• 제목/요약/키워드: 형태특징

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A Technique for Shape Features Extraction Using the Discrete Cosine Transform (이산 코사인 변환을 이용한 형태 특징 추출 기법)

  • Kim, Kyung-Su;Lee, Yung-Sin;Kim, Yong-Kuk;Lee, Yun-Bae;Kim, Pan-Ku
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.5
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    • pp.1357-1366
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    • 1998
  • In this paper, we propose the method that extract shape features using the DCT(Discrete Cosine Transform) via simple invariant normalization. To retrieve effectively, we used measures, circularity and eccentricity, as filters to reduce the number of retrieved images. The experimental results show that our method is better than the methods of Fourier Descriptors and Moment Invariant for various leaf images.

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An Efficient Clustering Based Image Retrieval using Color and Shape features (색상 및 형태 정보를 이용한 클러스터링 기반의 효과적인 이미지 검색 기법)

  • 이근섭;조정원;최병욱
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.363-366
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    • 2000
  • 이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

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화재원인조사실무 - 창고 화재의 특징과 조사

  • Park, Nam-Gyu
    • 방재와보험
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    • s.124
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    • pp.48-52
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    • 2008
  • 설 연휴가 끝나갈 무렵 발생한 숭례문(국보1호) 화재사건으로 온 나라가 발칵 뒤집혔고 모든 국민은 나의 소중한 일부를 잃어버린 공허함에 형용할 수 없이 참담한 심정으로 하루하루를 살아가고 있다. 언제나 그랬던 것처럼 화재원인의 끝자락에는 여지없이 인재로 귀결되고, 보존관리와 소화과정에 대한 논란도 쉽게 정리되지 않을 듯하다. 우리 주변에는 화재발생 요인도 다양하지만 그 대상물 또한 지니는 특징이 매우 다양하여 소화기법이나 조사기법 등에 있어서도 그 만큼 복잡한 형태를 갖는다. 본 코너에서는 화재로 인해 심각하거나 빈번한 피해를 가져다주는 주요 구조 형태에 따른 화재의 특징을 살펴보고 화재 원인의 유형과 조사기법에 대하여도 논의해 보고자 한다. 숭례문 화재 사건은 현재 조사가 진행 중인 만큼 사찰과 함께 특수 건축물의 유형으로 분류하여 추후 논의할 기회를 가져볼 것이다. 화재의 종류에는 소방관점이나 건축법상의 대상물 등 다양하게 표현되고 분류할 수 있다. 본 코너에서는 이러한 틀에서 벗어나 화재의 특징이 달라질 수 있는 구조나 재료, 형태 등을 달리하는 건축물 또는 구조물별로 화재 현상을 나누어 그들에서 발생하는 화재의 특징을 살펴보고, 사고 후 업무와 관련이 되는 담당자의 관점에서 조사의 요점이나 화재 사례 등을 살펴보고자 한다. 접근 방법에 따라 몇 가지로 분류해 보면 다음과 같이 나누어 볼 수 있다.

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Face Reconstruction Using a Small Set of Feature Points (적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 영상 복원)

  • 황본우;이성환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.583-585
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    • 2000
  • 본 논문에서는 적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 복원 방법을 제안한다. 먼저 얼굴을 형태와 질갑 프로토타입들의 선형 중첩으로 모형화한 다음, 특징점에서의 형태와 질감정보만을 가지고 각각의 얼굴이 요구하는 변형의 근사값을 찾는다. 본 논문에서는 이러한 under-determined 조건에서 최소 제곱법(least square minimization method)을 사용하여 최적값을 얻는다. 실험을 통하여 적은 수의 특징점을 이용하여 2차원 얼굴 영상을 효율적으로 복원할 수 있음을 검증하였다. 우리는 제안된 얼굴 영상을 압축하거나 겹침이나 잡영에 의해 손상된 영상으로부터 원래의 전체 정보를 복원하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

