• Title/Summary/Keyword: 공간특징

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Occlusive Face Recognition using the Selective Subspace Projection Method (선택적 부공간 투영 방법을 사용한 가려진 얼굴 인식)

  • Kim, Young-Gil;Song, Young-Jun;Kim, Dong-Woo;Ahn, Jae-Hyeong
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.1
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    • pp.48-52
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    • 2008
  • In this paper, we propose a new selective subspace projection method in order to recognize the occlusive face image effectively. The conventional subspace projection method is project to basis image using a full image of face. The face recognition rate has reduced because the face characteristic is easy to be distorted by occlusion. To overcome this problem, the proposed method first decide to occlusion. If it hasn't an occlusion, we get the feature vectors with total basis projection using the conventional subspace projection method. If it has an occlusion, we get one with partial basis projection. We get better recognition rate than conventional PCA and NMF using AR face database with occlusive face images.

Content-based Image Retrieval using Color and Block Region Features (컬러와 블록영역 특징을 이용한 내용기반 화상 검색)

  • 최기호
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.27 no.6C
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    • pp.610-618
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    • 2002
  • This paper presents a new image retrieval method that is based on color space and block region information. The color space information of images can be obtained by color binary set, and the block region information can be obtained by regional segmentation and feature. The candidate images are decided by comparing with color features and its binary set of query image and image feature database for retrieval. Particularly, it is possible that the retrieval using similarity-measurements has the weights of color spatial distribution arid its objective block region features. This retrieval method using color spatial and block region features is shown with the effectiveness on the result of implementation on image database with 6,000 images.

정보화시대의 공간정보 구축 및 활용

  • Jeong, Mun-Seop
    • 정보화사회
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    • s.107
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    • pp.41-48
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    • 1996
  • 공간정보는 국토공간의 물리.환경적, 사회.경제적, 법.제도적 특징 등을 모두 포함한 정보라고 하겠다. 즉 공간정보는 지형.지물, 소유권을 나타낼 뿐 아니라 공간에서 일어나는 각종 활동에 대한 통계적인 내용을 포함하는 정보이므로 통합정보라고 할 수 있다. 우리나라의 경우 종래에는 통합정보의 개념에서 공간정보가 구축된 것이 아니고 지형과 지물등을 나타내는 정보는 건설교통부와 국립지리원에서, 소유권을 나타내는 정보 즉 지적과 토지소유권과 관련된 정보는 내무부에서, 공간내에서 발생하는 사회, 경제적 활동을 나타내는 정보는 통계청과 지방자체단체 및 기타 기관에서 생성하였다.

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Nonlinear feature extraction for regression problems (회귀문제를 위한 비선형 특징 추출 방법)

  • Kim, Seongmin;Kwak, Nojun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.86-88
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    • 2010
  • 본 논문에서는 회귀문제를 위한 비선형 특징 추출방법을 제안하고 분류문제에 적용한다. 이 방법은 이미 제안된 선형판별 분석법을 회귀문제에 적용한 회귀선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis for regression:LDAr)을 비선형 문제에 대해 확장한 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 커널함수를 이용하여 비선형 문제로 확장하였다. 기본적인 아이디어는 입력 특징 공간을 커널 함수를 이용하여 새로운 고차원의 특징 공간으로 확장을 한 후, 샘플 간의 거리가 큰 것과 작은 것의 비율을 최대화하는 것이다. 일반적으로 얼굴 인식과 같은 응용 분야에서 얼굴의 크기, 회전과 같은 것들은 회귀문제에 있어서 비선형적이며 복잡한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 회귀 문제에 대한 간단한 실험을 수행하였으며 회귀선형판별분석법(LDAr)을 이용한 결과보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

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Modelling of Efficient Color Image Descriptor for Multi-resolution Database (다중-해상도 데이터베이스를 위한 효율적인 칼라 영상 기술자의 모델링)

  • Lee, Yong-Hwan;Ahn, Hyochang;Cho, Hanjin;Lee, June-Hwan
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.01a
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    • pp.35-38
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    • 2013
  • 최근, 대용량 영상 데이터베이스가 축적되면서 영상 인식과 영상 검색 분야가 주목받고 있으며, 다양한 디바이스에 따라 생성되는 영상의 해상도가 상이하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 내용-기반 영상 검색을 위한 새로운 칼라 기술자를 제안한다. 제안 알고리즘에서는 공간 칼라 정보에 대한 웨이블릿 변환과 채널 및 변환 서브밴드에 따른 가중치를 적용하여 칼라 특징 벡터를 추출한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘의 검색 성능을 평가하였으며, 유사한 특징 벡터 크기를 기준으로, 기존의 MPEG-7 등의 칼라 검색 기술자보다 다중-해상도의 영상 데이터베이스에서 향상된 검색율을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 단일 특성의 특징 벡터를 추출하는 검색 기술자로써, 다중 특징으로 결합하기 위한 기본 기술자로 활용될 수 있다.

