본 논문은 치아의 전치교합(anterior occlusion)과 후치교합(posterior occlusion) 상태에서 획득된 치아 영상에 대하여 BMME와 LDA에 기반한 개인 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 전치교합과 후치교합 상태의 치아 영상에서 치아 영역 추출, BMME, 패턴 인식 과정으로 구성된다. 이들 두 치아교합은 영상에서 일관된 자세의 치아 영상을 얻을 수 있도록 하며, BMME는 패턴 인식 과정에서 정합 오차를 줄이도록 해 준다. 치아는 딱딱하므로 치아영상을 사용하면 영상 획득 시 변형되지 않기 때문에 유용하다. 제안된 방법은 20명을 대상으로 개인 인증을 위한 치아인식 실험에서 성공적이었으며, 멀티 모달(multi-modal) 인증 시스템에 기여할 수 있음을 보였다.
Steel cables serve as the key structural components in long-span bridges, and the force state of the steel cable is deemed to be one of the most important determinant factors representing the safety condition of bridge structures. The disadvantages of traditional cable force measurement methods have been envisaged and development of an effective alternative is still desired. In the last decade, the vision-based sensing technology has been rapidly developed and broadly applied in the field of structural health monitoring (SHM). With the aid of vision-based multi-point structural displacement measurement method, monitoring of the tensile force of the steel cable can be realized. In this paper, a novel cable force monitoring system integrated with a multi-point pattern matching algorithm is developed. The feasibility and accuracy of the developed vision-based force monitoring system has been validated by conducting the uniaxial tensile tests of steel bars, steel wire ropes, and parallel strand cables on a universal testing machine (UTM) as well as a series of moving loading experiments on a scale arch bridge model. The comparative study of the experimental outcomes indicates that the results obtained by the vision-based system are consistent with those measured by the traditional method for cable force measurement.
In recent years, owing to the development of the image processing technology, the research to build control system using a vision sensor is stimulated. However, the time delay must be considered, because it works of time to get the result of an image processing in the system. It can be seen as an obstacle factor to real-time control. In this paper, using the pattern matching technique, the location of two objects is recognized from one image which was acquired by a camera. And it is implemented to a position control system as feedback data. Also, a possibility was shown to overcome a problem of time delay using PID controller. A number of experiments were done to show the validity of this study.
Conventionally, biological manipulations have been performed manually with long training and pretty low success rates. To overcome this problem, a novel biological manipulation system has been developed to manipulate biological cells without any interference of a human operator, In this paper, we demonstrate a development of tole-autonomous Cell Manipulation System (CMS) using an image processing at a remote site. The CMS consists of two manipulators, a plane stage, and an optical microscope. We developed deformable template-model-matching algorithm for micro objects and pattern matching algorithm of end effect for these manipulators in order to control manipulators and the stage. Through manipulation of biological cells using these algorithms, the performance of the CMS is verified experimentally.
Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.
Terahertz waves are superior to conventional X-ray or Magnetic Resonance Tomography(MRI), and the amount of information that can be transmitted is as large as thousands of times that conventional X-ray or MRI. In addition, Terahertz waves have great performance in analyzing an object which have some layered structure. By using this advantage, we can extract the letters of a page by analyzing information such as absorption amount and reflection amount by irradiating a closed book with pulses of various frequencies within gap of a terahertz wave. However, in the image of each page using the Terahertz wave might be obtained various kinds of noise and the different character occlusion region. So, to extract letters from the terahertz image, we must take the noise and occlusion region away. We have been working to enhancement the image quality in various ways, and keep on studying de-noising processing for enhancement about the image quality and high resolution. Finally, we also keep on studying about OCR(Optical Character Recognition) technology, which based on pattern matching technique, to read letters.
본 논문에서는 TCP/COF의 불량패턴 검출 알고리즘을 제안하고 실시간 검사 시스템을 구현하였다. TCP/COF는 마이크로미터 단위의 패턴 굵기를 갖는 관계로 검사를 위해서는 작업자가 고성능 현미경을 보며 전수 검사 해야 하는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업자로 하여금 모니터를 보면서 검사시스템이 검출해내는 불량에 대해서 검사할 수 있는 시스템을 제안하였다. 검사 알고리즘은 기준 영상과 검사 영상간의 패턴 비교 방법에 의해 수행된다. TCP/COF의 특성에 맞는 고성능 카메라 및 조명시스템을 구현하기 위하여 카메라의 종류와 조명의 형태 및 광원에 따른 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 구현된 검사 시스템은 TCP/COF 필름의 불량 위치를 작업자에게 정확하게 알려줌을 확인할 수 있었다.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.
JBIG2는 2진 영상과 문서 압축을 위한 국제 표준이다. JBIG2 표준은 2진 영상과 문서를 고압축으로 부호화하기 위해 영역 특징에 따라 세 가지 부호화 모드를 제공한다. MMR이나 산술 부호화를 이용하여 비트맵(bitmap)의 부호화를 위한 제너릭 영역(Generic region) 부호화를 한다. 그리고, 텍스트 영역의 부호화를 위해 패턴 매칭(Pattern Matching) 부호화를 하고, 하프톤 영역(Halftone region) 부호화를 위해 하프톤 패턴 부호화(Halftone Pattern Coding)를 한다. 본 논문에서는 JBIG2 부호화를 위해 문서를 라인아트, 하프톤, 텍스트 영역으로 분할한 후 각 영역에 제너릭 영역 부호화, 심벌 매칭 부호화, 하프톤 패턴 부호화를 하는 JBIG2 CODEC을 구현하였다. 문서의 효율적 영역 분할을 위해 윤곽선 추출법을 이용한 영역분할 방법과 웨이브릿 계수분표를 이용한 영역 분할 방법을 함께 적용하여 facsimile 테스트 영상(IEEE-167a)의 경우 2% 정도의 압축률 개선과 주관적 화질의 향상을 얻었다. 또한 임의 모양 하프톤 영역의 부호화를 제안하여 기존 영역 분할 방법에서 인지할 수 없는 임의 모양 하프톤 영역 주변 텍스트의 주관적 화질을 개선하였다.
지문인식은 입력지문이 데이터베이스 내에 있는 특성인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것이다. 이를 위해 대형 지문 데이터베이스에서는 여러 가지 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하고 소형 지문데이터 인식에서는 분류를 하지 않고 바로 매칭을 한다. 매칭 방법은 특징점 (단점, 분기점)에 기초한 매칭이 주를 이루고 있는데, 특징점에 기초한 매칭은 지문의 변환, 회전, 비선형 변형, 가짜 특징점 등이 발생하는 문제로 특징점 추출 및 특징점들 간의 정확한 매칭에 매우 복잡한 계산을 필요로 하고, 지문의 품질향상을 위해 많은 전처리 과정이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지문인식에 특징점을 이용하지 않고, Gabor 필터에 지문을 통과시켜 얻은 지문의 융선에서 Gabor 특징값을 산출하여 이 특징값을 지문인식에 이용하는 간단한 새로운 방법을 제안하고 이 방법이 지문인식 실행에 가능성을 가지고 있음을 실험으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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