We proposed a system that can perform pattern recognition based on parrallel optical feature extraction and performed experiments on this. The feature to be extracted are both 6 simple line orientations and two eigenvectors of the covariance matrix of the patterns that cannot be distinguished with the line orientation features alone. Our system consists of a feature-extraction part and a pattern-recognition part. The former that extracts the features in parallel with the multiplexed Vander Lugt filters was implemented optically, while the latter that performs the pattern recognition by the use of the extracted features was implemented in a computer. In the pattern recognition part, two methods are tested;one is to use an artificial neural network, which is trained to recognize the features directly, the other is to count the numbers of specific features simply and then to compare them with the stored reference feature numbers. We report the preliminary experimental results tested for 15 alpabet patterns with only straight line segments.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.14
no.2
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pp.437-469
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2007
The objectives of this study were 1) to explore the change features of rural development policy system, and 2) to get some policy counter measures for construction of desirable rural development policy system. First, the change features of rural development policy system are 1) to expand the rural development organization of local government, 2) to strengthen the finance basis for rural development policy, 3) to attempt building the cooperation network between the various local groups. And the policy counter measures derived from this study are 1) to convert the rural development policy system to that of local leading system, 2) to expand the actual rural inhabitant participation in policy making & performance process, 3) to prepare the effective governance system in local level.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.6
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pp.1933-1947
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1991
The synthesis of supplementary features of injection molded parts has been done empirically, since it requires profound knowledge about the features' moldability and causal effects on the properties of the part, which are not available to designers through current CAD systems. RIBBER is a knowledge module which contains knowledge to permit non-experts as well as mold design experts to generate acceptable supplementary features of injection molded parts. A knowledge-based CAD system is constructed by adding the knowledge module, RIBBER, for mold feature synthesis and appropriate CAE programs for mold design analysis to an existing geometric modeler in order to provide designers, at the initial design stage, with comprehensive process knowledge-based CAD system is a new tool which enables the concurrent design and CIM with integrated and balanced design decisions at the initial design stage of injection molding.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
An image processing and decision making method for the Automatic Surveillance System is proposed. The aim of our Automatic Surveillance System is to detect a moving object and make a decision on whether it is human or not. Various object features such as the ratio of the width and the length of the moving object, the distance dispersion between the principal axis and the object contour, the eigenvectors, the symmetric axes, and the areas if the segmented region are used in this paper. These features are not the unique and decisive characteristics for representing human Also, due to the outdoor image property, the object feature information is unavoidably vague and inaccurate. In order to make an efficient decision from the information, we use a fuzzy rules base system ai an approximate reasoning method. The fuzzy rules, combining various object features, are able to describe the conditions for making an intelligent decision. The fuzzy rule base system is initially constructed by heuristic approach and then, trained and tasted with input/output data Experimental result are shown, demonstrating the validity of our system.
Kim, Gil-Jung;Choi, Sug;Lee, Jong-Hyeok;Nam, Ki-Gon;Yoon, Tae-Hoon;Kim, Jae-Chang;Park, Ui-Yul;Lee, Yang-Sung
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.12
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pp.1380-1390
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1992
This paper proposes an on-line recognition system of Korean strokes using multi-layer neural network with tracing the stroke pattern. The system segments the stroke pattern into subpatterns, detects prominent stroke features in the subpatterns and integrates all the activation values of features in the related subpatterns. The activation values of the integrated stroke-specific features represent statistic characteristics of features and contributes for classifying the stroke pattern. Since the informations in Korean strokes are concentrated in the first and last parts of the strokes, the system extracts stroke-specific features in these parts attentatively and infers corner features using the sequential information of the extracted stroke-specific features in the first and last part of strokes the system is relatively simple in structure and rapid in on-line recognition of hand-written Korean strokes.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.6
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pp.198-207
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1996
A PSRI (position, scale, and rotation invariant ) feature extraction and automatic target recognition system using a cooperative network and an MLP is proposed. We can extract position invarient features by obtaining the target center using the projection and the moment in preprocessing stage. The scale and rotation invariant features are extracted from the contour projection of the number of edge pixels on each of the concentric circles, which is input to the cooperative network. By extracting the representative PSRI features form the features and their differentiations using max-net and min-net, we can rdduce the number of input neurons of the MLP, and make the resulted automatic target recognition system less sensitive to input variances. Experiments are conduted on various complex images which are shifted, rotated, or scaled, and the results show that the proposed system is very efficient for PSRI feature extractions and automatic target recognitions.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.28-31
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2000
In this paper, part features are classified and then coding system is constructed by the considering characteristics of features in assembly process. Analyzing the characteristics of features, code values about part features are determined. Assembly process is divided into five functions such as transporting, handling, approaching, alignment, joining and then the detail parameters of each function are determined. Code values about assembly process are determined according to detail parameters. The detail parameters are the kinds of available working method and assembly tools, when each assembly function is going on. By the coding system, available assembly process can be grasped and perceived the part that Is difficult to assemble.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.581-586
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1996
This paper presents a feature recognition system for recognizing and extracting feature information needed for machining from design data contained in the CAD database of AutoCAD system. The developed system carries out feature recognition from an orthographic view of a press mold containing not only atomic features such as holes, pockets, and slots, but also compound features. Based on the result of feature recognition, it generates a 3-D modeling of the press mold. Especially, The feature recognition part is designed for detecting feature styles according to feature definition and classification, extracting parameters for various atomic features, and constructing necessary data structures for the recognized features.
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