• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.526-534
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• 2015

In this paper, we studied the use of the foreground and background features and SVM classifier to improve the accuracy of offline handwritten numeral recognition. The foreground features are two directional features: directional gradient feature by Kirsch operators and directional stroke feature by local shrinking and expanding operations, and the background feature is concavity feature which is extracted from the convex hull of the numeral, where the concavity feature functions as complement to the directional features. During classification of the numeral, these three features are combined to obtain good discrimination power. The efficiency of our scheme is tested by recognition experiments on the handwritten numeral database CENPARMI, where SVM classifier with RBF kernel is used. The experimental results show the usefulness of our scheme and recognition rate of 99.10% is achieved.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2761-2768
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• 2010

본 논문에서는 숫자의 전경특징과 배경특징을 이용하고 SVM 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식에서 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 숫자의 전경특징은 숫자의 에지선을 추출한 Kirsch 방향특징과 숫자선 자체를 추출한 projection 방향특징으로 구성되며, 숫자의 배경특징은 숫자의 볼록외피로 부터 추출되는 오목특징이다. 여기서 오목특징은 방향특징에 대해 보완적인 특징으로 작용하여 분류 성능 향상에 기여한다. 인식기로는 RBF 커널을 이용한 SVM 분류기를 사용하고, CENPAMI 숫자특징 데이터베이스를 사용하여 제시된 방법의 성능을 검사하였다. 실험 결과 각기 다른 분류 성능을 갖는 이들 3종의 특징들이 상호 보완적으로 작용하여 인식률 향상에 기여함을 확인할 수 있었으며, 제시된 복합특징에 의해 98.90%의 인식률을 달성하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.136-142
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• 2007

최근의 인식 시스템 연구들에 의하면 SVM 분류기가 여러 다른 분류기에 비해 우수한 인식 성능을 나타내고 있다. 이에 본 논문에서는 SVM 분류기를 사용하여 필기체 숫자를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 기법에서는 필기체 숫자의 특징으로서 망특징과 Kirsch 연산자에 의한 방향 특징 및 오목특징을 사용하는데, 이중에서 처음 두 특징은 숫자를 이루는 선에 대한 전경 정보를 표현하며, 마지막 특징은 숫자의 배경 정보를 표현하여 상호 보완적인 역학을 수행한다. 본질적으로 SVM은 두 클래스 분류기이므로 이를 다중 클래스 분류기로 사용하기 위해서는 여러 개의 SVM들을 결합하여 사용해야 하는데, 본 논문에서는 "일대일" 방법과 "일대다" 방법을 사용하여 주어진 특징에 대한 인식을 수행하였다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 CENPARMI 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 98.45%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제42권1호
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• pp.27-40
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• 2007

하천은 암석의 저항력, 구조 운동, 퇴적물, 유량 등에 의해 다양한 형태로 발전한다 본 연구는 이러한 요인 중에서도, 암석의 침식 저항력에 초점을 두었다. 상 하류간 기반암의 차이가 뚜렷한 어룡천, 흥정천, 두학천, 대화천, 남천천, 구룡천의 6개 하천을 대상으로, GIS를 이용하여, 유역분지 상 하류의 평면 및 종단면 특성을 분석하였다. 화강암 유역은 완만한 경사, 낮은 요형도, 넓은 하곡 면적을 이루며, 편마암 유역은 급한 경사, 높은 요형도, 좁은 하곡 면적을 나타내며, 퇴적암 유역은 본류 경사도와 기복량은 크지만, 나머지는 하천별로 차이가 있다. 여러 가지 형태적 특성 중 상 하류 암석간의 차이가 분명한 본류의 경사, 본류의 요형도, 하계밀도, 하곡의 면적비, 유역의 평균 경사, 유역의 평균 기복을 대상으로, 그 값을 지수화하여, 상 하류 암석의 침식 저항력을 판단하였다. 그 결과, 편마암으로 이루어진 하천의 상류는 침식에 대한 저항력이 높으며, 퇴적암은 상 하류에 관계없이 중간 정도의 저항력을 나타내고, 화강암은 퇴적암과 접한 상류의 경우를 제외하면, 대체로 침식 저항력이 낮다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.818-823
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• 2008

