In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation
본 논문에서는 컨테이너 식별자 영상 인식 시스템의 전처리 과정에 다중 임계 영역을 사용하는 방안을 제안한다. 컨테이너 영상의 특징을 이용해서, 설정된 여러 개의 후보 임계 영역들을 사용해서 영상을 각각 이진화하고, 각각의 이진 영상에 대해서 라벨링, 패널링 등을 함께 진행하면서 최종적으로 최적의 문자 영역을 추출한다. 또한 유사한 방법을 적용해서 잡음을 제거하고 개별 문자를 분리한다. 영상 162장을 사용한 실험에서 문자 영역 분리와 개별 문자 분리의 성공률이 각각 99.04%와 98.09%가 되었다.
본 논문에서는 분수계 기반 영상 분할의 속도 개선을 위한 새로운 전처리 방법을 제안하였다 영상 분할을 위한 분수계 변환에 있어서, 단순히 단일척도 또는 다중척도의 형태학적 기울기 연산자를 사용하여 만드는 기존의 기준 영상과는 달리, 제안한 방법에서는 원 영상에 라플라시안 연산을 수행해 램프 에지의 위치와 에지 폭을 구한후 이로부터 램프 에지 기울기 보정값을 구하였다 그런후, 단일척도 기울기 연산자를 사용한 영상에 이들 램프 에지의 위치에만 보정값을 더하여 기준 영상을 만들었다 여기에 마커 영상을 만들어 부식에 의해 재구성하여 얻은 영상을 분수계 변환함으로써, 단일 또는 다중 척도 기울기 연산에 의한 기준 영상을 사용한 경우보다 과분할을 방지할 수 있어서, 분수계 기반 영상 분할 처리 시간의 대부분을 차지하는 영역 병합을 대폭 줄여 총 영상 분할 시간을 단축하였다 기존의 방법들과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법은 램프 에지나 에지 밀집 지역의 주요 에지들의 소실 없이 과분할을 줄여 전체 영상 분할 속도를 약 2배 가까이 향상시킬 수 있음을 확인하였다
The study on Shilla monumental inscription has beer accomplished by many historians. However, the research on enhancement of monumental inscription image using digital image processing technique is not sufficient. The preprocessing using computer is needed fur accurate interpretation of history. In this paper, digital image enhancement algorithm based on mathematical morphology for noise reduction and character clearness is proposed. In the experiment, the subjective image quality is improved using the proposed algorithm.
본 논문에서는 기계 서비스 부품 도면에서 숫자를 인식하기 위하여 입력 영상에 대한 전처리와 딥러닝 모델을 제안한다. 서비스 부품 도면의 숫자를 인식하는데 있는 지시선과 도형에 의한 오검출 또는 오인식을 개선하기 위하여 수학적 형태학 필터링 전처리를 한다. 숫자 인식을 위하여 VGG-16 모델을 축소 변형한 7 개의 계층을 가지는 VGG 모델을 적용함으로써 인식 성능을 개선한다. 서비스 부품 도면의 숫자 인식 실험 결과, 제안하는 방법이 인식률 95.57%, 정확도는 92.82%로 종래의 방법에 현저히 개선된 결과를 얻었다.
온라인 필기체 문자 인식은 필기의 순서와 획의 위치를 알 수 있어 신경망을 이용한 자소의 효과적인 분할로 큰 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보와 시간적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Watershed 알고리즘을 오프라인 필기체 한글 문자 인식 전처리에 적용하였다. 여기서 Watershed 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 Watershed 알고리즘 4단계에서 효과적인 적용방법을 제시하였다. 효과적으로 구성된 Watershed 알고리즘을 전처리에 적용함으로써 영상 향상과 이진화에 좋은 결과를 얻었다. 실험에서는 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 평가했다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.08초, 본 논문 방법은 평균 0.86초의 수행 시간이 걸렸다. 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 기존의 방법에 비하여 문자의 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리하였다.
최근 정보통신 기술의 발전이 많은 이에게 이점이 되고 있지만, 그와 동시에 새로운 프로그램의 취약점을 통해 악의적 공격 시도 또한 증가하고 있다. 악의적 공격 중 악성코드는 다양한 방식으로 동작하며 매번 새로운 방식으로 사람들에게 유포되고 이러한 악성코드들을 해결하기 위해 발견된 악성코드를 빠르게 분석하여 방어기법을 제공해야 한다. 새로운 악성코드를 기존 악성코드와 동일한 종류로 분류할 수 있다면 동작의 유사성을 가진 악성코드들의 분석된 특징을 이용해 새로운 악성코드의 방어기법을 제공할 수 있다. 따라서 악성코드를 정확하고 빠르게 분류하는 방법이 있어야 한다. 또한, 분석된 악성코드들의 패밀리 마다 데이터의 개수가 균일하지 않을 수 있으므로 이에 대한 해결방안이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 전처리 기법과 앙상블 기법을 결합하여 개수가 균일하지 않은 데이터에서 정확도를 높이는 시스템을 제안한다.
A lot of time is required in order to the process of loop repeating the preprocessing operated in the software. Specially in the preprocessing, most of the time is used for the noise elimination such a software algorithm component of a noise elimination hardware, this can operate quickly the process.
This paper proposes a preprocessing method for tracking aircraft's take-off and lading. The method uses accumulative difference image technique for segmenting the object from the background, and obtains the centroid of the object exactly using centroid method. Then the moving object is analyzed and represented with the information such as feature point, velocity, and distance. A simulation result reveals that the proposed algorithm has good performance in segmenting and tracking the aircraft.
DIBR(depth image-based rendering) 기법은 한 장의 칼라 영상과 그에 대응하는 깊이맵을 이용하여 수신측에서 가상의 좌우 영상을 생성하여 시청자에게 깊이감을 제공해주는 방법이다. 이 때 생성되는 좌우 영상의 화질과 깊이감은 좌우 영상의 시점에 해당하는 가상 카메라의 간격에 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 가상 카메라의 간격 조절을 통해 양질의 깊이감을 제공하는 기법을 제안한다. 영상의 기하 분석에 따르면 스테레오스코픽 영상의 변이가 증가할수록 영상의 왜곡이 줄어들어 깊이감이 좋아지게 되나, 이 경우에는 그에 따른 영상의 열화가 고려되지 않았다. 실험결과에 따르면 영상열화나 시역형성의 제한 등으로 인해 변이의 증가폭에 제한이 있음을 알 수 있다. 변이 증가폭을 늘리기 위해서는 영상의 열화 현상을 줄여야 하므로 깊이맵의 전처리 과정을 추가하였다. 제안하는 방법은 시청자의 요구에 따라 카메라의 위치와 시점을 추가적으로 조절할 수 있게 하는 양방향 서비스를 추가로 제공하므로 3차원 TV 뿐만 아니라, DMB와 같은 이동형 방송 시스템에도 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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