This paper presents the new method to recognize the 2D patterns dynamically by rotating the input patterns according to the difference vector. Generally neural network with many patterns leads to various recognition ratio. The dynamic management of input patterns means that we can move pixels to desired locations controlled by the difference vector. We divide dual neural network model into two parts at learning phase, respectively. And then we combine them to construct the total network. Our model has some good results such that it has less number of patterns and reduced learning time. At present, we only discuss the four way movement of input patterns. The research for the complex movement will be fulfilled later.
In this paper, we introduce the multi-target-based auto surveillance algorithm. Multi-target-based surveillance system detects intrusion objects in the specified areas. The proposed algorithm can divide into two parts: i) background generation, ii) object extraction. In this paper, one of the optical flow equation methods for estimation of gradient method used to generate the background [2]. In addition, the objects and back- ground video images that are continually entering the differential extraction.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.14
no.1
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pp.66-72
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2005
The working tactor of this study, an agriculture machine, is consisted of 4 wheel driving system with gear trains and 4-type wheel steering system. Since technological regions for 4 wheel driving system and 4-type wheel steering system are some large, we divide on two studies on 4 wheel driving system and 4-type wheel steering system This study develops transmission and axle that are very important units for strong working operation because the power of tractor is largely affected by transmission and axle. Even if the development of the power train is some common technology, it is very complicated work and needs many experience know-hows. So, for new given specifications fitted to the working tractor, a kind of new agriculture machine, this study haws out processes that are development of assembly drawing and strength analysis through classical method and CAE software for all internal parts and housing cases.
This Paper proposes the simple and efficient image retrieval algorithm using subregional texture features. In order to retrieve images in terms of its contents, it is required to obtain a precise segmentation. However, it is very difficult and takes a long computing time. Therefore. this paper proposes a simple segmentation method, which is to divide an image into high and low entropy regions by using Picture Information Measure (PIM). Also, in order to describe texture characteristics of each region, this paper suggest six different texture features produced on the basis of co-occurrence matrix. For an image retrieval system, a normalised correlation is adopted as a similarity function, which is not dependent on the range of each texture feature values. Finally, this proposed algorithm is applied to a various images and produces competitive results.
Park, Ji-Soo;Shin, Dong-Nam;An, Seung-Gab;Lee, Jong-Woo
Proceedings of the KSR Conference
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2007.05a
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pp.829-835
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2007
For constant operation, Electric Railway System has many electrically divided parts of the trolley lines to avoid error spreading. FRP-Section have a role to divide Catenary trolley lines electrically. If one electric train approach to the section at the same time with partial power failure, the pantograph of train can make a short circuit with supplied part to failure part. Electric arc induced with this switching effect, can break FRP-section, and there are such error cases. In this study, we propose one method to prevent FRP-section breakdown from these reason, with detecting sensor at the sectional position.
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.803-816
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2004
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
This paper proposes a technique for recognizing online handwritten cursive data obtained by tracing a motion trajectory while a user is in the 3D space based on a convolution neural network (CNN) algorithm. There is a difficulty in recognizing the virtual character input by the user in the 3D space because it includes both the character stroke and the movement stroke. In this paper, we divide syllable into consonant and vowel units by using labeling technique in addition to the result of localizing letter stroke and movement stroke in the previous study. The coordinate information of the separated consonants and vowels are converted into image data, and Korean handwriting recognition was performed using a convolutional neural network. After learning the neural network using 1,680 syllables written by five hand writers, the accuracy is calculated by using the new hand writers who did not participate in the writing of training data. The accuracy of phoneme-based recognition is 98.9% based on convolutional neural network. The proposed method has the advantage of drastically reducing learning data compared to syllable-based learning.
This paper proposes a new approach to extract contour of moving object from compressed video stream. We segment the area of moving object by using motion vector and extract the motion object block from it. And then we describe the connectivity direction of outline moving block, detect the edge related to connectivity direction in the block and finally obtain the contour by connecting the edges. This can divide the moving object only with motion vector and detect the exact contour on the basis of the edge automatically. Also, we can reduce spending time using motion block and remove the noise with directional edge. The experimental results demonstrate the accurate and effective qualify of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.364-367
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2009
This paper presents a scheme that generates a caption file by extracting a Closed Caption stream from DTV signal. Note that Closed-Captioning service helps to bridge "digital divide" through extending broadcasting accessibility of a neglected class such as hearing-impaired person and foreigner. In Korea, DTV Closed Captioning standard was developed in June 2007, and Closed Captioning service should be supported by an enforcing law in all broadcasting services in 2008. In this paper, we describe the method of extracting a caption data from MPEG-2 Transport Stream of ATSC-based digital TV signal and generating a caption file (SAMI and SRT) using the extracted caption data and time information. Experimental results verify the feasibility of a generated caption file using a PC-based media player which is widely used in multimedia service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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