• 제목/요약/키워드: 최소 거리 인식기

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고속 필기 한글 주소 인식을 위한 낱자 인식 (Character Recognition for Fast Handwritten Korean Address Reading)

  • 정선화;임길택;송재관;남윤석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.589-592
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    • 2001
  • 본 논문에서는 고속 필기 한글 주소 인식을 위한 낱자 인식기를 제안한다. 인식 대상은 우편번호 여섯 자리에 할당된 주소에 출현 빈도가 높은 필기 한글 469 자이다. 제안된 방법은 낱자 인식 기법을 채택하고 있으며, 인식률과 처리속도를 향상시키기 위하여 2 단계 인식 전략을 채택하였다. 인식기로는 다층퍼셉트론, 최소거리분류기, Subspace 방법을 고려한다. 다층퍼셉트론은 비교적 높은 인식률과 처리속도를 보유하지만 출력값이 확률이 아님으로써 후처리를 필요로 하는 시스템에서 사용하기 어렵다. 최소거리분류기는 간단한 알고리즘으로 처리속도가 높고 확률을 출력하는 장점을 갖지만 인식률이 낮아 활용되기 어렵다. 또한 Subspace 방법은 인식률이 높고 확률을 출력하지만 처리속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 따라서 제안방법에서는 처리속도가 높은 인식기 - 다층퍼셉트론, 최소거리분류기 - 를 사용하여 선인식을 수행한 후, 이 결과를 활용하여 인식 대상을 제한한 후 Subspace 방법을 사용하여 정확하게 인식하는 전략을 도입함으로써, 높은 인식결과를 유지하면서 처리속도를 높이고 후처리에 적합하도록 하였다. PE92 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 제안방법이 한글 469 자에 대하여 비교적 높은 인식률과 처리속도를 갖음을 알 수 있었다.

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고유얼굴에 의한 얼굴인식 (Face Recognition using Eigenface)

  • 박중조;김경민
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.1-6
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    • 2001
  • 고유얼굴 방법에 의한 얼굴인식은 얼굴 표정의 변화에 둔감한 유용한 인식기법이나 인식률이 낮아 지속적인 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 고유얼굴 특징을 이용한 얼굴인식에 있어서 인식률 개선을 위한 효과적인 방안을 제시한다. 이를 위해 본 연구에서는 고유얼굴 특징에 대해 세 종류의 분류기-단일원형 분류기, 최소거리 분류기, 신경회로망 분류기-를 사용하여 그 성능을 평가하고 분석함으로써 고유얼굴 특징의 분포 특성을 고찰하고, 분류기 및 학습용 샘플 영상의 선정이 인식률 제고에 큰 영향을 미침을 보인다. ORL 얼굴영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 최소거리 분류기가 가장 좋은 인식률을 나타내었으며, 학습용 샘플영상의 선정과 최소거리 분류기에 의해 91.0%의 인식률을 달성하였다.

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이진 영상 인식을 위한 효과적인 퍼지 기반 거리 인식기의 설계 (Designing of an Efficient Fuzzy-induced Distance Classifier for the Recognition of Binary Images)

  • 송영기;강환일
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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    • pp.469-474
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    • 2000
  • 본 논문에서는 두 이진 영상의 비교시 그 유사도를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 이는 두 영상사이의 최소거리에 기반한 방법이며, 제안된 방법에서는 구해진 거리 그 자체보다는 이 거리의 분포로부터 최적 거리를 계산한다. 구해진 거리 분포 함수로부터 최종적인 두 영상의 유사도는 비퍼지화 추론을 이용하여 계산되어진다. 제안한 방법을 실제 문제에 적용하여 그 우수성을 검증하였다.

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보로노이 공간분류를 활용한 원격 영상 패턴분류 시스템 (Pattern Classification System for Remote Sensing Data using Voronoi Diagram)

  • 백주현;김홍기
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권4호
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    • pp.335-342
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    • 2001
  • 본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

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원료공장 언로다 낙광 방지 시스템 개발 (A Development of Preventable System for the Falling Ore in the Unloader)

  • 허윤기
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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    • pp.2525-2528
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    • 2003
  • 본 논문은 제철소 원료공장에서 선박으로부터 철광석, 석탄 등의 원료를 언로다 내부의 벨트 컨베이어로 이송 시, 선박과 부두와의 공간이 발생하여 이 공간으로 원료가 낙광 하여 해양오염이 발생하고 원료의 유실 등의 문제점을 해결하기 위한 낙광방지 시스템 개발에 관한 연구이다. 초음파 센서를 이용한 선박과의 거리 인식 및 PLC 제어기를 이용한 자동 제어 방법을 제시한다. 언로다 본체에 낙광방지판과 이를 구동하는 에어 실린더형태의 구동기와 낙광방지판을 연결하는 링크부로 구성되는 시스템에 있어서, 거리 감지 센서 3대로부터 선박과의 최소 거리를 구하고 이를 PLC 제어기를 이용하여 목표 거리와의 오차를 구한 다음, 오차의 증감에 따라 구동기인 에어 실린더의 이동량을 구하여 낙광방지판을 선박과 최대한 밀착시켜 하역 작업을 하고, 떨어진 낙광을 자동으로 회수하는 시스템에 관한 논문이다.