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An Improved Asterias Amurensis Recognition Method Based on Morphological Characteristics Analysis Techniques (형태적 특징 분석 기법을 이용한 아무르불가사리의 개선된 인식 방법)

  • Shin, Hyun-Deok;Jeon, Young-Cheol
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.17 no.10
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    • pp.61-69
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    • 2012
  • The population of highly prolific, predatory Asterias amurensis is growing sharply from year to year along the coastline of Korea, a nation surrounded by water on three sides. To make matters worse, the fact that Asterias amurensis devours living fish and shellfish has caused a heavy loss for fishermen involved in the aquaculture industry. What it all boils down to is the significance of technologies allowing one to recognize Asterias amurensis individuals using underwater images for the purpose of exterminating Asterias amurensis or identifying a change in the population of Asterias amurensis or the migration route of Asterias amurensis. An improved Asterias amurensis recognition method based on the morphological characteristics of Asterias amurensis was proposed in this paper. The proposed recognition method aimed at cases marked by the lack of extraction information on concaveness and convexity, which are the morphological characteristics of Asterias amurensis. Extracting all the characteristics of Asterias amurensis from images taken underwater is very difficult. In this respect, the proposed recognition is effective in terms of recognizing individuals in a diversity of Asterias amurensis images. As a result of the experiment, Our proposed method has achieved superior performance with 92.5% than other method.

Shape Description and Recognition Using the Relative Distance-Curvature Feature Space (상대거리-곡률 특징 공간을 이용한 형태 기술 및 인식)

  • Kim Min-Ki
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.12B no.5 s.101
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    • pp.527-534
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    • 2005
  • Rotation and scale variations make it difficult to solve the problem of shape description and recognition because these variations change the location of points composing the shape. However, some geometric Invariant points and the relations among them are not changed by these variations. Therefore, if points in image space depicted with the r-y coordinates system can be transformed into a new coordinates system that are invariant to rotation and scale, the problem of shape description and recognition becomes easier. This paper presents a shape description method via transformation from the image space into the invariant feature space having two axes: representing relative distance from a centroid and contour segment curvature(CSC). The relative distance describes how far a point departs from the centroid, and the CSC represents the degree of fluctuation in a contour segment. After transformation, mesh features were used to describe the shape mapped onto the feature space. Experimental results show that the proposed method is robust to rotation and scale variations.

Feature Term Based Retrieval Method for Image Retrieval (이미지 검색을 위한 특징용어 기반 검색 기법)

  • Park, Sung-Hee;Hur, Jeung;Kim, Hyun-Jin;Jang, Myung-Gil
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.576-578
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    • 2003
  • 본 논문에서는 이미지 검색을 위한 새로운 검색 기법을 제시한다. 기존의 특징기반 검색 기법이나 주석기반 검색 기법은 특징이나 주석에 대하여 색인 형태나 질의 형태가 동일하였다. 그러나, 제안하는 검색 기법은 위의 두 전형적인 검색기법을 혼합한 것으로, 텍스트로 질의하면 질의 텍스트를 질의처리를 통해 텍스트에 포함된 특징용어를 추출하고 특징용어를 이미지가 본질적으로 가지는 특징(color, shape, texture)으로 변환한 다음 그 특징을 질의로 이용하여 특징기반 검색을 하는 기법이다. 이러한 기법은 현재 사용자에게 친숙한 텍스트 질의를 유지할 수 있게 해 주며 앞으로 음성인식을 통한 음성 질의인터페이스가 적용될 경우 더욱 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

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The Zoeal Stages of Pilumnus minutus De Haan, 1835 (Decapoda ; Brachyura: Pilumnidae) in the laboratory (애기털보부채게(갑각강, 단미목, Pilumnidae)의 zoea 유생)

