• Title/Summary/Keyword: invariant feature extraction

검색결과 121건 처리시간 0.03초

뇌전도 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스의 특징 추출 알고리즘 비교 연구 (Comparative Study on Feature Extraction Algorithms for EEG Based Brain-Computer Interface)

  • 조호현;안민규;전성찬
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
    • /
    • pp.142-145
    • /
    • 2011
  • 뇌전도 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 신체 움직임이 불가능하거나 불편한 사람에게 새로운 의사전달 수단이 될 수 있으며 일반인에게도 상상만으로 컴퓨터 혹은 기계에 명령을 내릴 수 있게 하는 기술이다. 본 논문에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구 분야에 잘 알려진 Common Spatial Pattern (CSP), Invariant Common Spatial Pattern (iCSP) 그리고 Common Spatio-Spectral Pattern (CSSP) 알고리즘들의 성능을 비교 분석하였고, CSSP에 불변성(invariant)을 고려한 iCSSP를 제안하였다. 9명의 피험자로부터 상상움직임 실험을 통해 18셋의 뇌전도 데이터를 측정하였고, 4가지 알고리즘들을 성능 면에서 비교하였다. 그 결과 CSSP의 성능과 차이가 크지는 않지만, 본 연구에서 제안한 노이즈를 고려하여 최적의 필터를 구성하는 iCSSP에 대하여 더 나은 성능을 보여주는 결과들을 확인할 수 있었다.

Invariant Range Image Multi-Pose Face Recognition Using Fuzzy c-Means

  • Phokharatkul, Pisit;Pansang, Seri
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
    • /
    • pp.1244-1248
    • /
    • 2005
  • In this paper, we propose fuzzy c-means (FCM) to solve recognition errors in invariant range image, multi-pose face recognition. Scale, center and pose error problems were solved using geometric transformation. Range image face data was digitized into range image data by using the laser range finder that does not depend on the ambient light source. Then, the digitized range image face data is used as a model to generate multi-pose data. Each pose data size was reduced by linear reduction into the database. The reduced range image face data was transformed to the gradient face model for facial feature image extraction and also for matching using the fuzzy membership adjusted by fuzzy c-means. The proposed method was tested using facial range images from 40 people with normal facial expressions. The output of the detection and recognition system has to be accurate to about 93 percent. Simultaneously, the system must be robust enough to overcome typical image-acquisition problems such as noise, vertical rotated face and range resolution.

  • PDF

이동로봇의 위치 추정을 위한 스케일 불변 특징점 추출 및 거리 측정에 관한 연구 (A Study on Scale-Invariant Features Extraction and Distance Measurement for Localization of Mobile Robot)

  • 정대섭;장문석;유제군;이응혁;심재홍
    • 대한전기학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
    • /
    • pp.625-627
    • /
    • 2005
  • Existent distance measurement that use camera is method that use both Stereo Camera and Monocular Camera, There is shortcoming that method that use Stereo Camera is sensitive in effect of a lot of expenses and environment variables, and method that use Monocular Camera are big computational complexity and error. In this study, reduce expense and error using Monocular Camera and I suggest algorithm that measure distance, Extract features using scale Invariant features Transform(SIFT) for distance measurement, and this measures distance through features matching and geometrical analysis, Proposed method proves measuring distance with wall by geometrical analysis free wall through feature point abstraction and matching.

  • PDF

Age Invariant Face Recognition Based on DCT Feature Extraction and Kernel Fisher Analysis

  • Boussaad, Leila;Benmohammed, Mohamed;Benzid, Redha
    • Journal of Information Processing Systems
    • /
    • 제12권3호
    • /
    • pp.392-409
    • /
    • 2016
  • The aim of this paper is to examine the effectiveness of combining three popular tools used in pattern recognition, which are the Active Appearance Model (AAM), the two-dimensional discrete cosine transform (2D-DCT), and Kernel Fisher Analysis (KFA), for face recognition across age variations. For this purpose, we first used AAM to generate an AAM-based face representation; then, we applied 2D-DCT to get the descriptor of the image; and finally, we used a multiclass KFA for dimension reduction. Classification was made through a K-nearest neighbor classifier, based on Euclidean distance. Our experimental results on face images, which were obtained from the publicly available FG-NET face database, showed that the proposed descriptor worked satisfactorily for both face identification and verification across age progression.

Ordinal Rank 알고리즘을 이용한 자동 PIF 추출 - 변화탐지를 위한 상대방사정규화를 목적으로 (Automatic Extraction of Pseudo Invariant Features using Ordinal Rank Algorithm for Radiometric Normalization)

  • 한유경;김대성;김용일
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
    • /
    • pp.213-218
    • /
    • 2008
  • 동일 지점을 촬영한 위성영상은 위성의 센서나 영상의 취득 시기, 지형의 상태 등에 따라 그 지점에 나타나는 화소값이 일정하지 않다. 이러한 영상은 영상간 모자이크나 변화 탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정(또는 방사정규화)을 통해 화소값의 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 선형회귀식을 적용한 상대 방사정규화에 초점을 맞추고 있으며, 선형회귀식 구성에 필요한 PIF(Pseudo Invariant Feature)를 자동으로 추출하기 위해 Ordinal Rank 알고리즘을 적용하였다. 이 방법을 통해 각 밴드별 후보 PIF를 추출하고, 공통으로 해당되는 최종 PIF를 추출할 수 있었다. RMSE(Root Mean Square Error), Dynamic range, Coefficient of variation 등을 통해 방사보정 후의 결과를 평가해보았다. 영상회귀를 이용한 방사보정알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 갖는 장점을 확인하였다.