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제철소 원료공장 낙광 방지 시스템 개발 (A Development of Preventable System for the Falling Ore in the Unloader)

  • 허윤기
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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    • pp.304-306
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    • 2003
  • 본 논문은 제철소 원료공장에서 선박으로부터 철광석, 석탄 등의 원료를 언로다 내부의 벨트 컨베이어로 이송 시, 선박과 부두와의 공간이 발생하여 이 공간으로 원료가 낙광 하여 해양오염이 발생하고 원료의 유실 등의 문제점을 해결하기 위한 낙광방지 시스템 개발에 관한 연구이다. 초음파 센서를 이용한 선박과의 거리인식 및 PLC제어기를 이용한 자동 제어 방법을 제시한다. 언로다 본체에 낙광방지판과 이를 구동하는 에어실린더형태의 구동기와 낙광방지판을 연결하는 링크부로 구성되는 시스템에 있어서, 거리 감지 센서 3 대로부터 선박과의 최소 거리를 구하고 이를 PLC 제어기를 이용하여 목표 거리와의 오차를 구한 다음, 오차의 증감에 따라 구동기인 에어 실린더의 이동량을 구하여 낙광방지판을 선박과 최대한 밀착시켜 하역 작업을 하고, 떨어진 낙광을 자동으로 회수하는 시스템에 관한 논문이다.

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집적 영상을 이용한 가려진 표적의 복원과 인식 (Occluded Object Reconstruction and Recognition with Computational Integral Imaging)

  • 이동수;염석원;김신환;손정영
    • 한국광학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.270-275
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    • 2008
  • 본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

기하학적인 특징 추출을 이용한 얼굴 표정인식 (Recognition of Facial Expressions using Geometrical Features)

  • 신영숙;이일병
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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    • pp.205-208
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    • 1997
  • 본 연구는 기하학적인 특징 추출을 기반으로 얼굴 영상에서 얼굴표정을 인식하는 방법을 제시한다. 얼굴표정은 3가지 그룹으로 제한한다(무표정, 기쁨, 놀람). 표정에 관련된 기본 특징들을 추출하기 위하여 얼굴표정정영상에서 눈높이, 눈폭, 입높이, 입폭을 추출하여 데이터를 분석한다. 분석결과로 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이의 평균과 표준편차를 구하여 표정별 표준 템플릿을 작성하였다. 표정인식 방법은 최소 근접 분류기(nearest neighbor classifier)를 사용하였다. 새로운 얼굴표정 영상과 표준 템플릿간의 유클리드 거리를 계산하여 새로운 표정에 대하여 83%인식률을 얻었다.

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MDC와 kNNC를 이용한 고속 자동변조인식 (Fast Automatic Modulation Classification by MDC and kNNC)

  • 박철순;양종원;나선필;장원
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.88-96
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    • 2007
  • This paper discusses the fast modulation classifiers capable of classifying both analog and digital modulation signals in wireless communications applications. A total of 7 statistical signal features are extracted and used to classify 9 modulated signals. In this paper, we investigate the performance of the two types of fast modulation classifiers (i.e. 2 nearest neighbor classifiers and 2 minimum distance classifiers) and compare the performance of these classifiers with that of the state of the art for the existing classification methods such as SVM Classifier. Computer simulations indicate good performance on an AWGN channel, even at low signal-to-noise ratios, in case of minimum distance classifiers (MDC for short) and k nearest neighbor classifiers (kNNC for short). Besides a good performance, these type classifiers are considered as ideal candidate to adapt real-time software radio because of their fast modulation classification capability.

스테레오 영상을 이용한 파프리카 인식 및 좌표 정보 획득 영상처리 알고리즘 개발 (Development of an Image Processing Algorithm for Paprika Recognition and Coordinate Information Acquisition using Stereo Vision)

  • 화지호;송의한;이민영;이봉기;이대원
    • 생물환경조절학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.210-216
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    • 2015
  • 본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.