• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.183-190
• /
• 2016

논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.451-455
• /
• 2009

This paper provides a comparison of global path planning method in single string by using pulled and pushed SOFM (Self-Organizing Feature Map) which is a method among a number of neural network. The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial-weight-vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. On the other hand, the modified SOFM method in this research uses a predetermined initial weight vectors of the one dimensional string, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward or reverse the input vector, by rising a pulled- or a pushed-SOFM. According to simulation results one can conclude that the modified neural networks in single string are useful tool for the global path planning problem of a mobile robot. In comparison of the number of iteration for converging to the solution the pushed-SOFM is more useful than the pulled-SOFM in global path planning for mobile robot.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.1-14
• /
• 2009

본 논문에서는 번호판 영역의 추출에 사용될 수 있는 특징 벡터와 이를 이용하여 문자와 비문자를 판별하고 숫자를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 특징 벡터는 영상의 기울기 벡터에서 얻어지는 에지 영상의 방향 코드 히스토그램으로부터 추출된다. 추출된 특징 벡터를 MD로 구현되는 문자 및 비문자 인식기에 입력하여 문자와 비문자를 판별함으로써 번호판 영역의 위치를 추정하고, 숫자를 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법이 문자와 비문자의 정확한 판별, 번호판 영역의 위치 추정 및 숫자의 인식에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.263-269
• /
• 2012

캐릭터의 그룹핑은 3D 게임에서 매우 효과적으로 게임을 즐길 수 있게 한다. 본 논문에서는 객체 특징 벡터를 이용하여 3D 게임 캐릭터를 속성에 따라 그룹핑하는 방법을 제시한다. 게임에서 움직임이 거의 없는 캐릭터(NMT)의 경우 외부가 직선에 의한 단순한 형태로 나타난다. 그러나 움직임이 많은 캐릭터(MT)는 그것과 구분된다. 이러한 특징을 가버 필터를 이용하여 추출하고 K-NN으로 그룹핑한다. 실험을 통하여 각 속성을 사용해서 그룹핑한 경우 80%를 상회하는 정확도를 얻었다. 제안한 방법은 게임 진행에서 유사한 속성을 가진 캐릭터들이 효과적으로 그룹핑되어 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제17권5호
• /
• pp.491-498
• /
• 2015

Recognition of radar emitter signals is one of core elements in radar reconnaissance systems. A novel method based on singular value decomposition (SVD) and the main ridge slice of ambiguity function (AF) is presented for attaining a higher correct recognition rate of radar emitter signals in case of low signal-to-noise ratio. This method calculates the AF of the sorted signal and ascertains the main ridge slice envelope. To improve the recognition performance, SVD is employed to eliminate the influence of noise on the main ridge slice envelope. The rotation angle and symmetric Holder coefficients of the main ridge slice envelope are extracted as the elements of the feature vector. And kernel fuzzy c-means clustering is adopted to analyze the feature vector and classify different types of radar signals. Simulation results indicate that the feature vector extracted by the proposed method has satisfactory aggregation within class, separability between classes, and stability. Compared to existing methods, the proposed feature recognition method can achieve a higher correct recognition rate.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제4권4호
• /
• pp.249-254
• /
• 2017

Digital vector maps must be compressed effectively for transmission or storage in Web GIS (geographic information system) and mobile GIS applications. This paper presents a polyline compression method that consists of polyline feature-based hybrid simplification and second derivative-based data compression. Experimental results verify that our method has higher simplification and compression efficiency than conventional methods and produces good quality compressed maps.

• 방송공학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.2-7
• /
• 2004

본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 적용하는 방법을 제안한다. 특히 Pitch 정보와 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 QBH(Query By Humming)에 이용 될 수 있다. 이러한 방법을 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 방송 시스템에 적용하기 위해 영화나 드라마의 배경음악에 해당하는 O.S.T 앨범으로 검색 범위를 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 검색을 요청한 시점에서 비디오 컨텐츠로부터 추출한 임의의 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징 백터를 구성하기 위해 필요한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능평가를 수행한 결과 timbral spectral feature 보다는 pitch 정보를 이용한 특징이 우수한 성능을 보였고 vector distance 방식으로는 특징들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 ED(Euclidean Distance) 방식보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.27-33
• /
• 2006

본 논문은 회전 및 천이 불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극 좌표계에서 동일한 공간주파수에서 각도방향으로 투영을 함으로써 각도 투영법을 만들어 냈으며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수의 합과 표준 편차를 특징벡터로 이용하였다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위하여 극 좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검 색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등 방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에서 효율적인 검색률을 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.481-486
• /
• 2010

In this paper, we suggest an advanced algorithm, to recognize pedestrian/non-pedestrian using differential haar-like feature, which applies Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classifications. First, we extract two feature vectors: horizontal haar-like feature and vertical haar-like feature. For the next, we calculate the proposed feature vector using differential haar-like method. And then, a strong classification needs to be obtained from weak classifications for composite recognition method using the differential area of horizontal and vertical haar-like. In the proposed method, we use one feature vector and one strong classification for the first stage of recognition. Based on our experiment, the proposed algorithm shows higher recognition rate compared to the traditional method for the pedestrian and non-pedestrian.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제16권1호
• /
• pp.64-79
• /
• 2017

Identifying disease genes from human genome is a critical task in biomedical research. Important biological features to distinguish the disease genes from the non-disease genes have been mainly selected based on traditional feature selection approaches. However, the traditional feature selection approaches unnecessarily consider many unimportant biological features. As a result, although some of the existing classification techniques have been applied to disease gene identification, the prediction performance was not satisfactory. A small set of the most important biological features can enhance the accuracy of disease gene identification, as well as provide potentially useful knowledge for biologists or clinicians, who can further investigate the selected biological features as well as the potential disease genes. In this paper, we propose a new stepwise random forests (SRF) approach for biological feature selection and disease gene identification. The SRF approach consists of two stages. In the first stage, only important biological features are iteratively selected in a forward selection manner based on one-dimensional random forest regression, where the updated residual vector is considered as the current response vector. We can then determine a small set of important biological features. In the second stage, random forests classification with regard to the selected biological features is applied to identify disease genes. Our extensive experiments show that the proposed SRF approach outperforms the existing feature selection and classification techniques in terms of biological feature selection and disease gene identification.