In this paper, to provide the robustness of character recognition, we propose a recognition method using the dilated boundary curve feature which has the invariance characteristics for the shift, scale, and rotation changes of character pattern. And its some characteristics and effectieness are evaluated through the experiments for both the english alphabets and the numeral digits. The feature vector is represented by the fourier descriptor for a boundary curve of the dilated character pattern which is generated by the circular mask dilation method, and is used for a nearest neighbort classifier(NNC) or a nearest neighbor mean classifier(NNMC). These the processing time and the recognition rate, and take also the robustness of recognition for both some internal noise and partial corruption of an image pattern.
We deal with the Cauchy problem for the space-time fractional diffusion equation, which is obtained from standard diffusion equation by replacing the second-order space derivative with a Caputo (or Riemann-Liouville) derivative of order ${\beta}{\in}$ (0, 2] and the first-order time derivative with Caputo derivative of order ${\beta}{\in}$ (0, 1]. The fundamental solution (Green function) for the Cauchy problem is investigated with respect to its scaling and similarity properties, starting from its Fourier-Laplace representation. We derive explicit expression of the Green function. The Green function also can be interpreted as a spatial probability density function evolving in time. We further explain the similarity property by discussing the scale-invariance of the space-time fractional diffusion equation.
Features which exhibit scale and rotation invariance, such as SIFT, are notorious for expensive computation time, and often overlooked for real-time tracking scenarios. This paper proposes a descriptorless matching algorithm based on motion vectors between consecutive frames to find the geometrically closest candidate to each tracked reference feature in the database. Descriptor-less matching forgoes expensive SIFT descriptor extraction without loss of matching accuracy and exhibits dramatic speed-up compared to traditional, naive matching based trackers. Descriptor-less SIFT tracking runs in real-time on an Intel dual core machine at an average of 24 frames per second.
Recognizing human activities from image sequences is an active area of research in computer vision. Most of the previous work on activity recognition focuses on recognition from a single view and ignores the issue of view invariance. In this paper, we present an independent Gabor features (IGFs) method comes from the derivation of independent Gabor features in the feature extraction stage. The Gabor transformed human image exhibit strong characteristics of spatial locality, scale and orientation selectivity.
The degree of relative similarity between 2D patterns is obtained using Open-Ball Scheme. Open-Ball Scheme employs a method of transforming the geometrical information on 3D objects or 2D patterns into the features to measure the relative similarity for object(patten) recognition, with invariance on scale, rotation, and translation. The feature of an object is used to obtain the relative similarity and mapped into [0, 1] the interval of real line. For decades, Moment-Invariant Method has been used as one of the excellent methods for pattern classification and object recognition. Open-Ball Scheme uses the geometrical structure of patterns while Moment Invariant Method uses the statistical characteristics. Open-Ball Scheme is compared to Moment Invariant Method with respect to the way that it interprets two-dimensional patten classification, especially the paradigms are compared by the degree of closeness to human's intuitive understanding. Finally the effectiveness of the proposed Open-Ball Scheme is illustrated through simulations.
3차운 물체 인식 중 오목과 볼록을 갖고 있는 물체의 인식은 대단히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 물체의 인식을 위한 피처(Feature)의 추출 방법으로 오픈-볼(Open-Ball)을 제안한다. 이 새로운 방법은 물체의 크기, 이동고 회전에 불변성을 갖는 피처(Feature)를 생성하는 것뿐만이 아니라, 비교되는 물체를 인식하는 것을 상대적인 닮음 정도 측정으로 구현한다.
본 연구는 진로적응모형의 진로적응반응을 측정하기 위해 개발된 학생 진로구성척도를 한국어로 번안하고 국내 대학생을 대상으로 타당화하고자 하였다. 이를 위해 진로구성척도의 요인구조를 확인하고 대학생과 대학원생 집단의 측정동일성을 검증하였으며, 내적일치도 및 재검사 신뢰도를 평가하고 진로관련 척도들과의 준거관련 타당도를 살펴보았다. 총 294명의 연구참여자는 번안된 진로구성척도(Student Career Construction Inventory)와 진로적응성 척도(Career Adaptability Scale) 및 진로정체성 척도를 온라인 설문으로 작성하였다. 재검사 신뢰도 검증을 위해 125명의 참여자가 3개월 후 진로구성척도 설문에 같은 방식으로 참여하였다. 검사 결과 원척도와 동일한 18문항 4요인 구조가 지지되었으며, 대학생과 대학원생의 측정동일성이 지지되었다. 내적 일치도 및 재검사 신뢰도 역시 적절한 수준으로 나타났다. 진로구성척도는 진로적응성과 정적인 상관을 보였으며, 다차원적 진로정체성의 탐색 및 몰입 차원과는 정적상관을, 재고 차원과는 부적 상관을 나타내었다. 단일차원의 진로정체성과도 정적인 상관이 나타났다. 본 결과는 한국판 학생 진로구성척도가 원척도와 유사한 심리측정적 속성을 가지고 있으며 대학생과 대학원생 모두에게 사용될 수 있음을 시사한다.
