• Earthquakes and Structures
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• 제11권6호
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• pp.1143-1164
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• 2016

Time Delay of Arrival (TDOA) estimation methods based on correlation function analysis play an important role in the micro-seismic event monitoring. It makes full use of the similarity in the recorded signals that are from the same source. However, those methods are subjected to the noise effect, particularly when the global similarity of the signals is low. This paper proposes a new approach for micro-seismic monitoring based on cross wavelet transform. The cross wavelet transform is utilized to analyse the measured signals under micro-seismic events, and the cross wavelet power spectrum is used to measure the similarity of two signals in a multi-scale dimension and subsequently identify TDOA. The offset time instant associated with the maximum cross wavelet transform spectrum power is identified as TDOA, and then the location of micro-seismic event can be identified. Individual and statistical identification tests are performed with measurement data from an in-field mine. Experimental studies demonstrate that the proposed approach significantly improves the robustness and accuracy of micro-seismic source locating in mines compared to several existing methods, such as the cross-correlation, multi-correlation, STA/LTA and Kurtosis methods.

• 한국해안해양공학회지
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• 제5권2호
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• pp.107-120
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• 1993

본 논문은 유사변환기법을 이용한 새로운 3차원 연직 모우드 전개 모델의 개발에 대하여 기술한다. 기본방정식을 External 모우드와 Internal 모우드로 분리시킨 다음 Internal 모우드식에 Galerkin 방법을 적용하고 구성되는 행열방정식에 유사변환기법을 적용, 기저함수의 계수 값을 구하였다. 최종 얻어지는 기저함수의 계수 값은 마찰장을 제외하고는 비연계되어 시간 간격의 제약을 거의 받지않고 연직 구조를 구할 수 있기 때문에 경제성면에서 탁월하다. 수립된 모델은 어떤 기저함수라도 적용 가능하나 현 단계에서는 Chebyshev 다항식함수가 사용되었으며, 바람응력은 일정한 것으로 가정하였다. 모델 테스트로서 정상상태의 균일한 바람응력이 가해지는 장방형 Basin에 적용하여 모델의 적용 가능성을 검증하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.322-326
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• 2004

This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize. each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.643-654
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• 2015

Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.21-27
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• 2017

In this paper, we propose a pupil detection method using PCA(principal component analysis) and Hough transform. To reduce error to detect eyebrows as pupil, eyebrows are detected using projection function in eye region and eye region is set to not include the eyebrows. In the eye region, pupil candidates are detected using rank order filter. False candidates are removed by using symmetry. The pupil candidates are grouped into pairs based on geometric constraints. A similarity measure is obtained for two eye of each pair using PCA and hough transform, we select a pair with the smallest similarity measure as final two pupils. The experiments have been performed for 1000 images of the BioID face database. The results show that it achieves the higher detection rate than existing method.

• 한국해안해양공학회지
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• 제6권2호
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• pp.174-185
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• 1994

본 논문에서는 수평유속의 연직방향 변화 결정에 유한요소기법(FEM)을 이용하고 수평방향으로는 유한차분기법을 사용하는 복합형 Galerkin 연직함수 전개모델에 새로이 유사변환기법을 추가한 3차원 해수유동모델의 개발에 대하여 기술하였다. 기본방정식의 연직방향으로 선형보간함수를 기저함수로 사용하여 Galerkin 기법을 적용하여 구성되는 행열 방정식에 유사변환기법을 적용, 각 절점의 유속값을 해석적으로 구하였다. 유사변환기법을 적용하여 최종 얻어지는 모우드 shape 방정식은 비연계된 방정식으로 구성되므로 역행렬 계산이 필요없어 계산시간이 절약된다. 또한 수립된 모델은 고유벡터행렬로 구성되는 모우드 shape가 도입됨으로써 모우드 shape 몇개만 사용하여도 거의 수렴된 값을 얻을 수 있어 계산시간을 절약할 수 있다. 등수심하 유한영역과 무한영역에서의 수치실험을 통하여 개발된 모델의 적용 가능성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1123-1132
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 변환 알고리듬을 이용하여 영상을 다해상도 변환하고, 중간주파대역의 중요한 계수에 각종 워터마크 시퀀스를 삽입 후 이의 강인성을 유사도 비교를 통하여 측정한다. 웨이브릿 변환은 주파수 영역 특성과 공간 영역의 특성을 함께 갖고 있는 장점을 가지고 있다. 다양한 공격에 대하여 실험한 결과 카오스 시퀀스가 다른 시퀀스들에 비해 높은 유사도를 보임으로써 향후 워터마크 시퀀스로 사용하기에 적합함을 보인다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.429-432
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• 1999

Vegetation cover classification is examined based on a time series NOAA/AVHRR data. Time series data analysis methods including Fourier transform, Auto-Regressive (AR) model and temporal signature similarity matching are developed to extract phenological features of vegetation from a time series NDVI data from NOAA/AVHRR and to classify vegetation types. In the Fourier transform method, typical three spectral components expressing the phenological features of vegetation are selected for classification, and also in the AR model method AR coefficients are selected. In the temporal signature similarity matching method a new index evaluating the similarity of temporal pattern of the NDVI is introduced for classification.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.202-204
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• 2006

A new method is presented to design RF filters without the Similarity Transform of their coupling coefficient matrix as circuit parameters which is very tedious due to pivoting and deciding rotation angles needed during the iterations. The transfer function of a filter is directly used for the design and its desired form is derived by the optimized rational-function fitting technique. A 3rd order Coaxial Lowpass filter and an 8th order dual-mode elliptic integral function response filter are taken as an example to validate the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.21-29
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 변환 알고리듬을 이용하여 영상을 다해상도 변환하고, 중간주파대역의 중요한 계수에 각종 워터마크 시퀀스를 삽입 후 이의 강인성을 유사도 비교를 통하여 측정한다. 웨이브릿 변환은 주파수 영역 특성과 공간 영역의 특성을 함께 갖고 있는 장점을 가지고 있으며, 워터마크로는 임의 난수, 가우시안 시퀀스, 카오스 시퀀스 그리고 소벨 시퀀스를 이용한다. 다양한 공격에 대하여 실험한 결과 카오스 시퀀스가 다른 시퀀스들에 비해 높은 유사도를 보임으로써 향후 워터마크 시퀀스로 사용하기에 적합함을 보인다.