In this paper, we propose new randomness testing methods based on approximate periods in order to improve the previous randomness testing method using exact pattern matching. Finding approximate periods of random sequences enables us to search similarly repeated parts, but it has disadvantages since it takes long time. In this paper we propose randomness testing methods whose time complexity is O($n^2$) by reducing the time complexity of computing approximate periods from O($n^3$) to O($n^2$). Moreover, we perform some experiments to compare pseudo random number generated by AES cryptographic algorithms and true random number.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.1
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pp.20-28
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1992
Co-articulation is one of major factors that make connected word recognition difficult. This Study Considers the fact that the head Part Of the following word is changed by the Preceding word in a connection point, by applying the co-articulation model, and adj usting the following word .We choose a critical damping second order linear system for the co-articulation model, combining a one-stage DP matching recognition algorithm with this model, and Investigating the effects. The recognition experiment is carried out for 35 Korean 4 connected digits spoken by 5 male speakers, and recognition rate Is upgraded by 4.7 percent.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.552-555
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2018
This study developed a gesture recognition method using Kinect sensor and proposed a fighting action control interface. To extract the pattern features of a gesture, it used a method of extracting them in consideration of a body rate based on the shoulders, rather than of absolute positions. Although the same gesture is made, the positional coordinates of each joint caught by Kinect sensor can be different depending on a length and direction of the arm. Therefore, this study applied principal component analysis in order for gesture modeling and analysis. The method helps to reduce the effects of data errors and bring about dimensional contraction effect. In addition, this study proposed a modified matching algorithm to reduce motion restrictions of gesture recognition system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.3
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pp.275-279
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2013
Recently, as multimedia information becomes popular, there are many studies to retrieve images based on images in the web. However, it is hard to find the matching images which users want to find because of various patterns in images. In this paper, we suggest an efficient images retrieval system based on images for finding products in internet shopping malls. We extract features for image retrieval by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm, repeat keypoint matching in various dimension by using PCA-SIFT, and find the image which users search for by combining them. To verify efficiency of the proposed method, we compare the performance of our approach with that of SIFT and PCA-SIFT by using images with various patterns. We verify that the proposed method shows the best distinction in the case that product labels are not included in images.
This paper presents an algorithm, aims at practical applications, for the high speed processing and performance enhancement of lane detection base on vision processing system. As a preprocessing for high speed lane detection, the vanishing line estimation and the optimal extraction of region of interest for lane boundary (ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled. Image feature information is extracted only in the ROI-LB. Road lane is extracted using a non-parametric model fitting and Hough transform within the ROI-LB. With simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since outliers of edge at each block can be removed with clustering of edge orientation for each block within the ROI-LB, the performance of lane detection can be greatly improved. The various real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
Recently, gesture recognition methods based on dynamic time warping (DTW) have been actively investigated as more mobile devices have equipped the accelerometer. DTW has no additional training step since it uses given samples as the matching templates. However, it is difficult to apply the DTW on mobile environments because of its computational complexity of matching step where the input pattern has to be compared with every templates. In order to address the problem, this paper proposes a gesture recognition method based on DTW that uses localized subset of templates. Here, the k-means clustering algorithm is used to divide each class into subclasses in which the most centered sample in each subclass is employed as the localized template. It increases the recognition speed by reducing the number of matches while it minimizes the errors by preserving the diversities of the training patterns. Experimental results showed that the proposed method was about five times faster than the DTW with all training samples, and more stable than the randomly selected templates.
Location positioning systems are available in applications such as mobile, robotic tracking systems and Wireless location-based service (LBS) applications. The GPS system is the most well-known location tracking system, but it is not easy to use indoors. The method of radio frequency identification (RFID) location tracking was studied in terms of cost-effectiveness for indoor location tracking systems. Most RFID systems use active RFID tags using expendable batteries, but in this paper, an inexpensive indoor location tracking system using passive RFID tags has been developed. A pattern matching method and a system for tracing location by generating regression curves were studied to use precision tracking algorithms. The system was tested by verifying the level of error caused by noise. The three-dimensional curves are produced by the regression equation estimated the statistically meaningful coordinates by the differential equation. The proposed system could also be applied to mobile robot systems, AGVs and mobile phone LBSs.
Choi, Yoonjo;Farkoushi, Mohammad Gholami;Hong, Seunghwan;Sohn, Hong-Gyoo
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.453-464
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2019
Recently, as the demand for 3D geospatial information increases, the importance of rapid and accurate data construction has increased. Although many studies have been conducted to register UAV (Unmanned Aerial Vehicle) imagery based on LiDAR (Light Detection and Ranging) data, which is capable of precise 3D data construction, studies using LiDAR data embedded in MMS (Mobile Mapping System) are insufficient. Therefore, this study compared and analyzed 9 matching algorithms based on feature points for registering reflectance image converted from LiDAR point cloud intensity data acquired from MMS with image data from UAV. Our results indicated that when the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm was applied, it was able to stable secure a high matching accuracy, and it was confirmed that sufficient conjugate points were extracted even in various road environments. For the registration accuracy analysis, the SIFT algorithm was able to secure the accuracy at about 10 pixels except the case when the overlapping area is low and the same pattern is repeated. This is a reasonable result considering that the distortion of the UAV altitude is included at the time of UAV image capturing. Therefore, the results of this study are expected to be used as a basic research for 3D registration of LiDAR point cloud intensity data and UAV imagery.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.332-335
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2007
이메일은 누구나 쉽게 정보를 교환할 수 있는 편리함 때문에 인터넷에서 가장 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 순수한 의사소통의 수단이 아닌 스팸메일의 범람은 성인뿐만 아니라, 어린이 청소년에게도 무차별적으로 전송됨으로써 심각한 부작용을 낳고 있다. 본 논문은 점차 지능화 되는 신 유형의 음란 스팸메일로부터 청소년을 보호하기 위하여 새로운 방법의 음란메일 차단시스템을 제안하고자 한다. 기존의 스팸메일 차단시스템은 사용자가 직접 음란한 메일이라고 판단되는 메일에 대해 일일이 키워드를 설정하거나, 메일 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 이미지 내 Skin-Color분포의 Human Detection 알고리즘과 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 사용하였다. 성능 측정결과, 형태소 분석과 Human Detection 알고리즘을 병합하여 적용한 경우 성능 측정에서 90% 정도의 F-measure를 보였지만, 추가적으로 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 병합하여 적용한 경우 97% 이상의 F-measure를 보이며, 신뢰성이 높은 음란스팸메일 차단 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.
Park, Min-Sik;Park, Chang-U;Kim, Won-Ha;Park, Min-Yong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.2
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pp.69-78
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2002
This paper addresses a method to automatically detect out a person's face from a given image that consists of a hair and face view of the person and a complex background scene. Out method involves an effective detection algorithm that exploits the spatial distribution characteristics of human skin color via an adaptive fuzzy color classifier (AFCC), The universal skin-color map is derived on the chrominance component of human skin color in Cb, Cr and their corresponding luminance. The desired fuzzy system is applied to decide the skin color regions and those that are not. We use RGB model for extracting the hair color regions because the hair regions often show low brightness and chromaticity estimation of low brightness color is not stable. After some preprocessing, we apply convex-hull to each region. Consequent face detection is made from the relationship between a face's convex-hull and a head's convex-hull. The algorithm using the convex-hull shows better performance than the algorithm using pattern method. The performance of the proposed algorithm is shown by experiment. Experimental results show that the proposed algorithm successfully and efficiently detects the faces without constrained input conditions in color images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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