• 제목/요약/키워드: 특징변환

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크기와 회전 변화를 고려한 특징 기반 고속 영상 정합 기법 (Feature-Based High Speed Image Registration With Rotation and Scale Change)

  • 배기태;김송국;이칠우
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.1361-1366
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    • 2006
  • 본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.

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원형호프변환과 CNN 모델을 이용한 수신호 인식기법 (A Hand Posture Recognition Technique Using A Circular Hough Transform and Convolution Neural Networks)

  • 이진석;박진희;김호준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.43-46
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    • 2006
  • 본 논문에서는 호프변환을 이용한 실시간 수신호 인식시스템에서 대상영역 분할의 오차와 추출된 특징의 위치 변화등의 영향을 개선하는 방법론을 제안한다. 원형호프변환을 기반으로 생성한 특징정보로부터 CNN(Convolution Neural Network) 모델의 계층적 구조를 통하여 단계적으로 일련의 특징지도가 추출된다. CNN 모델에서 샘플링 계층의 연결구조는 특징의 위치 변화에 강인한 추출기능을 지원하며, 상위계층에서 보다 함축적인 특징지도를 생성하게 된다. 원형 호프 변환은 손의 형태학적 주요 포인트를 효과적으로 추출할 수 있게 하고 또한 입력 영상의 회전으로 인한 제약을 극복할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 이론을 TV 원격 제어를 위한 수신호 인터페이스 시스템을 대상으로 적용함으로써 그 유용성을 고찰한다.

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웨이블릿 변환을 이용한 적응적 뇌영상 검색 방안 (Adaptative Retrieval Method for Brain Image using Wavelet)

  • 구혜영;엄기현
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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    • pp.447-452
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    • 2001
  • 내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.

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확률 모델링에 기초한 음성변환 시스템 (A voice conversion based on probabilistic modeling)

  • 이은;공은배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.169-171
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    • 2001
  • 이 논문에서 논해지는 음성변환이라는 것은 어떤 화자의 음성(소스)을 다른 화자의 음성(타겟)으로 바꾸는 것이다. 이 때, 모든 음소들을 녹음해서 데이터베이스화한 음성끼리 매칭시키는 것이 아니라, 몇 번의 학습을 통하여 음색의 특징을 파악한 후 나온 변환함수를 이용하여 원래 화자의 음성을 타겟 음성으로 변환하는 시스템을 제안하고자 한다. 여기서, 음색의 특징들을 추출한 후, 변환함수를 만들기 위한 트레이닝을 위한 방법으로 Gaussian Mixture Modeling을 이용할 것이다.

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Active Discrete Wavelet Transform를 이용한 얼굴 특징 점 추출 (A Study On Face Feature Points Using Active Discrete Wavelet Transform)

  • 전순용;챈즈징;지언호
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권1호
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    • pp.7-16
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    • 2010
  • 패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.

Fourier Transform을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 (Feature Extraction in 3-Dimensional Object with Closed-surface using Fourier Transform)

  • 이준복;김문화;장동식
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.21-26
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    • 2003
  • 본 논문은 퓨리에 변환을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 기법을 제시한다. 특징 벡터는 3차원극좌표계를 이용하여 폐곡면 객체의 회전각도별 내측거리값을 퓨리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환하여 추출한다. 특징 벡터는 폐곡면 표면점과 중심점과의 관계를 나타내는 내측거리값을 활용하므로 위치 이동에 불변이고 내측거리값은 퓨리에 변환 전 정규화되기 때문에 크기 변화에 불변이며 퓨리에 변환 후 파워 스펙트럼을 적용하여 회전 변화 불변임을 보여주고 있다. 실험 결과 위치 이동, 크기 변화, 회전 변화에 불변임을 알 수 있고 서로 상이한 객체간에 변별력이 있어 객체 고유의 특징 벡터로써 활용이 가능함을 제시한다.

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15V입력 1kW 연료전지 시스템 전력변환장치 효율 특성 (Efficiency Charaxteristics of 1kW Fuelcell Power Converter with 15V input)

  • 민준기;김승식;조중현
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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    • pp.247-248
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    • 2011
  • 1kW급 건물용 연료전지 시스템에서 사용되는 전력변환장치는 3가지 특징을 가지고 있다. 첫번째는 상대적으로 낮은 전압을 승압해서 사용해야 된다는 점, 두번째는 입력 스위칭 전류 리플율이 5% 미만이라야 한다는 점 그리고 마지막으로 계통연계 기능이 있어야 한다는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서 이러한 특징과 더불어 15V 입력으로 개발중인 전력변환장치의 동작 전영역의 효율 특성을 분석한다.

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1kW 연료전지 시스템 전력변환장치 효율 특성 (Efficiency Charaxteristics of 1kW Fuelcell Power Converter)

  • 민준기;금만희
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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    • pp.401-402
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    • 2010
  • 1kW급 건물용 연료전지 시스템에서 사용되는 전력변환장치는 3가지 특징을 가지고 있다. 첫번째는 상대적으로 낮은 전압을 승압해서 사용해야된다는 점, 두번째는 입력 스위칭 전류 리플율이 5% 미만이라야 한다는 점 그리고 마지막으로 계통연계 기능이 있어야 한다는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서 이러한 특징과 더불어 개발중인 전력변환장치의 동작 전영역의 효율 특성에 대해 분석한다.

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웨이블릿 변환과 힐버트 변환을 이용한 간질 파형 분류 (Classification of Epileptic Seizure Signals Using Wavelet Transform and Hilbert Transform)

  • 이상홍
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권4호
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    • pp.277-283
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    • 2016
  • 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions; NEWFM) 기반의 웨이블릿 변환(wavelet transform)과 힐버트 변환(Hilbert transform)에 의해 추출한 첨점(peak)을 사용하여 뇌파(EEG)로부터 정상 파형과 간질 파형을 분류하는 새로운 방안을 제안하였다. NEWFM의 입력을 추출하는데 다음과 같은 3개의 단계가 수행되었다. 첫 번째 단계에서는 뇌파로부터 잡음을 제거하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 계수로부터 첨점(peak)을 추출하기 위해서 힐버트 변환을 사용하였다. 또한 크기가 큰 첨점을 추출하기 위해서 첨점의 평균값보다 큰 첨점만을 선택하였다. 세 번째 단계에서는 통계적 방법을 이용하여 첨점으로부터 NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하였다. NEWFM은 이들 16개의 특징을 입력으로 사용하여 99.25%, 99.4%, 99%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다. 향후 연구에서는 특징선택을 이용하여 16개의 특징으로부터 좋은 특징을 선택하여 정확도를 향상시킬 계획이다.

모양 특징정보 기반 이미지 검색을 위한 이진 영상 변환 및 유사도 검색 (Binary Conversion and Similarity Check for Shape feature Information based Image Retrieval)

  • 김주연;김진천
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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    • pp.375-378
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    • 2003
  • 본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.

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