• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.1-14
• /
• 2011

While the circulation of images become active, various requirements to manage increasing database are raised. The content-based technology is one of methods to satisfy these requirements. The image is represented by feature vectors extracted by various methods in the content-based technology. The global feature method insures fast matching speed because the feature vector extracted by the global feature method is formed into a standard shape. The global feature extraction methods are classified into two categories, the spatial feature extraction and statistical feature extraction. And each group is divided by what kind of information is used, color feature or gray scale feature. In this paper, we introduce various global feature extraction technologies and compare their performance by accuracy, recall-precision graph, ANMRR, feature vector size and matching time. According to the experiments, the spatial features show good performance in non-geometrical modifications, and the extraction technologies that use color and histogram feature show the best performance.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
• /
• v.40 no.2
• /
• pp.47-55
• /
• 2003

In this paper, the performance of DS-CDMA system with smart antenna is analyzed for different bandwidths (1.25MHz,5MHz) and different channel environments (rural, urban) in wideband multipath channel. For the analysis of smart antenna system, the vector channel having the spatio-temporal correlation is modeled as a time-variant linear filter in time, and each multipath is assumed as a reflective wave from only one direction (only one cluster) in space. Several multipath is within one chip are distingushed into each one and the strongest signal is selected, DS-CDMA system with smart antenna using wider bandwidth present better performance than that using narrow bandwidth. It is shown that the smart antenna is more effective in urban area when using 2D-RAKE receiver.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.42 no.5 s.305
• /
• pp.103-114
• /
• 2005

This paper presents a content-based image retrieval (CBIR) method using the combination of color and texture features. As a color feature, a color autocorrelogram is chosen which is extracted from the hue and saturation components of a color image. As a texture feature, BDIP(block difference of inverse probabilities) and BVLC(block variation of local correlation coefficients) are chosen which are extracted from the value component. When the features are extracted, the color autocorrelogram and the BVLC are simplified in consideration of their calculation complexity. After the feature extraction, vector components of these features are efficiently quantized in consideration of their storage space. Experiments for Corel and VisTex DBs show that the proposed retrieval method yields 9.5% maximum precision gain over the method using only the color autucorrelogram and 4.0% over the BDIP-BVLC. Also, the proposed method yields 12.6%, 14.6%, and 27.9% maximum precision gains over the methods using wavelet moments, CSD, and color histogram, respectively.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.279-286
• /
• 2006

Classification method used in this paper is applied for the first time to Korean traditional music. Among the frequency distribution vectors, average peak value is suggested and proved effective comparing to previous classification success rate. Mean, variance, spectral centroid, average peak value and ZCR are used to classify Korean traditional musical instruments. To achieve Korean traditional instruments automatic classification, Spectral analysis is used. For the spectral domain, Various functions are introduced to extract features from the data files. k-NN classification algorithm is applied to experiments. Taegum, gayagum and violin are classified in accuracy of 94.44% which is higher than previous success rate 87%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.414-416
• /
• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.27 no.3A
• /
• pp.258-267
• /
• 2002

We present an image retrieval method for improving retrieval performance by effective fusion of entropy features in wavelet region and wavelet moments. In this method, entropy features are sensitive to the local variation of gray level and well extract valley and edges. These features are effectively applied to contend-based image retrieval by well fusing to wavelet moments that represent texture property in multi-resolution. In order to evaluate the performance of the proposed method. We use Corel Draw Photo DB. Experiment results show that the proposed yields 11% better performance for Corel Draw Photo DB over wavelet moments method.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.11d
• /
• pp.179-182
• /
• 2000

논문은 웨이블릿(wavelet) 변환된 각 프레임의 모든 부대역의 블록들에 대해 계층적 움직임을 추정할때 고해상도 계층에서는 기저대역에서 추정된 전역 움직임 벡터를 기초로 하여 국부 움직임을 추정한다. 이때 복원 영상에 미치는 영향이 가장 큰 기저대역에 대하여 반화소를 사용하면 더욱 최적의 움직임 벡터를 추정할 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 블록내에 인접한 화소들 간에는 상관관계가 높다는 사실을 이용하여 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선별적인 보간을 행하여 반화소 움직임을 탐색하여 계산량을 줄였다. 그리고 더욱 향상된 화질을 얻기 위해서 에지 성분이 많은 고해상도 계층에서 저해상도 계층으로의 선택적 국부 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과 기존의 웨이블릿 변환을 이용한 움직임 추정 및 보상 방법보다 향상된 화질을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.340-342
• /
• 2003

본 논문은 웨이블릿 변환을 통해 얻어진 부밴드들을 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 시스템에 적용하여 성능을 향상 시키기 위한 방법을 제안한다. 현재 상용화되어 있는 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 속도가 빠르고 단순하며 학습능력이 졸은 특징을 가지고 있지만 훈련 얼굴영상들의 증가에 따라 계산량이 급격히 증가하는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 웨이블릿 변환를 통해 얻어진 해상도가 작은 부밴드 얼굴영상을 인식 과정에 사용되는 얼굴영상으로 사용함으로서 계산량의 증가에 대한 문제를 해결 할 수 있다. 얼굴의 인식률을 향상시키기 위한 방법으로는 웨이블릿 변환시에 나타나는 하나의 저대역 부밴드와 세 개의 방향성분을 가진 부밴드 얼굴영상의 특징벡터들을 벡터적으로 결합하여 인식과정에서 사용하여 인식의 정확도를 높이려 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.544-549
• /
• 2003

본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.496-498
• /
• 2002

정보화 시대가 도래하고 급격히 발전해 감에 있어 모든 형태의 정보가 가장 중요한 가치로 평가되고있고 멀티미디어가 급속히 발달함으로 인해 산업 및 생활에서 정보 보안이 매우 중요한 관건이 되어 정보보안의 여러 형태 중의 한가지로서 얼굴인식은 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴인식은 신체의 일부를 직접 접촉하지 않으므로 사용자로 하여금 불편함이나 기계적 반감을 불러일으키지 않는 장점으로 그 비중은 커질 것으로 예상되고 있다. 영상에 있어서 많은 중요한 정보가 영상픽셀들간의 고차원적인 연관 속에 담겨져 있을 것이다. ICA(Independent Component Analysis)는 이러한 고차원적인 정보를 2차원적인 정보로부터 추출하는 것이 아니라 각각의 고차원적인 정보를 직접 얻을 수 있는 장점을 이용하고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식시스템의 첫번째 관문인 배경화면으로부터의 얼굴영상을 구별해내는 데 있어 ICA를 적용하여 기저영상벡터공간(Source or Basis Image Space)을 구하고 그 공간에 테스트할 영상을 투영시켜 얻어진 벡터의 consine distance를 이용하여 얼굴영상을 추출하는 방법에 대해서 제안하였다.