실시간 재난위험도 예측 모델인 SIND 모델의 정확도 확인 및 검증을 위해 다양한 형상유사도 개념을 적용하였다. 기하학적 방법론 중에서 가장 널리 이용되는 CRITIC 기법은 침수예상도와 같은 복잡한 지형 형상에 적용하기에는 분명한 한계점을 보여서 본 연구에서는 복잡한 전파특성의 형상을 평가할 수 있는 RCCI와 TF 등과 같은 형상인자를 추가하여 수정된 CRITIC 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 형상유사도 평가 방법을 폭풍해일의 침수예상도에 적용하여 검토한 결과, 면 객체 쌍들을 수동으로 정 매칭쌍과 오 매칭쌍으로 구분하였으며, 각 형상 인자들, 위치기준, 면적기준, 형상 기준의 가중치들을 변화시켜가며 각 매칭쌍의 형상유사도를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법론과 산정된 가중치를 참고자료인 침수예상도의 지도 객체와 목표자료인 SIND 모델결과의 객체에 적용한 결과, 정 매칭쌍은 약 90%가 형상유사도 0.5 이상의 값을 가졌고, 오 매칭쌍은 약 70%가 0.5 미만으로 나타났다. 향후 다수의 객체가 하나의 객체와 대응되는 점을 보완 조정한다면 정 매칭쌍의 형상유사도는 전체적으로 증가하고 오 매칭쌍의 형상유사도는 감소할 것이라 판단된다.
Among various biometrics recognition systems, statistical fingerprint recognition matching methods are considered using minutiae on fingerprints. We define similarity distance measures based on the coordinate and angle of the minutiae, and suggest a fingerprint recognition model following statistical distributions. We could obtain confidence intervals of similarity distance for the same and different persons, and optimal thresholds to minimize two kinds of error rates for distance distributions. It is found that the two confidence intervals of the same and different persons are not overlapped and that the optimal threshold locates between two confidence intervals. Hence an alternative statistical matching method can be suggested by using nonoverlapped confidence intervals and optimal thresholds obtained from the distributions of similarity distances.
$\textbullet$ Omnidirectional feature matching $\textbullet$ SVD-based matching algorithm $\textbullet$ Using SSD instead of the zero-mean correlation $\textbullet$ The similarity with the Gaussian weighted $\textbullet$ Low computational cost $\textbullet$ It describes the similarity of the matched pairs in omnidirectional images.
Measuring similarity between two signals is a key element of the location template matching (LTM) method which is one of impact source localization technique. As a measure of similarity, the correlation coefficient is most widely used, and the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of finding the impact source. In practice, the LTM method assumes that the similarity between two signals decreases as the distance between two corresponding impact points increases, where the distance between two neighboring impact points defines the grid spacing. In this paper, it is shown that this assumption is not always true but the correlation coefficients fluctuate forming a main robe and many side robes as the distance between two neighboring impact points increases. On the other hand, the standard deviation of group delay sharply increases with a small increase of the grid spacing. These are demonstrated by using a simple cantilever beam. Based on these findings, an optimal way of implementing the LTM method may be suggested by combining the correlation coefficient and the group delay based approaches.
An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD, inlining two dimensional DTD graph into flat feature values. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.32-36
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2003
An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
본 연구에서는 기하학적 정보를 바탕으로 생성된 유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 서로 다른 공간자료에서 교차되는 후보 매칭 쌍을 추출하고, CRITIC방법을 이용하여 연동 기준별 가중치를 자동으로 생성하여 선형조합으로 추출된 후보매칭 쌍 간의 형상유사도를 측정하였다. 이때, 훈련자료에서 조정된 상자도표의 특이점 탐색을 적용하여 도출된 임계값 이상인 경우가 매칭 쌍으로 탐색된다. 제안된 방법을 이종의 공간자료(수지치도 2.0과 도로명주소 기본도)의 일부지역에 적용한 결과, 시각적으로 형상이 유사하고 교차되는 면적이 넓은 건물객체가 매칭 되었으며, 통계적으로 F-Measure가 0.932로 높게 나타났다.
이 논문은 Gabor 필터를 이용하여 두 서명 사이의 유사도를 계산하는 온라인 서명 검증 방법을 제안한다. 온라인 서명들의 유사도를 계산하기 위해서는 두 입력 서명의 각 위치 사이의 시간적인 대응 관계를 정확하게 구하는 것이 중요하다. 그러나 DP(dynamic programming) 매칭을 이용하는 기존의 포인트 매칭 방법은 시간이 많이 소요되는 단점이 있었다. 이 논문에서는 Gabor 필터의 위상 출력을 이용하여 두 서명 사이의 시간적인 대응 관계를 빠르게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 서명의 상이도로서 두 가지 척도를 정의한다. 첫째, 추정된 지역적 시간 변이로부터 두 서명사이의 시간적 상이도를 구하고, 둘째, 두 서명 특징 프로파일의 시간적 대응 관계를 이용하여 시간 정보가 보정된 특징 프로파일 상이도를 구한다. 제안된 방법은 고정된 길이의 코드로 코드화되어 기존의 DP 매칭을 사용하는 시간적 변이 추정 방법보다 30배 이상 빠른 속도로 서명을 비교할 수 있다.
본 논문에서는 다양하게 변화되는 캐릭터 영상을 색상과 형태의 정보를 포함한 국부 색상 분포(local color histogram)를 이용하여 유사도 검색을 하는 강인한 방법을 제안한다. 국부 색상 분포의 값을 양자화 하여 특징 값을 최적화하고, 대규모 데이터베이스에 저장되어 있는 영상정보와 Bipartite matching을 이용하여 검색한다. 제안되는 방법은 다양하게 변화되는 영상의 유사도 검색, 동영상 및 정지 영상에서 유사 영상 검색에 매우 효과적인 방법이다.
This paper proposes an efficient matching algorithm based on ASIFT (Affine Scale-Invariant Feature Transform) which is fully invariant to affine transformation. In our approach, we proposed a method of reducing similar measure matching cost and the number of outliers. First, we combined the Manhattan and Chessboard metrics replacing the Euclidean metric by a linear combination for measuring the similarity of keypoints. These two metrics are simple but really efficient. Using our method the computation time for matching step was saved and also the number of correct matches was increased. By applying an Optimized Random Sampling Algorithm (ORSA), we can remove most of the outlier matches to make the result meaningful. This method was experimented on various combinations of affine transform. The experimental result shows that our method is superior to SIFT and ASIFT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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