The purpose of this research is to analyse the factors affecting household's educational expenditure on on-line educational system, student's recognition of better remarks effect, and satisfaction of on-line educational system. The sample of this study was 484 parents who had experiences of using on-Une educational system for their children being from preschool to high school. The results were as follows ; First, the household's educational expenditure on on-line educational system was affected from the sex, children's school level, and using on-line educational system or not. Second, the significant variables which affected students' recognition of better remarks effect were husbands' job, number of children, the first child's school level, households' monthly expenditure, students' remarks at school, and using on-line educational system or not. Third, the satisfaction of on-line educational system was affected from husband's job, using on-line educational system or not, and the students' recognition of better remarks effect.
이 논문에서는 모바일 기기상에서 카메라기반 악보인식을 위한 오선 두께와 오선 간격을 추정하는 전처리 기술을 제안한다. 캡쳐된 영상은 조명이나, 흐려짐, 저해상도 등의 많은 왜곡으로 인해 인식에 어려움이 있다. 특히 복잡한 배경을 가지고 있는 악보 영상인식의 경우 더욱 그렇다. 악보 기호 인식에서 오선 두께와 오선 간격은 인식에 큰 영향을 끼친다. 이들 정보는 이진화에도 사용되는데, 복잡한 배경을 가지고 있는 경우 일반적인 이진 영상은 오선 두께와 간격을 추정하는데 만족스럽지 못하다. 따라서 우리는 에지영상에서 런-길이 엔코딩 기술을 이용해 오선 두께와 간격 추정하는 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 소벨 연산자에 의해 영역별로 에지 영상을 기반으로 오선 두께와 간격을 추정한다. 각 에지 영상의 열은 런-길이 엔코딩 알고리즘에 의해 기술된다. 두 번째 단계는 안정한 경로 알고리즘을 이용한 오선 검출과 오선 위치를 추적하는 적응적 LTH알고리즘을 이용한 오선 제거이다. 실험결과 복잡한 영상의 경우에도 강건함과 높은 인식률을 보였다.
본 논문에서는 자소간 츨림의 형태를 허용하는 온라인 한글 인식 시스템을 제안하고 있다.한글의 인식은 자소 분할의 어려움과 후보문자의 증가에 따른 정합과정의 복잡도 증가라는 두 가지의 커다란 문제점을 갖고 있다.그러므로 본 논문에서는 이중 획분할 방법을 제안하고 이러한 획분할을 통하여 얻어진 선분들을 효율적으로 정합하는 인식 시스템의 구현을 설명하고 있다.또한,제안하는 방법이 흘림체 한글 인식에 적합하게 동작하는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
This paper proposes an on-line voltage management and control solution for a distribution system which can improve the efficiency and accuracy of existing off-line work by collecting customer voltage on-line as well as the voltage compensation capability of the existing ULTC (Under Load Tap Changer) operation and control strategy by controlling the ULTC tap based on pattern clustering and recognition. The proposed solution consists of an ADVMD (Advanced Digital Voltage Management Device), a VMS (Voltage Management Solution) and an OLDUC (On-Line Digital ULTC Controller). An on-line voltage management emulator based on multi-thread programming and the shared memory method is developed to emulate on-line voltage management and digital ULTC control methodology based on the on-line collection of the customer's voltage. In addition, using this emulator, the effectiveness of the proposed pattern clustering and recognition based ULTC control strategy is proven for the worst voltage environments for three days.
In the steel production line, the molten metal of a furnace is transformed into billet and then moves to the heating furnace of the hot rolling mill. This paper describes about the realtime billet characters recognition system in the steel production line. Normally, the billets are mixed at yard so that their identifications are very difficult and very important processing. The character recognition algorithm used in this paper is base on the subspace method by K-L transformation. With this method, we need no special feature extraction steps, which are usually error prone. So the gray character images are directly used as input vectors of the classifier. To train the classifier, we have extracted eigen vectors of each character used in the billet numbers, which consists of 10 arabia numbers and 26 alphabet aharacters, which are gathered from billet images of the production line. We have developed billet characters recognition system using this algorithm and tested this system in the steel production line during the 8-days. The recognition rate of our system in the field test has turned out to be 94.1% (98.6% if the corrupted characters are excluded). In the results, we confirmed that our recognition system has a good performance in the poor environments and ill-conditioned marking system like as steel production plant.
