• 제목/요약/키워드: 3점 알고리즘

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웨이블릿을 이용한 QRS complex 검출 알고리즘의 고정 소수점 연산 최적화 (Fixed-point Optimization of a QRS complex Detection Algorithm Using Wavelet Transform)

  • 박영철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.126-131
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    • 2014
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 통하며 QRS complex를 검출 하며, 32비트 고정 소수점 연산이 가능한 프로세서에도 동작하도록 알고리즘 최적화 기법을 제시한다. 먼저 입력 ECG 신호를 밴드 패스 필터를 통과 시키고, 3개의 서로 다른 웨이블릿 함수를 하나로 병합한 웨이블릿 함수를 이용하여 웨이블릿 변환을 하며, 다음으로 시간 평균 함수를 뒤에 마지막으로 QRS complex를 검출 한다. 제안 알고리즘은 MIT-BIH arrhythmia database에 적용하여 검증한다. 모든 과정은 32비트 고정 소수점 연산으로 구현되며, 삼각함수 같은 복잡한 연산은 테이블화 하였다. 검출 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가 한다.

지문이미지 인증률 향상을 위한 전처리 알고리즘 (Preprocessing Algorithm for Enhancement of Fingerprint Identification)

  • 정승민
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권3호
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    • pp.61-69
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    • 2007
  • 본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.

Shrink-Wrapping 알고리즘을 이용한 단층영상으로부터의 표면 재구성 (Surface Reconstruction from Cross-Sectional Images using the Shrink-Wrapping Algorithm)

  • 박은진;최영규
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권1호
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    • pp.28-37
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    • 2007
  • 단층촬영 영상으로부터 임의의 등밀도 표면을 재구성하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 이 분야의 가장 대표적인 알고리즘인 마칭큐브에서와는 달리 단층영상에서 직접 등밀도 표면을 생성하지 않고 등밀도점을 먼저 추출하며, 셀경계 알고리즘을 이용하여 구한 초기메쉬의 각 정점들을 이들 등밀도점 방향으로 표면축소포장(Shrink-wrapping)하는 과정을 반복적으로 적용하여 등밀도 표면을 추출한다. 이렇게 함으로써 마칭큐브에서 나타나는 크랙이나 표면결정의 모호성이 발생하지 않고 안정적인 표면을 재구성 할 수 있다. 또한, 마칭큐브에서 O(1)-인접한 등밀도점만을 사용할 수 있는데 비해, 제안된 방법은 O(2) 및 O(3)-인접한 등밀도점을 표면재구성에 활용할 수 있게 함으로써 이론적으로 마칭큐브 알고리즘보다 더 정밀한 표면을 추출할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 단층영상에서부터 등밀도면을 재구성하는데 매우 안정적이고 정확하며 효과적임을 확인할 수 있었다.

적응적 컨벡스헐 알고리즘을 이용한 항공라이다 데이터의 건물 경계 재구성 (Building Boundary Reconstruction from Airborne Lidar Data by Adaptive Convex Hull Algorithm)

  • 이정호;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.305-312
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    • 2012
  • 본 논문은 항공라이다 데이터로부터 추출한 건물점으로부터 건물 경계를 재구성하는데 있어서 정확도와 연산 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 3가지 측면에서 수정한 적응적 컨벡스헐 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 연산 효율성을 향상시키기 위하여 점들의 밀도에 따라 경계 후보점을 먼저 추출한 후 경계점을 추출한다. 둘째, 폐색이나 오차가 포함된 건물에서 보다 안정적으로 건물 경계점을 추출하기 위하여 원시 데이터 구조를 바탕으로 탐색 반경을 적응적으로 변화시킨다. 셋째, 안마당과 오차에 의한 홀을 구분하기 위하여 점들 간의 거리와 ID를 이용한 내부 경계 초기점 탐지 기법을 적용한다. 제안 방법의 활용가능성을 평가하기 위하여 다양한 건물들을 포함하는 두 도시 지역에 적용한 결과, 모양상이성이 8.5%로써 기존의 대표적인 경계점 추출 방법에 비하여 우수하였으며 연산 효율성은 약 2배 향상된 것을 확인할 수 있었다.

두 장의 비교정된 영상으로부터 에피폴라 기하학을 이용한 강건한 대응점 추출 (A Robust Correspondence Using the Epipolar Geometry from Two Un-calibrated Images)

  • 윤용인;오인환;두경수;최종수;김진태;송호근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.535-541
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    • 2006
  • 본 논문은 비교정된 두 장의 영상간에 움직임 정보를 이용하여 먼저 초기 대응되는 후보점들 가운데 잘못된 후보점들을 미리 대부분 찾아내서 제거 한 후에 에피폴라 평면의 기하학 정보를 이용하여 최소화된 오차를 갖는 기본 행렬을 찾아내는 보다 강건한 알고리즘을 제안한다. 제 안된 알고리즘은 초기에 대응되는 후보점을 찾을 때 고전적인 기법인 상관성 대응을 기반으로 대응점을 추출하고 잘못된 대응 후보점들을 정확히 제거함으로써 제안된 알고리즘을 강건하게 하였다. 잘못된 대응 후보점들을 정확히 제거하기 위해 본 논문에서는 두 영상간의 특징점에 대한 이동 벡터의 정보를 이용한다. 다양한 영상을 실험함으로써 제안된 알고리즘이 강건하다는 것을 검증하였고, 그에 따른 실험 결과는 기존 기법의 매칭 알고리즘보다 향상되었음을 보여준다.

