• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• v.36 no.8
• /
• pp.1129-1135
• /
• 2012

To employ NMF to transcribe music by extracting feature matrix and weight matrix at the same time, it is necessary to know in advance the dimension of the feature matrix, and to determine the pitch of each extracted feature vector. Another drawback of this approach is that it becomes more difficult to accurately extract the feature matrix as the number of pitches included in the target music increases. In this study, we prepare a feature matrix database, and apply the matrix to transcribe real music. Transcription experiments are conducted by applying the feature matrix to the music played on the same piano on which the feature matrix is extracted, as well as on the music played on another piano. These results are also compared to those of another experiment where the feature matrix and weight matrix are extracted simultaneously, without making use of the database. We could observe that the proposed method outperform the method in which the two matrices are extracted at the same time.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.73-81
• /
• 1998

In this paper suggest for methods disease region feature extraction of medical image using wavelet. In the preprocessing, the shape informations of medical image are selected by performing the discrete wavelet transform(DWT) with four level coefficient matrix. In this approach, based on the characteristics of the coefficient matrix, 96 feature parameters are calculated as follows: Firstly. obtaining 32 feature parameters which have the characteristics of low frequency from the parameters according to the horizontal high frequency are calculated from the coefficient matrix of horizontal high frequency. In the third place, 16 vertical feature parameters are also calculated using the same kind of procedure with respect to the vertical high frequency. Finally, 32 feature parameters of diagonal high frequency are obtained from the coefficient matrix of diagonal high frequency. Consequently, 96 feature aprameters extracted. Using suggest algorithm in this paper will, implamentation can automatic recognition system, increasing efficiency of picture achieve communication system.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• v.36S no.5
• /
• pp.70-77
• /
• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.1361-1366
• /
• 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.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.601-604
• /
• 2005

본 논문에서는 전방향 등극기하를 이용하여 이동로봇의 효과적인 표식대응에 대하여 기술한다. 전방향 영상에서 등극점과 등극선의 특성에 따라 추출된 특징의 영상내 위치를 추정한다. 예측된 특징의 영상위치정보를 통해 효과적인 특징 대응을 하며 본 연구에서는 두영상에서 8개의 대응점을 이용하여 기초행렬 F를 구하고 이것으로 특징의 공간정보를 계산한다. 따라서 기초행렬 F에서 계산된 기초행렬 E로부터 로봇은 자신의 위치와 운동정보(회전, 병진운동)를 알 수 있다. 또한 효과적인 특징대응을 위해 탐색범위를 축소함으로써 계산시간의 단축과 강인한 특징대응을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.322-324
• /
• 2020

본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 얻은 특징점들을 활용하여 기초행렬(Fundamental matrix)을 추정하는 실험을 한다. 획득한 영상들은 보정이 되어 있으며, 특징점 추출 후 매칭은 RANSAC 등의 기존 알고리즘을 활용한다. 기초 행렬을 얻기 위해 스테레오 영상으로부터 정의되는 에피폴라 점, 에피폴라 선, 에피폴라 평면을 정의하고, 이들로부터 얻을 수 있는 기하학적 관계식을 활용하여 기초행렬을 수학적으로 추정해 보고, 실험으로 수학적 이론을 검증해 본다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.35 no.4
• /
• pp.255-264
• /
• 2008

This paper proposes a novel method using K-means and Non-negative matrix factorization (NMF) for topic -based multi-document summarization. NMF decomposes weighted term by sentence matrix into two sparse non-negative matrices: semantic feature matrix and semantic variable matrix. Obtained semantic features are comprehensible intuitively. Weighted similarity between topic and semantic features can prevent meaningless sentences that are similar to a topic from being selected. K-means clustering removes noises from sentences so that biased semantics of documents are not reflected to summaries. Besides, coherence of document summaries can be enhanced by arranging selected sentences in the order of their ranks. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than other methods.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.364-370
• /
• 2011

This paper propose a novel method for tracking moving object based on covariance matrix and Riemannian Manifolds. With image backgrounds continuously changed, we use the covariance matrices to extract features for tracking nonrigid object undergoing transformation and deformation. The covariance matrix can make fusion of different types of features and has its small dimension, therefore we enable to handle the spatial and statistical properties as well as the component correlation. The proposed method can estimate the position of the moving object by employing the covariance matrix of object region as a feature vector and comparing the candidate regions. Rimannian Geometry is efficiently adapted to object deformation and change of shape and improve the accuracy by using geodesic distance to predict the estimated position with the minimum distance. The experimental results have shown that the proposed method correctly tracked the moving object.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1996.04a
• /
• pp.38-41
• /
• 1996

암호행렬은 행렬을 구성하고 있는 원소들의 특정한 조합이 암호를 형성하는 행렬로서 실제적인 문제를 해결하기 위한 수단으로 개발된 바있다. 암호행렬은 구성원소들이 서로 긴밀하게 연관되어 있다는 점에서 여러 흥미로운 특성을 갖게 되는데 이러한 특성은 암호행렬을 필요에 따라 형태변환 시킨다든지 하는 것에 이용할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 암호행렬의 생성에 기본이 되는 서로 맞물린 수열의 성질에 대해 우선 간략히 살펴보고 이러한 성질에 의해 특징지워지는 암호행렬의 특성을 체계적으로 규명함으로써 암호행렬이 향후 여러방면에서 응용되기 위한 이론적 배경을 마련하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.1-5
• /
• 1969

The characteristics of Korean characters are shown and a mechod of recognition is accordingly developed for the elements. It is found that a linking matrix is adequate to identify the Characteristies of each element uni quely. The linking matries for elements are included in this report.