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Cell-based Signature Tree: Efficient Indexing Structures for Similarity Search in High-Dimensional Feature Space (셀기반 시그니쳐 트리: 고차원 데이터의 유사어 검색을 위한 효율적인 색인 구조)

  • 송광택;장재우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.134-136
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    • 2000
  • 본 논문에서는 고차원의 특징 벡터 공간에서의 객체에 대한 효율적인 검색을 지원하는 셀기반 시그니쳐 트리 색인 구조(CS-트리, CI-트리)를 제안한다. 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하고 특징 벡터는 셀의 시그니쳐로 표현되며 트리에 저장된다. 특징 벡터 대신 시그니쳐를 사용하여 트리의 깊이가 낮아짐으로서 검색을 효율적으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 이용한 유사성 검색 알고리즘으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 성능 비교를 수행하여, 성능비교 결과 본 논문에서 제안하는 CS-트리와 CI-트리가 검색 시간 측면에서 최대 30%의 검색 성능이 개선됨을 보인다.

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A Study on Movement Pattern of William Forsythe Dance through Bartenieff Fundamental (바르테니에프 펀터멘탈을 활용한 윌리엄 포사이드의 움직임 패턴 연구)

  • Kim, Ji-Young;Cho, Sunghee
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.443-444
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    • 2017
  • 본 연구는 윌리엄 포사이드(William Forsythe)의 "One Flat Thing Reproduced"를 바르테니에프 펀더멘탈(Bartenieff Fundamentals)을 통해 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 분석하였다. 본 연구 목적은 윌리엄 포사이드의 대표적인 안무적 특징인 역동성, 강인함과 공간적 조화로움을 가능하게 하는 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 알아보기 위함이다. 연구결과 윌리엄 포사이드는 호흡을 안무의 요소로 사용하였고, 상-하체분리패턴은 포사이드 움직임의 특징적인 요소로 관찰되었으며, 서포트(Support)가 있는 듀엣(Duet) 움직임에서는 신체반쪽연결패턴을 사용하는 것으로 나타났다. 이는 역동성, 강인함과 공간적 조화로움이 깊은 관련이 있을 것으로 보여 진다. 더 많은 사례를 통해 움직임 패턴을 연구한다면 에너지 표현에 직접 적용 가능한 패턴들을 구체적으로 밝혀내어 안무를 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

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A model of Affectiveness on Korean female faces in twenties (한국인 20대 여성 얼굴의 감성 모형)

  • 박수진;김한경;한재현;이정원;김종일;송경석;정찬섭
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.42-48
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    • 2001
  • 본 연구에서는 박수진, 김한경, 한재현, 이정원, 김종일, 송경석, 정찬섭(2001)에서의 발견을 토대로 얼굴의 범주-차원적 감성 구조를 정립하였다. 박수진 등의 연구는 얼굴의 감성 구조를 이루는 2개의 차원축으로 '앳되다-성숙하다', '날카롭다-부드럽다'를 제안하였었다. 본 연구에서는 이들 축으로 이뤄진 얼굴의 2차원 감성 공간 내에 균일하게 17개의 위치를 선정하고 각 위치들에 합성된 해당 얼굴들을 위치시킴으로써 해당 공간의 얼굴 특징을 시각화하였다. 또한 얼굴의 물리적 특징의 변화가 감성에 어 떤 영향을 주는지를 두 개의 주요 축을 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 범주 모형으로서 개별 감성 어휘들과 얼굴의 물리적 특징이 어떤 관계가 있는지를 일차적으로 살펴보았다.

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Face Expression Recognition using ICA-Factorial Representation (ICA-Factorial 표현을 이용한 얼굴감정인식)

  • 한수정;고현주;곽근창;전명근
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.329-332
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    • 2002
  • 본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 ICA(Independent Component Analysis)-Factorial 표현 방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출과 인식단계에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리를 이용하여 얼굴감정을 인식한다. 이 방법의 유용성을 설명하기 위해 6개의 기본감정(행복, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴데이터베이스를 구축하고, 기존의 방법인 Eigenfaces, Fishefaces와 비교하여 좋은 인식성능을 보이고자 한다.

Real time speed-limit sign recognition invariant to image scale (영상 크기변화에 강인한 실시간 속도표지판 인식)

  • Hwang, MinCheol;Ko, ByoungChul;Nam, Jae-Yeal
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1358-1360
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    • 2015
  • 본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.