• 제목/요약/키워드: Fuzzy-ART

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잡영 가지 제거 알고리즘과 개선된 퍼지 ART를 이용한 여권 코드 인식 (Recognition of Passport Image Using Removing Noise Branches and Enhanced Fuzzy ART)

  • 이상수;장도원;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.377-382
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    • 2005
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어

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형태학적 특징과 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 (A New Car License Plate Recognition Using Morphological Characteristic and Fuzzy ART Algorithm)

  • 강효주;김미정;강혜민;박충식;이종희;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.413-417
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    • 2007
  • 2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

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Discriminative Power Feature Selection Method for Motor Imagery EEG Classification in Brain Computer Interface Systems

  • Yu, XinYang;Park, Seung-Min;Ko, Kwang-Eun;Sim, Kwee-Bo
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제13권1호
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    • pp.12-18
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    • 2013
  • Motor imagery classification in electroencephalography (EEG)-based brain-computer interface (BCI) systems is an important research area. To simplify the complexity of the classification, selected power bands and electrode channels have been widely used to extract and select features from raw EEG signals, but there is still a loss in classification accuracy in the state-of- the-art approaches. To solve this problem, we propose a discriminative feature extraction algorithm based on power bands with principle component analysis (PCA). First, the raw EEG signals from the motor cortex area were filtered using a bandpass filter with ${\mu}$ and ${\beta}$ bands. This research considered the power bands within a 0.4 second epoch to select the optimal feature space region. Next, the total feature dimensions were reduced by PCA and transformed into a final feature vector set. The selected features were classified by applying a support vector machine (SVM). The proposed method was compared with a state-of-art power band feature and shown to improve classification accuracy.

비절전 가전기기를 위한 에너지 관리 시스템의 뉴로-퍼지 기반 지능형 추론 알고리즘 설계 (Design of Neuro-Fuzzy based Intelligent Inference Algorithm for Energy Management System with Legacy Device)

  • 최인환;유성현;정준호;임묘택;오정준;송문규;안춘기
    • 전기학회논문지
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    • 제64권5호
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    • pp.779-785
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    • 2015
  • Recently, home energy management system (HEMS) for power consumption reduction has been widely used and studied. The HEMS performs electric power consumption control for the indoor electric device connected to the HEMS. However, a traditional HEMS is used for passive control method using some particular power saving devices. Disadvantages with this traditional HEMS is that these power saving devices should be newly installed to build HEMS environment instead of existing home appliances. Therefore, an HEMS, which performs with existing home appliances, is needed to prevent additional expenses due to the purchase of state-of-the-art devices. In this paper, an intelligent inference algorithm for EMS at home for non-power saving electronic equipment, called legacy devices, is proposed. The algorithm is based on the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS) and has a subsystem that notifies retraining schedule to the ANFIS to increase the inference performance. This paper discusses the overview and the architecture of the system, especially in terms of the retraining schedule. In addition, the comparison results show that the proposed algorithm is more accurate than the classic ANFIS-based EMS system.

Improved Post-Filtering Method Using Context Compensation

  • Kim, Be-Deu-Ro;Lee, Jee-Hyong
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제16권2호
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    • pp.119-124
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    • 2016
  • According to the expansion of smartphone penetration and development of wearable device, personal context information can be easily collected. To use this information, the context aware recommender system has been actively studied. The key issue in this field is how to deal with the context information, as users are influenced by different contexts while rating items. But measuring the similarity among contexts is not a trivial task. To solve this problem, we propose context aware post-filtering to apply the context compensation. To be specific, we calculate the compensation for different context information by measuring their average. After reflecting the compensation of the rating data, the mechanism recommends the items to the user. Based on the item recommendation list, we recover the rating score considering the context information. To verify the effectiveness of the proposed method, we use the real movie rating dataset. Experimental evaluation shows that our proposed method outperforms several state-of-the-art approaches.