디지털 홀로그래피에서의 수정된 골드스타인 알고리즘을 이용한 위상펼침 (Phase Unwrapping using Modified Goldstein Algorithm in Digital Holography)

  • 윤선규;조형준;김두철;유영훈;김성규
    • 한국광학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.122-129
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    • 2007
  • 디지털 홀로그래피를 이용하여 얻어진 위상정보는 위상펼침 알고리즘을 이용하여 3차원 상을 구현할 수 있다. 위상펼침 방법에는 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 이중 연산 시 사용하는 메모리용량이 작고 연산시간이 짧은 골드스타인 알고리즘이 많이 사용된다. 골드스타인 알고리즘은 쌍을 이루는 특이점이 아닌 다른 특이점이 가까울 때 잘못된 연산을 수행하여 잘못된 3차원 정보를 준다. 이러한 골드스타인 알고리즘의 오류를 특이점과 경계면 데이터를 이용하여 수정하였다. 수정된 알고리즘을 이용하면 분해 한계 영역의 데이터도 복원될 수 있음을 확인하였다. 수정된 알고리즘의 연산시간은 골드스타인 알고리즘보다 약 10%가 증가되지만 다른 알고리즘에 비하면 연산시간이 짧다.

피부의 특성 추출을 위한 가시광선 반사 스펙트럼의 역 추적 최적화 알고리즘 개선 (Impmvement of Inverse Fitting Algorinlm of Visible Reflectance Spectrum to Extract Skin Parameters)

  • 최승호;임창환;정병조
    • 한국광학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.179-184
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    • 2007
  • 본 논문은 가시광선 반사 스펙트럼으로부터 피부조직의 광학적, 구조적 특성을 역 추출하는 알고리즘에 대한 연구를 다룬다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 사용한 기존의 역 추적 최적화 알고리즘에 파장 선택법과 심플렉스법을 추가하여 알고리즘의 최적화 능력을 개선하였다. 파장 선택법은 기존 알고리즘에 사용된 135개의 파장 중 10개의 유효 파장만을 사용한 결과 계산시간이 83% 감소하였다. 심플렉스법을 사용해 유전알고리즘으로 얻은 근사적인 탐색 점으로부터 재 탐색을 수행하였고, 이를 통해 얻은 탐색 점의 SSE(sum of square error)는 기존 유전알고리즘 만으로 얻은 탐색 점이 가지는 SSE의 0.64%였다. 본 연구의 모델링 결과를 통해 개선된 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 빠르고 정확한 해를 찾는다는 것을 확인할 수 있었다.

유전적 알고리즘과 직접탐색법의 결합에 의한 효율적인 최적화방법에 관한 연구 (A Study on the Efficient Optimization Method by Coupling Genetic Algorithm and Direct Search Method)

  • 이동곤;정성재;김수영
    • 대한조선학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.12-18
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    • 1994
  • 공학설계에 있어서 최적해를 얻기 위한 방법중의 하나로 최적화방법이 많이 사용되어 왔으나, 기존의 최적화방법에서는 설계점이 국부 최적점으로 빠져 들어갈 경우 그 영역을 벗어날 수 있는 방법이 없기 때문에, 최적화의 초기점을 달리하여 반복계산을 수행하여야 하는 불편한 점이 있었다. 유전적 알고리즘은 기존의 최적화방법에 비하여 다수의 설계점을 동시에 탐색하는 특성이 있어 국부 최적점에 빠질 가능성이 적은 반면, 계산시간이 많이 소요되고 전체 최적점 근처까지는 잘 수렴하나 정확한 최적점을 잘 찾지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 유전적 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 이들의 단점을 보완한 즉, 전체 최적점을 보다 효율적으로 찾고 계산시간을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 유전적 알고리즘을 이용하여 최적점이 존재하는 영역을 찾은 후에, 그 영역에서 직접탐색법을 이용하여 보다 정확한 최적점을 찾는 것으로, 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.

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Adaboost 최적 특징점을 이용한 차량 검출 (Vehicle Detection Using Optimal Features for Adaboost)

  • 김규영;이근후;김재호;박장식
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제8권8호
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    • pp.1129-1135
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    • 2013
  • 본 논문에서는 최적 특징점 선택기법를 적용한 다중 최적 Adaboost 분류기를 기반으로 새로운 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2 가지 주요 모듈로 구성된다. 첫 번째는 설치된 카메라의 사이트 모델링을 이용한 영상 스케일링을 기반으로 하는 이론적 DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) 모듈이며, 두 번째는 차량과 카메라의 거리에 대응하는 최적 Haar-like 특징을 활용하는 것이다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존의 방법에 비하여 인식 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 96.43% 의 인식률과 약 3.77%의 오검출이 발생하였다. 이러한 성능은 기존의 표준 Adabooost 알고리즘에 비하여 각각 3.69%와 1.28% 의 성능을 개선한 것이다.

고속 영상 정합을 위한 보르노이 거리 기반 분할 검색 기법 (A Voronoi Distance Based Searching Technique for Fast Image Registration)

  • 배기태;정민영;이칠우
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권3호
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    • pp.265-272
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    • 2005
  • 본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.