본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.
Although Support Vector Machine(SVM) has been used in various fields such as bankruptcy prediction model, the hyperplane learned by SVM in class imbalance problem can be severely skewed toward minority class and has a negative impact on performance because the area of majority class is expanded while the area of minority class is invaded. This study proposed optimized uneven margin SVM(OPT-UMSVM) combining threshold moving or post scaling method with UMSVM to cope with the limitation of the traditional even margin SVM(EMSVM) in class imbalance problem. OPT-UMSVM readjusted the skewed hyperplane to the majority class and had better generation ability than EMSVM improving the sensitivity of minority class and calculating the optimized performance. To validate OPT-UMSVM, 10-fold cross validations were performed on five sub-datasets with different imbalance ratio values. Empirical results showed two main findings. First, UMSVM had a weak effect on improving the performance of EMSVM in balanced datasets, but it greatly outperformed EMSVM in severely imbalanced datasets. Second, compared to EMSVM and conventional UMSVM, OPT-UMSVM had better performance in both balanced and imbalanced datasets and showed a significant difference performance especially in severely imbalanced datasets.
A shoreline, which has no the water depth, moves continuously as waves rise up and recede. Therefore, a special boundary treatment is required to track properly the movements of the shoreline in numerical modeling of the behavior of tsunamis or tides near a coastal zone. In this study, convective terms in nonlinear shallow-water equations are discretized explicitly by using a second-order upwind scheme to describe a moving shoreline more accurately. An oscillatory flow motion in a circular paraboloidal basin has been employed to validate the performance of the developed numerical model. Computed results of instantaneous free surface displacements are compared with those of analytical solutions and existing numerical solutions. The run-up heights in the vicinity of a circular island have also been calculated and obtained numerical results have been shown against available laboratory measurements. A good agreement has been observed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.8
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pp.1677-1690
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1997
Block-transform coding is one of the most popular approaches for image compression. For example, DCT is widely used in the internaltional standards standards such as MPEG-1, MPEG-2, JPEG, and H.261. In the block-based transform coding, blocking artifacts may appear along block boundaries, and they can cause severe image degradation eqpecially when the transform coefficients are coarsely quantized. In this paper, we propose a new method for blocking artifacts reduction in transform-coded images. For blocking artifacts reduction, we add a correction term, on a block basis, composed of a linear combination of 28 basis images that are orthonormal on block boundaries. We select 28 DCT kernel functions of which boundary values are linearly independent, and Gram-Schmidt process is applied to the boundary values in order to obtain 28 boundary-orthonormal basis images. A threshold of bolock discontinuity is introduced for improvement of visual quality by reducing image blurring. We also investigate the number of basis images needed for efficient blocking artifacts reduction when the compression ratio changes.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.6
no.3
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pp.169-184
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2000
Industrial clusters and their boundaries are identified by factor and hot spot analyses for the greater Cincinnati metropolitan area in USA. While traditional input-output approach identified aspatial industrial clusters, this study combines traditional approach with GIS techniques to identify their boundaries. Combining the results of input-output industrial clusters with the leading industries groups, we have identified five leading industry clusters. They are food (20), chemicals (28), metal manufacturing (32), metal products (33), and machinery (35). We also used hot spot analysis to visualize each industry cluster on the research area by using Arcview software. Determining the degree to which such industries are associated spatially and their spatial delimitation may be an additional approach to measuring the efficiency of the spatial organization of an economy. It is hoped that the industrial clusters and industrial spatial clusters approaches may also proved the basis for the development of new models of the spatial arrangement of industry at a level more aggregated than that of the single plant or firm.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.267-272
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2004
모폴로지 영상처리기법을 이용하여 영상내 물체의 외곽선을 추출하는 연구는 최근까지 여러 가지 목적을 위하여 이루어져 왔다. 최근 고해상도 영상의 적용이 여러 민간 수요 분야에서 일반화되면서 도시교통 환경 분석을 위한 방법으로 모폴로지 연산을 적용하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 고 해상도 영상으로부터 주요 지형지물 정보를 추출하고 분석하기 위하여 이진(Binary) 모폴로지 처리와 명암(Gray-scale) 모폴로지 연산을 Visual 환경 하에서 운영 가능한 프로그램으로 개발하였다. 각각의 처리 견과에 대해서는 보다 나은 결과를 얻기 위해 잡음 제거 기능을 추가하였고, 명암 모폴로지 처리에서는 영상의 히스토그램을 사용자가 확인하고 경계치 영역 제거를 통하여 적용목적과 영상의 조건에 따라 보다 좋은 곁과를 추출할 수 있도록 하였다.
The feature extraction using remotely sensed imagery has been recognized one of the important tasks in remote sensing applications. As the high-resolution imagery are widely used to the engineering purposes, need of more accurate feature information also is increasing. Especially, in case of the automatic extraction of linear feature such as road using mid or low-resolution imagery, several techniques was developed and applied in the mean time. But quantitatively comparative analysis of techniques and case studies for high-resolution imagery is rare. In this study, we implemented a computer program to perform and compare GDPA (Gradient Direction Profile Analysis) algorithm and Hough transformation. Also the results of applying two techniques to some images were compared with road centerline layers and boundary layers of digital map and presented. For quantitative comparison, the ranking method using commission error and omission error was used. As results, Hough transform had high accuracy over 20% on the average. As for execution speed, GDPA shows main advantage over Hough transform. But the accuracy was not remarkable difference between GDPA and Hough transform, when the noise removal was app]ied to the result of GDPA. In conclusion, it is expected that GDPA have more advantage than Hough transform in the application side.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.6
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pp.649-655
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2015
In this paper, we propose a defogging algorithm for a single image. Dark channel prior (DCP), which is a well-known defogging algorithm, can cause halo artifacts on boundary regions, low-contrast defogging images, and requires a large computational time. To solve these problems, we use histogram information with DCP on transmission estimation regions and a multi-resolution method. Local histogram information can reduce the low-contrast problem on a defogging image, and the multi-resolution method with edge information can reduce the total computational time and halo artifacts. We validate the proposed method by performing experiments on fog images, and we confirm that the proposed algorithm is more efficient and superior than conventional algorithms.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.7
no.2
s.14
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pp.47-56
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1999
In this study, tie point observation in aerial triangulation was automated by the image processing methods. The technique includes boundary extraction and We matching processes. The procedures were applied to extract points of Interest and to find their conjugate points in the other images. The image coordinates of the identified points were then used to compute their absolute coordinates. An algorithm was developed in this study for the automation of observation in aerial triangulation, which is a manual process of selecting a tie point and recording the image coordinate of the selected point. The developed algorithm automates this process through the application of a mathematical operator to extract points of interest from an arbitrary image. The root m square error of image coordinates of the developed algorithm is $6.8{\mu}m$, which is close to that of the present analytical method. In a manual environment, the accuracy of the result of a photogrammetric process is heavily dependant on the level of skill and experience of the human operator. No such problem exists in an automated system. Also, as a result of the automated system, the time spent in the observation process could be reduced by a factor of 61.2%, thereby reducing the overall cost.
In temporal database, extended time dimension for history management brings about complexity of join operation and increased cost. To solve this problem, a method that joins the divided segment time data after partition the time range into fixed time interval is introduced. But existing methods can't solve the ambiguity problem of time border that caused by temporal granularity in the partition point. In this paper, We suggested Fuzzy Minimum Interval Partition (FMIP) method that introduced the possibility distribution of fuzzy theory considered uncertainty time interval border in the partition line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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