비이진 연관행렬 기반의 부품-기계 그룹핑을 위한 효과적인 인공신경망 접근법 (Effective Artificial Neural Network Approach for Non-Binary Incidence Matrix-Based Part-Machine Grouping)

  • 원유경
    • 한국경영과학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.69-87
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    • 2006
  • This paper proposes an effective approach for the part-machine grouping(PMG) based on the non-binary part-machine incidence matrix in which real manufacturing factors such as the operation sequences with multiple visits to the same machine and production volumes of parts are incorporated and each entry represents actual moves due to different operation sequences. The proposed approach adopts Fuzzy ART neural network to quickly create the Initial part families and their machine cells. A new performance measure to evaluate and compare the goodness of non-binary block diagonal solution is suggested. To enhance the poor solution due to category proliferation inherent to most artificial neural networks, a supplementary procedure reassigning parts and machines is added. To show effectiveness of the proposed approach to large-size PMG problems, a psuedo-replicated clustering procedure is designed. Experimental results with intermediate to large-size data sets show effectiveness of the proposed approach.

The Role of Sketches in Fashion Design -Focus on a Case Study of a Professional Designer's Process-

  • Lee, Jung Soo
    • 패션비즈니스
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    • 제21권3호
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    • pp.58-66
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    • 2017
  • This study investigated the key role of sketches in creative fashion design by observing the cognitive process of idea development through a professional's design problem solving using the medium of hand sketching. The three-part semi-constrained design experiment with a professional designer, in which the participant designer was provided a source of inspiration image and asked to design a small collection of outfits, identified a fashion designer's idea development process as involving two phases of sketch processes: lateral and vertical transformation. Analysis of the video/audio recording and corresponding interviews validated lateral transformation in the designer's use of sketches to represent interpretation of the provided inspiration source. Through sketching, the designer transferred fuzzy ideas onto paper. Vertical transformation was observed through the designer's modification of previous ideas after reflecting on earlier sketches, with various ideas divided, manipulated, discarded, regrouped, and combined through sketching activities. The designer's sketching process is valuable design knowledge that facilitates the idea development process and ultimately triggers generation of creative ideas. Understanding it may benefit practitioners and educators.

생산자료기반 부품-기계행렬을 이용한 부품-기계 그룹핑 : 인공신경망 접근법 (Part-Machine Grouping Using Production Data-based Part-Machine Incidence Matrix: Neural Network Approach)

  • 원유경
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.354-358
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    • 2006
  • This study is concerned with the part-machine grouping(PMG) based on the non-binary part-machine incidence matrix in which real manufacturing Factors such as the operation sequences with multiple visits to the same machine and production volumes of parts are incorporated and each entry represents actual moves due to different operation sequences. The proposed approach adopts Fuzzy ART neural network to quickly create the initial part families and their associated machine cells. To enhance the poor solution due to category proliferation inherent to most artificial neural networks, a supplementary procedure reassigning parts and machines is added. To show effectiveness of the proposed approach to large-size PMG problems, a psuedo-replicated clustering procedure is designed and implemented.

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모바일 기기를 이용한 아나모포시스 가변형상 구현에 관한 연구 (A Study on Anamorphosis variable Images Using Mobile Device)

  • 최병수;엄종석;조열
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.1555-1561
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    • 2015
  • This paper tries to converge computer and art by applying anamorphosis principle in drawing technique to mobile application. As comparing to current anamorphosis which shows one image at the round cup, we focus on the variability which shows several variable images at the mobile device according to the color board. The usage of the proposed algorithm is able to extended to various areas such as souvenir and public relation.

개선된 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 여권 인식 (Recognition of the Passport by Using Enhanced Fuzzy RBF Networks)

  • 류재욱;김태경;김광백
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.147-152
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    • 2003
  • 출입국 관리 시스템은 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 퍼지 RBF 네트워크 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 방법을 제안하여 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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