다. 파동소광이 나타나는 석영입자의 한 부분이 편광현미경 상에서 최대 소광이 될 때 IWE를 측정하고, 이 때 나타나는 파동소광의 아입자경계에 수직한 방향으로 측정을 시도하였다 본 연구에 사용된 NIH Image는 파동소광을 보여주는 각 부분의 광도를 256단계의 흑백 농담변화로 나타낼 수 있다. 이를 이용하여 측정 길이에 대한 농담변화로 IWE를 구하였다. 이렇게 획득한 IWE를 5$^{\circ}$ 단위로 묶어 돗수분포표로 처리하였으며, 자료의 분포특성상 히스토그램의 최빈값과 중간값 사이의 중간값을 그 암석의 대표 IWE로 정의하였다. 이를 다시 5단계의 변형대(무변형, 저변형, 중변형, 고변형, 최고변형)와 각각의 변형지수(D1, D2, D3, D4, D5)로 묶었다. 본 연구지역에 분포하는 화강암류는 흑운모화강암(Gb), 동부의 석류석흑운모화강암(Ggb) 그리고 북부의 복운모화강암(Gtm)으로 구성되어 있는 바 본 연구에는 크게 포천읍을 기준으로 서부에 분포하는 Gb와 동부에 분포하는 Ggb에서 파동소광의 강도 측정이 이루어 졌다. 연구결과 Gb는 D2 이하의 낮은 변형도가 나타났고, Ggb는 D3이상의 고변형이 나타나, 전반적으로 조사지역의 북서부에서 남동부로 갈수록 변형도가 증가하는 양상을 보여주었다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.8
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pp.3670-3676
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2011
A cell animation is represented by one background cell, and there is much difference of images when its shot is changed. Also, it does not have a lot of colors since people themselves draw it. In order to effectively detect shot transitions of cell animations while fully considering their intrinsic characteristics, in this paper, we propose a animation shot boundary detection algorithm that utilizes color and block-based histograms step by step. The suggested algorithm first converts RGB color space into HSI color one, and coarsely decides if adjacent frames contains a shot transition by performing color difference operation between two images. If they are considered to have a shot transition candidate, we calculate color histograms for 9 sub-regions of the adjacent images and apply weights to them. Finally, we determine whether there is a real shot transition by analyzing the weighted sum of histogram values. In experiments, we show that our method is superior to others.
A new algorithm in order to classify various contents in the image documents, such as text, figure, graph, table, etc. is proposed in this paper by classifying contents using texture-based PCA, and by segmenting document images using local entropy-based histogram. Local entropy and histogram made the binarization of image document not only robust to various transformation and noise, but also easy and less time-consuming. And texture-based PCA algorithm for each segmented region was taken notice of each content in the image documents having different texture information. Through this, it was not necessary to establish any pre-defined structural information, and advantages were found from the fact of fast and efficient classification. The result demonstrated that the proposed method had shown better performances of segmentation and classification for various images, and is also found superior to previous methods by its efficiency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.27-34
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2010
This paper proposes an efficient method for verifying palmprint which is captured at the natural interface without any physical restriction. The location and orientation of the region of interest (ROI) in palm images are variously appeared due to the translation and rotation of hand. Therefore, it is necessary to extract the ROI stably for palmprint recognition. This paper presents a method that can extract the ROI, which is based on the reference points that are located at the center of the crotch segments between index finger and middle finger and between ring finger and little finger. It also proposes a palmprint recognition method using the histogram of local binary patterns (LBP). Experiments for evaluating the performance of the proposed method were performed on 1,597 palmprint images acquired from 100 different persons. The experimental results showed that ROI was correctly extracted at the rate of 99.5% and the equal error rate (EER) and the decidability index d' indicating the performance of palmprint verification were 0.136 and 3.539, respectively. These results demonstrate that the proposed method is robust to the variations of the translation and rotation of hand.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.51-57
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2010
In this paper, It propose methods compressing BTC image utilizing data hiding technique. BTC is used to compress general digital image into binary image and applied into application such as printer. Additional information, transferred with binary image, is as big as the size of binary image. Therefore, we wish to reduce the total transmission bandwidth by decreasing the additional information with sustaining the small image degradation. Because typical BTC image doesn't have enough space for data hiding, we adopt Adaptive AMBTC (Absolute Moment BTC) algorithm to produce the binary image, and calculate virtual histogram from created binary image and modify this histogram for reducing the additional information. The proposed algorithm can reduce about 6-11 % of the image file size, compared with the existing BTC algorithm, without making perceptible image degradation.
A unified image enhancement method is proposed for high-resolution image which based on color constancy and histogram equalization using edge region. To speed up the method, smaller image is used when parameters of color constancy and histogram equalization are determined. In the color constancy process, nth-derivative of gaussian is applied to x and y axis separately in order to estimate the color of the illumination rapidly. In the histogram equalization process, the histogram obtained from near-edge region is used for the histogram equalization. In the experiments, high-resolution images taken by digital camcorder are used for verifying the performance of the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.5
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pp.504-511
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2014
This paper presents a hybrid recognition method, which is based on the nonlinear histogram equalization and the multidimensional intensity variation of an images. The nonlinear histogram equalization based on a adaptively modified function is applied to improve the quality by adjusting the brightness of the image. The multidimensional intensity variation by considering the a extent of 4-step changes in brightness between the adjacent pixels is also applied to reflect accurately the attributes of image. The statistical correlation that is measured by the normalized cross-correlation(NCC) coefficient, is applied to comprehensively measure the similarity between the images. The NCC is considered by the intensity variation of each 2-direction(x-axis and y-axis) image. The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 50-face images of 40*40 pixels. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances to the method without performing the histogram equalization, or the linear histogram equalization, respectively.
We have proposed a composite feature measure which combines the color and shape features of an image for image retrieval. We improved the performance of retrieval based on the efficient color quantization using the Lloyd-Max quanizer and on the Histogram matrix matching method which considers the spatial correlation of quantized color group. We also supplemented the color information using shape information with the Improved Moment Invarlants. We have tested our technique on Image database consisting of 200 actual trademark images. Our experimental results showed that our approach improved the performance compared to the previous method under the various situations such as rotation images, translation images, noise added images, gamma corrected images and so on. The efficiency of retrieval is found to be very high and experimental results are
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.921-924
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2006
본 논문에서는 이미지 인증을 위해 삽입한 워터마크로 인해 발생한 영상 정보의 손실을 워터마크 추출 후 제거하여 원영상으로 복원할 수 있는 리버서블 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 Lee.S.K.[4]의 알고리즘이 지니는 플립 현상을 제거하기 위해 Location Map을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 평균 52.06dB의 PSNR을 보여 우수한 비가시성을 나타냈으며, $6k{\sim}30k$ bits의 높은 정보 삽입량을 보여 이미지 인증 응용에 적합함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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