In this paper, we propose a feature extraction method which extracts directional features of handwritten numerals by using the projection runlength. Our directional featrures are obtained from four directional images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral shape respectively. A conventional method which extracts directional features by using Kirsch masks generates edge-shaped double line directional images for four directions, whereas our method uses the projections and their runlengths for four directions to produces single line directional images for four directions. To obtain the directional projections for four directions from a numeral image, some preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but the shapes of resultant directional lines are more similar to the numeral lines of input numerals. Four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. By using a hybrid feature which is made by combining our feature with the conventional features of a mesh features, a kirsch directional feature and a concavity feature, higher recognition rates of the handwrittern numerals can be obtained. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 97.85%.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권8호
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• pp.309-314
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• 2015

얼굴 요소의 윤곽을 추출하는 대표적인 방법 중의 하나는 스네이크다. 스네이크는 간단하고 빠르지만 초기 윤곽 및 개체 형태에 따라 성능이 결정된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스네이크 세그먼트의 중간 위치에 스네이크 포인트를 추가하는 방법으로 윤곽을 더 정확하게 추출할 수 있는 개선된 스네이크를 제안한다. 제안한 방법은 6개의 입과 눈 실험 영상에 적용하여 Greedy 스네이크보다 RSD가 2.8%에서 5.8% 정도 감소하였다. 특히 RSD 감소는 대부분 심한 굴곡이 갖는 윤곽 영역에서 얻음으로써 더 정확한 윤곽 추출을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.11-19
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• 2022

본 논문에서는 특징 추출 하모닉 필드(harmonic field)와 비등방 측지선(anisotropic geodesic)을 이용하여 메쉬의 특징 영역을 분할하는 새로운 기법을 제안한다. 기존 대부분의 메쉬 분할 기법들은 경계 영역에 대한 사용자의 명시적인 입력을 요구하지만, 제안된 기법에서는 사용자가 관심 영역의 임의의 정점을 선택하여 직관적이고 편리하게 특징 영역을 분할한다. 사용자가 선택한 정점을 중심으로 오목한(concave) 영역에서 큰 변화를 갖는 하모닉 필드를 생성한다. 생성된 하모닉 필드에서 하나의 등위선(isoline)을 선택하여 초기 분할 경계선을 정하고, 선택된 등위선에서 최적의 특징점을 추출하여 비등방 측지선으로 연결함으로써 최종적인 분할 경계선을 생성한다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 사용자의 입력에 민감하지 않으며, 특징 영역 분할에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3761-3779
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• 2022

The performance of existing recognition algorithms for binary phase shift keying (BPSK) and quadrature phase shift keying (QPSK) signals degrade under conditions of low signal-to-noise ratios (SNR). Hence, a novel recognition algorithm based on features in the graph domain is proposed in this study. First, the power spectrum of the squared candidate signal is truncated by a rectangular window. Thereafter, the graph representation of the truncated spectrum is obtained via normalization, quantization, and edge construction. Based on the analysis of the connectivity difference of the graphs under different hypotheses, the sum of degree (SD) of the graphs is utilized as a discriminate feature to classify BPSK and QPSK signals. Moreover, we prove that the SD is a Schur-concave function with respect to the probability vector of the vertices (PVV). Extensive simulations confirm the effectiveness of the proposed algorithm, and its superiority to the listed model-driven-based (MDB) algorithms in terms of recognition performance under low SNRs and computational complexity. As it is confirmed that the proposed method reduces the computational complexity of existing graph-based algorithms, it can be applied in modulation recognition of radar or communication signals in real-time processing, and does not require any prior knowledge about the training sets, channel coefficients, or noise power.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.954-958
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• 1988

A jig-saw puzzle matching technique is proposed. Specifically, the geometric patterns of the puzzle pieces are firstly extracted using a boundary tracking algorithm at low resolution. And then, features of the extracted pieces to describe jig-saw puzzle pieces such as angles and distances between corner points, and convexity or concavity of a corner point are obtained from some corner points implying discontinuity of curvature of puzzle pieces' boundary. Finally, a boundary matching algorithm without a priori information of matched puzzle is proposed.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제35권3호
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• pp.123-135
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• 2019

Elaphognathia monodi (Gurjanova, 1936) and Elaphognathia kikuchii Nunomura, 1992 are newly reported based on the materials collected from Wando Island and Jeju Island in Korea, respectively. Elaphognathia monodi is distinguished by the following characteristics: the lateral margin of the cephalon is narrowing posteriorly; the frontal border is slightly concave and has a small mediofrontal process, a pair of superior frontolateral processes, and a pair of inferior frontolateral processes. Elaphognathia kikuchii can be distinguished by the following characteristic features: the lateral margin of the cephalon is narrowing anteriorly; the frontal border has a small mediofrontal process and twelve pairs of simple setae along with concavity.