Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.912-915
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2002
This paper presents off-line handwritten numeral recognition method by using Eigen-Vectors. In this method, numeral features are extracted statistically by using Eigen-Vectors through KL transform and input numeral is recognized in the feature space by the nearest-neighbor classifier. In our feature extraction method, basis vectors which express best the property of each numeral type within the extensive database of sample numeral images are calculated, and the numeral features are obtained by using this basis vectors. Through the experiments with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 96.2%.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.301-305
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1999
얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.301-305
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1999
얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.546-549
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2020
본 논문에서는 최신 비디오 코딩 기술에서 잔차(Residual)신호 변환을 효율적으로 수행하기 위한 부동기저(Basis)를 사용하는 방법을 제안한다. 기존의 DCT-II 나 DST-VII 과 같은 고정 기저를 사용하는 방법은 대부분의 잔차신호들에 대해 효과적으로 비상관화(decorrelation)를 수행하지만 복잡한 잔차 신호일수록 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 이러한 압축 성능하락 문제를 줄이기 위하여 PCA(Principle Component Analysis) 방법 중 하나인 KLT(Karhunen-Loeve Transform)를 이용하여 부동(floating) 변환 기저를 유도하는 방법을 제안한다. 기존의 KLT 를 이용한 변환 커널 유도 방법들의 문제점인 부호화기 및 복호화기 계산 복잡도를 줄이기 위하여 KL 커널을 분해가능한(Separable) 2 개의 1 차원 커널로 유도하는 방법을 제안하고, 원본 잔차신호와 유사한 텍스처를 찾아 커널을 예측하는 과정을 간소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 에서 실험되었으며 정지영상 코딩 Main-Profile 에서 평균 1.4%가량의 BD-PSNR(Bjontegaard Delta-Peak Signal to Noise Ratio) 성능 향상을 보였으며 특히 스크린 컨텐츠 영상에서 최대 4.5%의 성능 향상을 보인다.
종단-대-종단 사용자간에 사용되는 데이터 형태가 상이하며 전송 프로토콜 또한 상이한 구조가 많이 발생한다. 그러나 종단 사용자가 거래하는 모든 사용자들의 환경을 고려하여 개발하는 것은 매우 비효율적이다. 그러므로 본 논문에서는 상이한 데이터 형태와 프로토콜 변환을 제공하는 중앙서버를 설계하여 보다 편리한 서비스를 제공하고자 한다. 제안된 시스템은 3-tier로 구성되며, 외부에서 DB 시스템을 직접 접속할 수 없도록 하였다. 시스템 내 처리되는 메시지 단위는 XML이나 다양한 사용자 데이터 형태를 지끈하며, TCP/IP는 기본으로 제공하며 HTTP와 FTP도 지원하였다.
Kim, Yong-Joo;Ji, Seung-Hwan;Yoo, Jae-Hyung;Kim, Jung-Hwan;Park, Mignon
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.68-75
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1999
Machine recognition of faces from still and video images is emerging as an active research area spanning several disciplines such as image processing, pattern recognition, computer vision and neural networks. In addition, human face identification has numerous applications such as human interface based systems and real-time video systems of surveillance and security. In this paper, we propose an algorithm that can identify a particular individual face. We consider human face identification system in color space, which hasn't often considered in conventional in conventional methods. In order to make the algorithm insensitive to luminance, we convert the conventional RGB coordinates into normalized CIE coordinates. The normalized-CIE-based facial images are KL-transformed. The transformed data are used as the input of multi-layered neural network and the network are trained using error-backpropagation methods. Finally, we verify the system performance of the proposed algorithm by experiments.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.4
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pp.58-66
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1998
In many situations, it is very important to identify a certain unkown system, it from its input-output data. For this purpose, several system modeling algorithms have been suggested heretofore, and studies regarding the fuzzy modeling based on its nonlinearity get underway as well. Generatlly, fuzzy models have the capability of dividing input space into several subspaces, compared to linear ones. But hitherto subggested fuzzy modeling algorithms do not take into consideration the correlations between components of sample input data and address them independently of each other, which results in ineffective partition of input space. Therefore, to solve this problem, this letter proposes a new fuzzy modeling algorithm which partitions the input space more efficiently that conventional methods by taking into consideration correlations between components of sample data. As a way to use correlation and divide the input space, the method of principal component is ued. Finally, the results of computer simulation are given to demonstrate the validity of this algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.6
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pp.986-991
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2002
This paper presents off-line handwritten numeral recognition method by using Eigen-Vectors. In this method, numeral features are extracted statistically by using Eigen-Vectors through KL transform and input numeral is recognized in the feature space by the nearest-neighbor classifier. In our feature extraction method, basis vectors which express best the property of each numeral type within the extensive database of sample numeral images are calculated, and the numeral features are obtained by using this basis vectors. Through the experiments with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 96.2%.
점차 종이 서류 기반의 전자거래 방식에서 전자적 메시지를 통한 전자거래 방식으로 업무가 처리되고 있다. 그러나 업무의 특성 상 여전히 종이 서류로 처리해야 하는 경우가 존재하고 있다. 즉 전자 문서를 통해 데이터를 수신받았다 할 지라도 증빙을 위해 사용자는 이와 별도로 종이 서식 문서를 제출해야만 한다. 이에 국제 표준화 기구인 UN/CEFACT은 paperless transaction을 위해 UNeDocs를 제안하였고 종이 서식으로 유통되는 여러 업무에 대해 전자적인 서식 데이터를 정의하고 있다. UNeDocs 기반의 전자 서식 데이터는 데이터 뿐만 아니라 서식 정보까지 포함하고 있으며 이를 바로 출력할 수 있도록 하고 있다. 이로서 이중으로 데이터를 생성할 필요가 없고 표준화된 데이터가 교환됨으로 인해 사용의 편이성을 제공하고 확장성을 보장할 수 있게 된다. 본 논문에서는 UNeDocs 기반의 데이터 모델을 UN/CEFACT에서 권고하는 방식으로 정의하고 정의된 데이터 모델을 기반으로 다양한 형태로 변환할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다. 설계된 시스템을 통해 입력 데이터를 UNeDocs 기반의 데이터로 변환할 수 있게 됨으로 e-비즈니스에서의 paperless transaction을 지원할 수 있게 된다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.1
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pp.96-107
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1996
A voice personality transformation algorithm using orthogonal vector space conversion is proposed in this paper. Voice personality transformation is the process of changing one person's acoustic features (source) to those of another person (target). In this paper, personality transformation is achieved by changing the LPC cepstrum coefficients, excitation spectrum and pitch contour. An orthogonal vector space conversion technique is proposed to transform the LPC cepstrum coefficients. The LPC cepstrum transformation is implemented by principle component decomposition by applying the Karhunen-Loeve transformation and minimum mean-square error coordinate transformation(MSECT). Additionally, we propose a pitch contour modification method to transform the prosodic characteristics of any speaker. To do this, reference pitch patterns for source and target speaker are firstly built up, and speaker's one. The experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm in both subjective and objective evaluations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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