최근 인구구조의 급격한 변화로, 다양한 세대의 구성원들이 같은 조직에서 함께 일해야 하는 상황이 많아져 세대 간 화합에 관한 연구의 필요성이 대두되었다. 하지만, 조직 안에서 다양한 세대의 구성원들이 서로 화합하는 조직문화를 측정할 수 있는 마땅한 척도가 없어 연구에 어려움이 있었다. 본 연구는 세대친화적 조직문화척도(WICS)를 한국어로 번안한 후, 정규직 직장인 1,052명을 대상으로 타당화 하였다. 첫 번째로, 탐색적 요인분석을 실시하였고(N = 460) 본 척도는 5요인인 것으로 확인되었다. 두 번째로, 확인적 요인분석 결과(N = 592) 상관 5요인 모형이 좋은 모형 적합도를 보였다. 세 번째로, K-WICS는 기존의 네 가지 연령주의 척도와는 부적 상관관계를 보이고, 신뢰·조직 몰입·업무 열의·심리적 안전감·조직에 남고자 하는 의도·직무 만족·의사소통 만족과는 정적 상관관계를 보여 변별/수렴 타당도가 확인되었다. 또한, K-WICS는 기존 연령주의 척도를 통제하고도 긍정적 결과변인 설명 시, 유의한 증분 설명량을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 나이가 많은(40살 이상) 그룹과 나이가 적은(40살 미만) 그룹 간의 엄격한 동일성을 확인하였다. 이러한 결과들은 K-WICS 척도가 갖는 신뢰도 및 타당도를 지지한다. 본 척도는 세대친화적 조직문화 측정 및 HR 운영방안 수립에 널리 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 ISAR 영상을 이용하여 표적을 식별하기 위한 알고리즘을 제안한다. 표적의 식별은 최소한의 시간에 정확하게 이루어져야 한다. 그러나 기존의 방식은 ISAR 영상을 그대로 이용하기 때문에 같은 표적에 대한 영상이더라도 레이더에서 표적까지의 거리, 표적의 운동방향 및 속도에 따라 ISAR영상이 변하는 문제점이 있다. 표적의 회전 및 크기 변화에 대해 변하지 않고, 차원이 낮으며, 표적 식별에 필요한 중요한 정보를 포함하는 특징만 영상에서 추출하여 식별에 이용함으로써 정확도는 높이고 계산량과 계산 시간을 줄일 수 있다. 위의 나열된 특성벡터가 갖춰야 할 조건을 만족시키기 위해 본 논문에서는 극사상법 및 적절한 구분기를 제안하며, 기존의 방식과 비교하여 성능을 평가한다
The conventional machine vision system which has uniform rectangular grid requires tremendous amount of computation for processing and analysing an image especially in 2-D image transfermations such as scaling, rotation and 3-D reconvery problem typical in robot application environment. In this study, the imaging system with nonuiformly distributed image sensors simulating human visual system, referred to as Ploar Exponential Grid(PEG), is compared with the existing conventional uniform rectangular grid system in terms of image resolution and computational complexity. By mimicking the geometric structure of the PEG sensor cell, we obtained PEG-like images using computer simulation. With the images obtained from the simulation, image resolution of the two systems are compared and some basic image processing tasks such as image scaling and rotation are implemented based on the PEG sensor system to examine its performance. Furthermore Fourier transform of PEG image is described and implemented in image analysis point of view. Also, the range and heading-angle measurement errors usually encountered in 3-D coordinates recovery with stereo camera system are claculated based on the PEG sensor system and compared with those obtained from the uniform rectangular grid system. In fact, the PEC imaging system not only reduces the computational requirements but also has scale and rotational invariance property in Fourier spectrum. Hence the PEG system has more suitable image coordinate system for image scaling, rotation, and image recognition problem. The range and heading-angle measurement errors with PEG system are less than those of uniform rectangular rectangular grid system in practical measurement range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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