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A Synchronous/Asynchronous Hybrid Parallel Power Iteration for Large Eigenvalue Problems by the MPMD Methodology (MPMD 방식의 동기/비동기 병렬 혼합 멱승법에 의한 거대 고유치 문제의 해법)

  • Park, Pil-Seong
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.11A no.1
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    • pp.67-74
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    • 2004
  • Most of today's parallel numerical schemes use synchronous algorithms, where some processors that have finished their tasks earlier than others must wait at synchronization points for correct computation. Hence overall performance of the system is dependent upon the speed of the slowest processor. In this paper, we det·ise a synchronous/asynchronous hybrid algorithm to accelerate convergence of the solution for finding the dominant eigenpair of a large matrix, by reducing the idle times of faster processors using MPMD programming methodology.

Face Recognition Using PCA and Fuzzy Weighted Average Method (PCA와 퍼지 가중치 평균 기법을 이용한 얼굴 인식)

  • Woo, Young-Woon;Kim, Hyung-Soo;Park, Jae-Min;Cho, Jae-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.315-316
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    • 2011
  • 일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

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Feature Extraction on High Dimensional Data Using Incremental PCA (점진적인 주성분분석기법을 이용한 고차원 자료의 특징 추출)

  • Kim Byung-Joo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.8 no.7
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    • pp.1475-1479
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    • 2004
  • High dimensional data requires efficient feature extraction techliques. Though PCA(Principal Component Analysis) is a famous feature extraction method it requires huge memory space and computational cost is high. In this paper we use incremental PCA for feature extraction on high dimensional data. Through experiment we show that proposed method is superior to APEX model.

Analysis of the flow of Consumer traffic through event streaming from Beacon (비콘으로 얻은 이벤트 스트리밍을 통한 소비자 동선 분석)

  • Yi, Hyun Joo;Kim, Sungsoo;Chung, Tae-Sun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.80-83
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    • 2014
  • 매장은 특정 구역들로 분할되어 있고, 각 구역들은 고유의 비콘을 가지고 있다. 현재 소비자가 있는 구역의 비콘이 자신의 고유 ID 를 소비자의 단말기(스마트폰)에 전송하면, 단말기는 임의의 번호를 자신의 고유 ID 로서 생성하여 [Beacon ID, 단말기 고유 ID, 현재 시간]을 서버로 보낸다. 그러면 서버쪽에선 사용자의 현재 위치를 파악하는 동시에 사용자가 그 자리에 얼마나 오래 있었는지를 계산해 저장한다. 이러한 과정의 결과로 만들어진 하나의 SEQ 가 매장 주인이 생각했던 SEQ와 얼마나 유사한지를 비교하여 그 결과를 보여준다.

Fast Gabor Feature Extraction for Real Time Face Recognition (실시간 얼굴인식을 위한 빠른 Gabor 특징 추출)

  • Cho, Kyoung-Sik
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.06a
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    • pp.597-600
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    • 2007
  • Face is considered to be one of the biometrics in person identification. But Face recognition is a high dimensional pattern recognition problem. Even low-resolution face images generate huge dimensional feature space. The aim of this paper is to present a fast feature extraction method for real time human face recognition. first, It compute eigen-vector and eigen-value by Principle component analysis on inputed human face image, and propose method of feature extraction that make feature vector by apply gabor filter to computed eigen-vector. And it compute feature value which multiply by made eigen-value. This study simulations performed using the ORL Database.

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Principal Component Analysis of Higher-Order Hyperedges in EEG Data (EEG 데이터의 고차원 하이퍼에지에서의 주성분 분석)

  • Kim, Joon-Shik;Lee, Chung-Yeon;Zhang, Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.414-416
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    • 2012
  • 고차 주성분 방법으로는 텐서 분석이 있었다. Electroencephalography(EEG) 데이터나 Social Network 데이터에 텐서 분석이 적용되어 주요한 성분들을 찾는 연구들이 있었다. 그러나 텐서 분석은 직관적으로 이해하기에 어려움이 있으며 중요한 노드를 찾는데에는 다소 어려움이 있다. 본 논문에서는 고차 하이퍼에지로 이차원 행렬을 만들고 주성분분석법을 이용하여 중요한 노드를 찾는 새로운 방법론을 제시한다. 데이터로는 Multimodal Memory Game(MMG) 수행시 촬영한 EEG 데이터를 사용하였다. MMG는 TV 드라마 기반의 기억인출게임이다. 베타파의 Power Spectrum Density(PSD)는 각 위치의 채널들의 활성도를 나타내는 지표이다. 우리는 Random Sampling을 바탕으로 PSD 상위 50%의 채널들간의 전이행렬을 구하였다. 그 후 고유치와 고유벡터를 구하였다. 가장 큰 고유치의 고유벡터는 주성분을 나타내며 고유벡터의 각 원소들은 중요도를 나타내는 centrality 이다. 세 명의 피험자에 대한 centrality 상위 30개의 중요한 채널들을 구하였고 세명에 공통적으로 포함되는 채널을 확인하였다.

A Biomechanical Study on the Hip Joint Flexibility Based on the Proprioceptive Neuromuscular Facilitation (고관절 가동성 증진을 위한 고유수용성 신경근 촉진 스트레칭의 생체역학적 고찰)

  • Chang, Ji-Hong
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.8 no.1
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    • pp.65-69
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    • 2015
  • Joint flexibility is an important factor which affect the process and duration of the therapeutic methods in the filed of occupational therapy. Hip joint flexibility and electromyography (EMG) of major flexor and extensor for the hip joint were examined to understand the biomechanical characteristics of Proprioceptive Neuromuscular Facilitation (PNF). Hip joint flexibility increased $18.9^{\circ}$ on average after PNF was performed by a designated assistant on 10 college students. EMGs of quadriceps femoris muscle and hamstring muscles agreed with biomechanical characteristics of proprioceptive organs in muscles.

Analysis of Eigenvalues of Covariance Matrices of Speech Signals in Frequency Domain for Various Bands (음성 신호의 주파수 영역에서의 주파수 대역별 공분산 행렬의 고유값 분석)

  • Kim, Seonil
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.293-296
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    • 2016
  • Speech Signals consist of signals of consonants and vowels, but the lasting time of vowels is much longer than that of consonants. It can be assumed that the correlations between signal blocks in speech signal is very high. But the correlations between signal blocks in various frequency bands can be quite different. Each speech signal is divided into blocks which have 128 speech data. FFT is applied to each block. Various frequency areas of the results of FFT are taken and Covariance matrix between blocks in a speech signal is extracted and finally eigenvalues of those matrix are obtained. It is studied that in the eigenvalues of various frequency bands which band can be used to get more reliable result.

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