• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권24호
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• pp.10573-10576
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• 2015

Background: Accuracy in feature extraction is an important factor in image classification and retrieval. In this paper, a breast tissue density classification and image retrieval model is introduced for breast cancer detection based on thermographic images. The new method of thermographic image analysis for automated detection of high tumor risk areas, based on two-directional two-dimensional principal component analysis technique for feature extraction, and a support vector machine for thermographic image retrieval was tested on 400 images. The sensitivity and specificity of the model are 100% and 98%, respectively.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3514-3522
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• 1999

대량의 정보를 대상으로 하는 웹 정보 검색 기술은 정보를 수집하는 방법과 브라우징의 시각화 인터페이스 기법에 대해 활발히 연구가 진행된 반면에, 수집된 정보를 효율적으로 분류하는 구조적 모델링에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 이 논문에서는 정보의 구조적 모델을 기반으로 하여 정보의 특성을 시각적인 기법으로 제공함으로써 사용자의 검색 환경을 효율적으로 운용하는데 목적이 있다. 이를 위해 정보가 갖는 특성을 기반으로 하여 정보를 Facet 단위로 분류하는 구조적 방법을 제안하고, 정보간의 관련성을 정의한다. 또한, 각 Facet 단위의 정보가 갖는 특성에 대한 분석 결과를 다중 뷰를 통해 시각화한다. 따라서, 사용자는 검색 대상 범위의 정보에 대한 체계적인 구조 및 시각화된 정보를 인지한 후, 좀 더 쉽게 검색을 수행할 수 있다. 중심어 매칭 방식에 의한 검색 결과 목록을 제시하는 기존의 검색 기법이 정보를 찾는데 중점을 둔 반면에, 이 논문은 저장된 정보가 무엇이 있는지를 구조적으로 표현하여 사용자의 이해도를 향상시킴으로써 사용자의 관점에 중점을 둔다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.151-157
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• 2012

최근 영상처리기술과 컴퓨터과학의 발달로 연령변화에 따른 얼굴형상 분류 방법은 일반적인 주제가 되었다. 사람의 연령별 얼굴분류는 생물학적 유전자와 오랜 생활의 식습관으로 인하여 얼굴 형상이 변하기 때문에 통계적 형상만으로 예측하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 Gobor 특징과 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령대별 얼굴분류 기법을 제안하였다. Gabor 웨이블릿 함수는 얼굴의 특징벡터를 구하기 위하여 사용되고 연령대별 얼굴형상 구분이 애매모호한 문제를 해결하기 위해 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령별 소속 함수를 정의하였다. 제안한 방법으로 연령별 소속함수에 따른 얼굴 분류 실험을 수행하였고 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제4권2호
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• pp.24-28
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• 2008

In this paper, we propose a new approach for content-based video retrieval using non-parametric based motion classification in the shot-based video indexing structure. Our system proposed in this paper has supported the real-time video retrieval using spatio-temporal feature comparison by measuring the similarity between visual features and between motion features, respectively, after extracting representative frame and non-parametric motion information from shot-based video clips segmented by scene change detection method. The extraction of non-parametric based motion features, after the normalized motion vectors are created from an MPEG-compressed stream, is effectively fulfilled by discretizing each normalized motion vector into various angle bins, and by considering the mean, variance, and direction of motion vectors in these bins. To obtain visual feature in representative frame, we use the edge-based spatial descriptor. Experimental results show that our approach is superior to conventional methods with regard to the performance for video indexing and retrieval.

• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2010

훈련 환경과 인식 환경의 차이가 음성인식 성능저하의 주요요인이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음특징 정규화 방법이 제안되고 있다. 기존의 묵음특징 정규화 방법은 낮은 SNR (Signal-to-Noise Ratio)에서 묵음구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성/묵음 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식성능이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 로그 에너지와 음성/묵음(또는잡음)의 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언(Euclidean) 거리를 결합하여 음성/묵음을 분류하는 묵음특징 정규화 방법 (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization)을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 SNR에서는 로그 에너지 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 반영하여 기존의 묵음 특징 정규화 (Silence Feature Normalization)방법의 우수성을 그대로 유지하는 반면, 낮은 SNR에서는 로그 에너지 대신 음성/묵음 분류의 분별력이 우수한 켑스트럼 거리 정보를 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 인식실험결과 기존의 SFN-I/II, CSFN 방법에 비해 전반적으로 향상된 인식성능을 얻을 수 있어 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.537-544
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• 2020

악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.625-628
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• 2010

This paper proposes a novel feature extraction method for unsupervised multispectral image segmentation based in one dimensional combined neighborhood differences (1D CND). In contrast with the original CND, which is applied with traditional image, 1D CND is computed on a single pixel with various bands. The proposed algorithm utilizes the sign of differences between bands of the pixel. The difference values are thresholded to form a binary codeword. A binomial factor is assigned to these codeword to form another unique value. These values are then grouped to construct the 1D CND feature image where is used in the unsupervised image segmentation. Various experiments using two LANDSAT multispectral images have been performed to evaluate the segmentation and classification accuracy of the proposed method. The result shows that 1D CND feature outperforms the spectral feature, with average classification accuracy of 87.55% whereas that of spectral feature is 55.81%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1250-1257
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• 2020

The early detection of diseases is important in agriculture because diseases are major threats of reducing crop yield for farmers. The shape and color of plant leaf are changed differently according to the disease. So we can detect and estimate the disease by inspecting the visual feature in leaf. This study presents a vision-based leaf classification method for detecting the diseases of tomato crop. ResNet-50 model was used to extract the visual feature in leaf and classify the disease of tomato crop, since the model showed the higher accuracy than the other ResNet models with different depths. We propose a new ensemble approach using several DCNN classifiers that have the same structure but have been trained at different ranges in the DCNN layers. Experimental result achieved accuracy of 97.19% for PlantVillage dataset. It validates that the proposed method effectively classify the disease of tomato crop.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.885-886
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• 2008

This paper presents a reference template design method for frame-based classification of underwater transient signals. In the proposed method, framebased feature vectors of each reference signal are clustered by using LBG clustering algorithm to reduce the number of feature vectors in each class. Experimental results have shown that drastic reduction of the reference database can be achieved while maintaining the classification performance with LBG clustering algorithm.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.881-886
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• 2012

The paper is facial expression recognition based on the inclined face geometrical information. In facial expression recognition, mouth has a key role in expressing emotions, in this paper the features is mainly based on the shapes of mouth, followed by eyes and eyebrows. This paper makes its efforts to disperse every feature values via the weighting function and proposes method of expression classification with excellent classification effects; the final recognition model has been constructed.