The Study was consist of clothing shape(H-line, A-line, V-line, X-line, O-line) and color(Blace, Grey1, Grey2, White). The main purpose of this study is to analyze image differences due to shape variation, image differences due to observers characteristic differences. The main findings can be summarized as follow. First, image differences due to shape variation are statistically significant ar five factors - the maturity level, the degree of softness, attractiveness, the degree of recognition, and the activity. But the degree of recognition is found out to be the least significant factor. H-line is estimated the mature image, A·X-line is estimated young, feminine and active image. Second, image differences by observers characteristics are various depending on the shape of clothing.
Lu, Yu;Yoon, Sook;Xie, Shan Juan;Yang, Jucheng;Wang, Zhihui;Park, Dong Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1766-1784
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2014
Finger vein images contain rich oriented features. Local line binary pattern (LLBP) is a good oriented feature representation method extended from local binary pattern (LBP), but it is limited in that it can only extract horizontal and vertical line patterns, so effective information in an image may not be exploited and fully utilized. In this paper, an orientation-selectable LLBP method, called generalized local line binary pattern (GLLBP), is proposed for finger vein recognition. GLLBP extends LLBP for line pattern extraction into any orientation. To effectually improve the matching accuracy, the soft power metric is employed to calculate the matching score. Furthermore, to fully utilize the oriented features in an image, the matching scores from the line patterns with the best discriminative ability are fused using the Hamacher rule to achieve the final matching score for the last recognition. Experimental results on our database, MMCBNU_6000, show that the proposed method performs much better than state-of-the-art algorithms that use the oriented features and local features, such as LBP, LLBP, Gabor filter, steerable filter and local direction code (LDC).
In case of reading passport using a smart phone in contrast with a dedicated passport reading system, MRZ(Machine Readable Zone) character recognition can be hard when the character strokes were broken, touched or blurred according to the lighting condition, and the position and size of MRZ character lines were varied due to the camera distance and angle. In this paper, the effective recognition algorithm of the passport MRZ information using a combined neural network recognizer of CNN(Convolutional Neural Network) and ANN( Artificial Neural Network), is proposed under the various sized and skewed passport images. The MRZ line detection using connected component analysis algorithm and the skew correction using perspective transform algorithm are also designed in order to achieve effective character segmentation results. Each of the MRZ field recognition results is verified by using five check digits for deciding whether retrying the recognition process of passport MRZ information or not. After we implement the proposed recognition algorithm of passport MRZ information, the excellent recognition performance of the passport MRZ information was obtained in the experimental results for PC off-line mode and smart phone on-line mode.
An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.
본 연구는 어포던스 개념을 적용하여 가상 환경에서의 제스처 인식 과정에서 자연스러운 동작을 유도함으로써 상호작용과 몰입감을 향상하기 위한 인터랙티브 기술 활용을 제안한다. 이를 위해 샘플링 및 정규화 과정을 포함한 선분 인식 알고리즘을 활용하여 실제 손동작과 유사한 제스처를 인식하는 기법을 제안한다. 이러한 선분 인식은 본 논문에서 설계한 <VR Spell> 게임에서 마법진을 그리는 동작에 적용되었다. 실험 방법으로는 4개의 선분 인식 동작에 대한 인식률을 검증하였다. 본 논문은 실시간 핸드 트래킹 기술을 가상 환경, 특히 VR 게임과 같은 실감 콘텐츠에 적용하여 사용자에게 더 높은 몰입감과 재미를 추구하는 VR 게임을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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