  • Hyun Sook Ko
    • Animal Systematics, Evolution and Diversity
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    • v.10 no.2
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    • pp.145-155
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    • 1994
  • The zoeal development of the pilumnid crab, Pilumnus minutus De Haan, 1835 consisted of 4 zoeal stages. The duration of the zoeal stages was at least 15 days at $25^{\circ}C$. The morphology of the zoeal stage is described in detail, and comparisons are made with the known larvae of other species of the family pilumnidae. The Pilumnus minutus zoea strongly resembles zoeae of other species of the genus Pilumnus in the mouthpart setation and the carapace spines, but shows some differences in the abodominal lateral knobs. the Pilumnus minutus zoea has some affinities with the Parapilumnus trispinosus zoea by having the abodominal lateral knobs on somites 2, 3, 4 and 5.

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Analysis for River Network Classification based on Beta Distribution and Support Vector Machines (Beta Distribution 과 Support Vector Machines를 적용한 하천유역 분류 기법 개발)

  • Jung, Kichul;Shin, Ju-Yong;Um, Myoung-Jin;Park, Daeryong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.411-411
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    • 2019
  • 지형학적으로 다양한 형상을 가지고 있는 하천유역은 지역적 조건에 따라 뚜렷한 특징을 나타낸다. 이러한 조건은 하천유역의 발달 및 수문학적 특징에 영향을 미친다. 금회 연구는 여러 가지 유역의 특징 중 유역을 대표할 만한 특징을 이용하여 간단하고 유용한 하천 유역 분류 기법을 제시하였다. 하천유역의 여러 특징 중 지류교차각(Tributary Junction Angle)은 유역을 분석하기 위해 많이 사용되었으며 다른 특징들과 함께 유역 구분을 위해 분석되어 왔다. 하지만, 지류교차각만 이용하여 유역 분류를 제시하는 기법은 연구되지 않았다. 하천유역 분류 기법 제시를 위해 수지형 유역, 평행형 유역, 부채형 유역, 직사각형 유역, 격자형 유역 등 5가지의 형태를 중심으로 50개의 하천유역을 사용하였고, 지류교차각의 Beta Distribution 모델을 적용하여 매개변수 추정치 산정 후 유역 분류를 위한 분석을 실시하였다. 매개변수 추정치는 각 유역 형태 구분을 위해 적용되었고, 이후 Support Vector Machines를 이용하여 하천유역 형태를 분류하도록 하였다. 분석을 통한 결과는 일반적인 통계기법과 다른 유역형태 구분 기법을 이용하여 검증하였다. 제안된 기법은 수지형, 평행형, 부채형 유역 형태들에 대하여 정확하게 분류할 수 있으며, 얻어지는 결과는 중요한 수문학적 정보 제공에 사용 될 것으로 판단된다. 금회 연구를 통해 Beta 분포형의 매개변수 추정치는 하천유역 분류 적용에 유용하게 사용 될 수 있음을 확인하였고, 하나의 주요 유역 인자로 유역 구분이 가능함을 제시하였다. 향후 연구로는 하천유역 분류를 통해 수문학적인 동질 유역을 구분하여 수문모델의 수행능력을 향상 시킬 수 있는 수문모델 분석과 개발에 적용 될 수 있을 것이다.

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The Complete Larval Development of Enocheir japonicus De Haan (Crustacea, Brachytira, Grapsidae) Reared in the Laboratory (동남참게 Enocheir japonicus의 유생 발생)

  • 김창현;황상구
    • The Korean Journal of Zoology
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    • v.33 no.4
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    • pp.411-427
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    • 1990
  • The complete larval development of Enocheir japonicus De Haan reared in the laboratory is described and illustrated. E. japonicus passes through 5 zoeal stages before metamorphosis to the megalopal stage. The megalopa and crab I inStar are attained in 17 and 27 days after hatching, respectively. The culture was carried out under a photoperiod of 14 h light and 10 h dark and a constant temperature of $25^{\circ}C$. Morphological charaderistics of each larval stage of this species are compared with those of E. japonicus from Japan. Morphological features between zoea I of the Varuninae are briefly discussed.

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