• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.5 no.3
• /
• pp.304-308
• /
• 2010

In this paper, we propose a new method of recognizing the vehicle license plate using color space, morphological characteristics and ART2 algorithm. Morphological characteristics of old and/or new style vehicle license plate among the candidate regions are applied to remove noise areas using 8-directional contour tracking algorithm, then follow by the extraction of vehicle plate. From the extracted license plate area, plate morphological characteristics of each region are removed. After that, labeling algorithm to extract the individual characters are then combined. The classified individual character and numeric codes are applied to the ART2 algorithm for the learning and recognition. In order to evaluate the performance of our proposed extraction and recognition of vehicle license method, we have run experiments on 100 green plates and white plates. Experimental results shown that the proposed license plate extraction and recognition method was effective.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2007.06a
• /
• pp.241-247
• /
• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.478-481
• /
• 2017

본 논문에서는 기존의 삼각형 타입의 퍼지 스트레칭을 개선한 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출방법은 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용한 후에 Monotone Cubic Spline 기법을 적용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 기반 양자화 기법을 적용하고 양자화된 결과를 이용하여 ROI 영역을 이진화한다. 결절종이 타원 형태와 명암도가 낮은 값을 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 이진화 ROI 영역에 팽창 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역이 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 20명의 환자를 대상으로 20장을 실험한 결과, 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.10a
• /
• pp.68-70
• /
• 2017

본 논문에서는 결절종을 추출하는 과정에서 비선형 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출 방법은 비선형 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 ROI 영역에 Monotone Cubic Spline기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 Monotone Cubic Spline기법이 적용된 상단 부분을 분리한다. 분리된 상단 영역들에서 결절종이 명암도가 낮고 타원 형태를 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 침식 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 필립스 초음파 장비를 이용하여 20명 환자에서 획득한 20장의 영상을 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.17-31
• /
• 2006

In this paper, passport recognition and face verification methods which can automatically recognize passport codes and discriminate forgery passports to improve efficiency and systematic control of immigration management are proposed. Adjusting the slant is very important for recognition of characters and face verification since slanted passport images can bring various unwanted effects to the recognition of individual codes and faces. Therefore, after smearing the passport image, the longest extracted string of characters is selected. The angle adjustment can be conducted by using the slant of the straight and horizontal line that connects the center of thickness between left and right parts of the string. Extracting passport codes is done by Sobel operator, horizontal smearing, and 8-neighborhood contour tracking algorithm. The string of codes can be transformed into binary format by applying repeating binary method to the area of the extracted passport code strings. The string codes are restored by applying CDM mask to the binary string area and individual codes are extracted by 8-neighborhood contour tracking algerian. The proposed RBF network is applied to the middle layer of RBF network by using the fuzzy logic connection operator and proposing the enhanced fuzzy ART algorithm that dynamically controls the vigilance parameter. The face is authenticated by measuring the similarity between the feature vector of the facial image from the passport and feature vector of the facial image from the database that is constructed with PCA algorithm. After several tests using a forged passport and the passport with slanted images, the proposed method was proven to be effective in recognizing passport codes and verifying facial images.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.983-989
• /
• 2006

Current emigration and immigration control inspects passports by the naked eye, registers them by manual input, and compares them with items of database. In this paper, we propose the method to recognize information codes of passports. The proposed passport recognition method extracts character-rows of information codes by applying sobel operator, horizontal smearing, and contour tracking algorithm. The extracted letter-row regions is binarized. After a CDM mask is applied to them in order to recover the individual codes, the individual codes are extracted by applying vertical smearing. The recognizing of individual codes is performed by the RBF network whose hidden layer is applied by ART 2 algorithm and whose learning between the hidden layer and the output layer is applied by a generalized delta learning method. After a photo region is extracted from the reference of the starting point of the extracted character-rows of information codes, that region is verified by the information of luminance, edge, and hue. The verified photo region is certified by the classified features by the ART 2 algorithm. The comparing experiment with real passport images confirmed the good performance of the proposed method.

• Progress in Medical Physics
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.8-14
• /
• 2012

In order to develop a Patient respiratory management system includinga biofeedback function for4-dimentional radiation therapy, this study investigated anoptimal tracking algorithmfor moving target using IR (Infra-red) camera as well as commercial camera. A tracking system was developed by LabVIEW 2010. Motion phantom images were acquired using a camera (IR or commercial). After image process were conducted to convert acquired image to binary image by applying a threshold values, several edge enhance methods such as Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts, were applied. The targetpattern was defined in the images, and acquired image from a moving targetwas tracked by matching pre-defined tracking pattern. During the matching of imagee, thecoordinateof tracking point was recorded. In order to assess the performance of tracking algorithm, the value of score which represents theaccuracy of pattern matching was defined. To compare the algorithm objectively, we repeat experiments 3 times for 5 minuts for each algorithm. Average valueand standard deviations (SD) of score were automatically calculatedsaved as ASCII format. Score of threshold only was 706, and standard deviation was 84. The value of average and SD for other algorithms which combined edge detection method and thresholdwere 794, 64 in Sobel, 770, 101 in Differentiation, 754, 85 in Gradient, 763, 75 in Prewitt, 777, 93 in Roberts, and 822, 62 in Sigma, respectively. According to score analysis, the most efficient tracking algorithm is the Sigma method. Therefore, 4-dimentional radiation threapy is expected tobemore efficient if threshold and Sigma edge detection method are used together in target tracking.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.1-11
• /
• 2004

It is very important part of pre-processing for get better results by image processing that get emphasized image by processing of source image. Emphasized image is not only good looking image but clear and sharp image. Emphasized images are used very useful data at contour extraction and image recognition in image processing. It have different image recognition by how much represent a origin scene in row quality image. Present algorithms that get emphasized premier image do not get clear picture of degree that want in various kind of images and there is shortcoming that need much process times being proportional size of picture quality or accumulation degree of histogram. In this paper, we propose method to change distribution chart that pixels occupy in histogram as subsequentness in reflex of various kinds as well as that picture quality reflex method to emphasize so that is suitable in practical use purpose originally of premier. Proposed algorithm re-allot histogram distribution by reverse tracking histogram. Experimental images are same result and take less processing time than histogram equalization.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.500-506
• /
• 2005

본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.11 no.7
• /
• pp.1380-1386
• /
• 2007

This paper proposed an automatic recognition system of shipping container identifiers using fuzzy-based noise removal method and ART2-based self-organizing supervised learning algorithm. Generally, identifiers of a shipping container have a feature that the color of characters is blacker white. Considering such a feature, in a container image, all areas excepting areas with black or white colors are regarded as noises, and areas of identifiers and noises are discriminated by using a fuzzy-based noise detection method. Areas of identifiers are extracted by applying the edge detection by Sobel masking operation and the vertical and horizontal block extraction in turn to the noise-removed image. Extracted areas are binarized by using the iteration binarization algorithm, and individual identifiers are extracted by applying 8-directional contour tacking method. This paper proposed an ART2-based self-organizing supervised learning algorithm for the identifier recognition, which improves the performance of learning by applying generalized delta learning and Delta-bar-Delta algorithm. Experiments using real images of shipping containers showed that the proposed identifier extraction method and the ART2-based self-organizing supervised learning algorithm are more improved compared with the methods previously proposed.