International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.116-120
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2006
This paper discusses an approach for detecting a new edge in color images. The color image is to be represented by a vector field, and the color image edges are detected as differences in the local vector statistics. This method is based on the calculation for the vector angle between two adjacent pixels. Unlike Euclidean distance in RGB space, the vector angle distinguishes the differences in chromaticity, independent of luminance or intensity. The proposed approach can easily accommodate concepts, such as variable template edge detection, as well as the latest developments in vector order statistics for color image processing. In this paper, it is used not a conventional fixed template operator but a variable template operator The variable template is implemented and experimental results for digital color images are included.
본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반 한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 피부색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 피부색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터를 신경회로망을 이용하여 학습하여 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실제 실험을 통하여 그 가능성을 보인다.
Changeable biometries has been suggested as a solution to the problems of enhancing privacy. In this paper, we proposed changeable biometrics for face recognition using on ICA based approach. ICA coefficient vector extracted from an input face image. The vector is scrambled randomly and a new face template is generated by addition of a couple of scrambled coefficients. When a transformed template is compromised, it is replaced by a new scrambling rule and addition.
현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.
Template matching is one of the most often used techniques for machine vision applications to find a template of size M$\times$M or subimage in a scene image of size N$\times$N. Most template matching methods, however, require pixel operations between the template and the image under analysis resulting in high computational cost of O(M2N2). So in this thesis, we present a two stage template matching method. In the first stage, we use a novel low cost feature whose complexity is approaching O(N2) to select matching candidates. In the second stage, we use conventional template matching method to find out the exact matching point. We compare the result with other methods in terms of complexity, efficiency and performance. Proposed method was proved to have constant time complexity and to be quite invariant to noise.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1650-1669
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2017
In this study, each pixel in an ear is used as a centroid to generate a cake. Subsequently the major axis length of this cake is computed and obtained. This obtained major axis length serves as a feature to recognize an ear. Later, the ear hole is used as a centroid and a 16-circle template is generated to extract the major axis lengths of the ear. The 16-circle template extracted signals are used to recognize an ear. In the next step, a ring-to-line mapping technique is used to map these major axis lengths to several straight-line signals. Next, the complex plane vector computing technique is used to determine the similarity of these major axis lengths, whereby a solution to the image-rotating problem is achieved. The aforementioned extracted signals are also compared to the ones that are extracted from its neighboring pixels, whereby solving the image-shifting problem. The algorithm developed in this study can precisely identify an ear image by solving the image rotation and image shifting problems.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.543-549
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2008
Inspired by using a robust loss function in the support vector machine regression to control training error and the idea of robust template matching with M-estimator, Chen (2004) applies M-estimator techniques to gaussian radial basis functions and form a new class of robust kernels for the support vector machines. We are specially interested in the shape of the Huber's M-estimator in this context and propose a way to find the shape parameter of the Huber's M-estimating function. For simplicity, only the two-class classification problem is considered.
As an emerging technology in Computer graphics areas, SVG(Scalable Vector Graphic) makes it possible to make use of Vector graphics for servicing maps in basic internet browsing environment. SVG based thematic map Internet GIS system implemented by this research is free of special server side GIS mapping system and client side extra technology. It provides high-quality vector map which can interact with the user, template map which can be used for other purpose, glance the future map based on Webservices technologies. Many good characteristics of SVG in mapping at computer screen and reusability of SVG document provide new era of visualzation of geographic information.
대용량의 공간정보의 인터넷을 통한 활용이 활성화되면서 더 정확하고 풍부하며 최신의 정보를 가진 자료에 대한 사용자의 요구는 꾸준히 증가하고 있어 기 구축된 자료 간 융합을 통합 새로운 서비스 제공의 필요성이 커지고 있다. 이중에서 항공사진과 도로 벡터 자료를 융합한 서비스는 직관적이고 정확하게 정보를 전달 할 수 있어 많은 포털사이트에서 제공중인 서비스이나 자료 간 공간 불일치를 해결해야 한다. 본 연구에서는 도로 후보 영상 추출, 템플릿 매칭, 벡터 미디언 필터를 거쳐 자료 간 조정을 수행하였으며 완성도와 부합도로 정확도를 평가한 결과 원래 데이터에 비해 약 35% 향상되었음을 확인할 수 있었다.
In this paper vector code correlation(VCC) method and an algorithm to promote the image processing performance in building an effective measurement system using cameras are described for automatically berthing and controlling the ship equipped with side thrusters. In order to realize automatic ship berthing, it is indispensable that the berthing assistant system on the ship should continuously trace a target in the berth to measure the distance to the target and the ship attitude, such that we can make the ship move to the specified location. The considered system is made up of 4 apparatuses compounded from a CCD camera, a camera direction controller, a popular PC with a built in image processing board and a signal conversion unit connected to parallel port of the PC. The object of this paper is to reduce the image processing time so that the berthing system is able to ensure the safety schedule against risks during approaching to the berth. It could be achieved by composing the vector code image to utilize the gradient of an approximated plane found with the brightness of pixels forming a certain region in an image and verifying the effectiveness on a commonly used PC. From experimental results, it is clear that the proposed method can be applied to the measurement system for automatic ship berthing and has the image processing time of fourfold as compared with the typical template matching method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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