  • PDF

무인항공기 RGB 기준 정사영상을 이용한 특징점 추출 알고리즘 비교 (Comparison of Feature Point Extraction Algorithms Using Unmanned Aerial Vehicle RGB Reference Orthophoto)

  • 이기림;성지훈;정세정;신현길;김도훈;이원희
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제44권2호
    • /
    • pp.263-270
    • /
    • 2024
  • 무인항공기와 무인항공기 센서가 다양하게 개발됨에 따라 기존의 항공사진 또는 원격탐사보다 좁은 면적에 대한 정보를 빠르게 업데이트할 수 있다. 하지만 무인항공기 사진측량에서 지상기준점의 획득과 입력은 많은 시간이 소요되며, 지상기준점 측량과 입력이 잘못될 경우 기하 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 지상기준점 획득과 입력의 시간을 줄이기 위해 RGB 기준 정사영상을 제작하고, 다양한 센서의 목적 정사영상에 특징점 알고리즘을 적용하여 비교·평가를 수행하였다. 연구대상지 2곳에 대해 4가지 특징점 추출 알고리즘을 적용했으며, 그 결과 특징점 대비 매칭쌍의 비율은 speeded up robust features(SURF)가 가장 우수하였다. 전체적으로 비교했을 때 accelerated-KAZE(AKAZE) 방법이 가장 많은 특징점과 매칭쌍을 추출했으며, binary robust invariant scalable keypoints(BRISK) 방법이 가장 적은 특징점과 매칭쌍을 추출했다. 본 결과를 통해 센서별 목적 정사영상 기하보정 수행 시 AKAZE 방법이 우수한 것을 확인할 수 있었다.

Partial Discharge Signal Denoising using Adaptive Translation Invariant Wavelet Transform-Online Measurement

  • Maheswari, R.V.;Subburaj, P.;Vigneshwaran, B.;Iruthayarajan, M. Willjuice
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
    • /
    • 제9권2호
    • /
    • pp.695-706
    • /
    • 2014
  • Partial discharge (PD) measurements have emerged as a dominant investigative tool for condition monitoring of insulation in high voltage equipment. But the major problem behind them the PD signal is severely polluted by several noises like White noise, Random noise, Discrete Spectral Interferences (DSI) and the challenge lies with removing these noise from the onsite PD data effectively which leads to preserving the signal for feature extraction. Accordingly the paper is mainly classified into two parts. In first part the PD signal is artificially simulated and mixed with white noise. In second part the PD is measured then it is subjected to the proposed denoising techniques namely Translation Invariant Wavelet Transform (TIWT). The proposed TIWT method remains the edge of the original signal efficiently. Additionally TIWT based denoising is used to suppress Pseudo Gibbs phenomenon. In this paper an attempt has been made to review the methodology of denoising the PD signals and shows that the proposed denoising method results are better when compared to other wavelet-based approaches like Fast Fourier Transform (FFT), Discrete Wavelet Transform (DWT), by evaluating five different parameters like, Signal to noise ratio, Cross-correlation coefficient, Pulse amplitude distortion, Mean square error, Reduction in noise level.

Zerinke 모멘트와 신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 (Recognition of Online Handwritten Digit using Zernike Moment and Neural Network)

  • 문원호;최연석;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.205-208
    • /
    • 2010
  • 본 논문에서는 Zernike 모멘트와 backpropagation신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 소개한다. 마우스로 통해 입력된 숫자 정보는 전처리를 통해 시간에 순서적이고, 연속적인 좌표 정보로 변환된다. 전처리된 입력 좌표는 Zernike 모멘트(moment)와 각도 특징(angulation feature)을 이용하여 각 숫자가 가지는 고유의 특징을 만들어 낸다. 이러한 특징은 크기, 모양, 틀어진 정도에 상관없이 항상 일정한 성질을 가진다. 제안된 방법으로 추출된 특징은 패턴 구분을 위해 back propagation 신경망의 입력으로 사용된다. 본 논문은 200개의 필기체 숫자 데이터베이스를 이용하여 실험을 한 결과, 제시된 방법은 적은 학습데이터만으로 학습이 가능할 뿐만 아니라 좋은 인식률을 보여준다.

  • PDF

유사변환에 불변인 국부적 특징과 광역적 특징 선택에 의한 자동 표적인식 (Automatic Target Recognition by selecting similarity-transform-invariant local and global features)

  • 선선귀;박현욱
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제39권4호
    • /
    • pp.370-380
    • /
    • 2002
  • 전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.

크기 및 회전 불변 영역 특징을 이용한 이미지 유사성 검색 (Image Similarity Retrieval using an Scale and Rotation Invariant Region Feature)

  • 유승훈;김현수;이석룡;임명관;김덕환
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
    • /
    • 제36권6호
    • /
    • pp.446-454
    • /
    • 2009
  • 다양한 영역 검출 및 형태 특징 추출 방법 중에서 MSER과 SIFT를 응용한 방법들이 컴퓨터비전 분야에 많이 사용된다. 하지만 기존의 SIFT를 이용한 특징 추출 방법은 자기 변화에 민감한 특성을 지니며, MSER 방법은 이미지의 크기 변화에 민감하고, 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 스케일 피라미드, MSER 그리고 어파인(affine) 정규화 과정 등을 이용한 영역 특징 서술자를 제안한다. 제안한 방법은 어파인 정규화 방법과 스케일 피라미드를 사용하기 때문에 이미지의 크기, 회전 및 자기 변화에 불변하다. 다양한 이미지들을 이용하여 실험하고, 실험 결과에서 제안한 방법이 SIFT, PCA-SIFT, CE-SIFT 그리고 SURF 방법에 비해서 각각 20%, 38%, 11%, 24% 이상 좋은 이미지 검색 성능을 보이고 있다.