With the development of deep learning, the performance of facial landmark detection methods has been greatly improved. The heat map regression method, which is a representative facial landmark detection method, is widely used as an efficient and robust method. However, the landmark coordinates cannot be directly obtained through a single network, and the accuracy is reduced in determining the landmark coordinates from the heat map. To solve these problems, we propose to combine integral regression with the existing heat map regression method. Through experiments using various datasets, we show that the proposed integral regression network significantly improves the performance of facial landmark detection.
Local composite quantile regression is a useful non-parametric regression method widely used for its high efficiency. Data smoothing methods using kernel are typically used in the estimation process with performances that rely largely on the smoothing parameter rather than the kernel. However, $L_2$-norm is generally used as criterion to estimate the performance of the regression function. In addition, many studies have been conducted on the selection of smoothing parameters that minimize mean square error (MSE) or mean integrated square error (MISE). In this paper, we explored the optimality of selecting smoothing parameters that determine the performance of non-parametric regression models using local linear composite quantile regression. As evaluation criteria for the choice of smoothing parameter, we used mean absolute error (MAE) and mean integrated absolute error (MIAE), which have not been researched extensively due to mathematical difficulties. We proved the uniqueness of the optimal smoothing parameter based on MAE and MIAE. Furthermore, we compared the optimal smoothing parameter based on the proposed criteria (MAE and MIAE) with existing criteria (MSE and MISE). In this process, the properties of the proposed method were investigated through simulation studies in various situations.
This paper analyzes the previous Anjok model of the Gayageum and describes a method to improve the frequency modeling based on previous model. In the previous work, relation between the fundamental frequency and Anjok's location on the body is assumed as an exponential function and these frequencies are integrated by a first-order leaky integrator. Finally, a parameter of the formula to calculate the fundamental frequency is obtained by applying integrated frequencies to the linear regression. This model shows 2.5 Hz absolute deviation on average and has maximum error 7.75 Hz for the low fundamental frequencies. In order to overcome this problem, this paper proposes that the Anjok's locations are grouped according to the rate of error increase and linear regression is applied to each group. To find the optimal parameter, the RMSE(Root Mean Square Error) between measured and calculated fundamental frequencies is used. The proposed model shows substantial reduction in errors, especially maximum three times.
Traditional criteria for optimum experimental designs depend on the specifications of the model; however, there will be a dilemma when we do not have perfect knowledge about the model. Box and Draper (1959) suggested one direction to minimize bias that may occur in this situation. We will demonstrate some examples with exact solutions that provide a no-bias design for polynomial regression. The most interesting finding is that a design that requires less bias should allocate design points away from the border of the design space.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.53-62
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2013
Currently we have 11 climatological stations registered in World Meteorological Organization. Geographically, these stations are unevenly distributed in Korea and are mainly located on seaside. Therefore station's density analysis should be performed to produce the high-quality climatological data. Using the correlation integral method, the density of climatological stations can be measured by the estimation of fractal dimension. In this study, new climatological stations having the higher fractal dimension were selected. Sequential or simultaneous selection method were carried out until 3 new stations were selected based on the fractal dimension.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.11
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pp.809-814
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2013
Summed area table (SAT) is a data structure in which the sum of pixel values in an arbitrary rectangular area can be represented by the linear combination of four pixel values. Since SAT serially accumulates the pixel values from an image corner to the other corner, a high-resolution image can yield overflow in a floating-point representation. In this paper, we present a new SAT construction technique, which accumulates only the residuals from the linearly-regressed representation of an image and thereby significantly reduces the accumulation errors. Also, we propose a method to find the integral of the linear regression in constant time using double integral. We performed experiments on the image reconstruction, and the results showed that our approach more reduces the accumulation errors than the conventional fixed-offset SAT.
본 논문은 2채널 센서를 이용한 펄스 옥시메터의 산소포화도 계산 모델의 설계 및 분석에 관한 것이었다. 또한 Beer Lambert 법칙에 의거하여 기존 알고리즘 및 새로운 알고리즘들을 이론적으로 분석하였다. 제안된 알고리즘은 손가락을 투과한 2개의 채널에서 나온 광신호를 각각 직류성분 Adc 와 맥동성문 Aasin wt. 잡음성분 Ahnoise , ALnoise 등으로 모델링한다. 모델링 되어진 광신호를 맥동성분이 적분비를 사용하여 고주파 동잡음인 AHnoise 를 제거한 후 각각 산소포화도 계산을 위한 상관계수 그래프를 구한다. 또한 2개의 채널에서 적분비를 사용하여 구해진 상관계수 그래프를 사용하여 산소농도를 추출하는 방법에 관하여 기술하였다. 맥동성분비와 관혈적인 측정에 의한 혈중 산소포화도와의 상관관계 그래프의 선형성을 확보하기 위하여 펄스 옥시메터 시뮬레이터 오차범위를 고려해 75~100%상이의 산소포화도를 중점적으로 관측하였고, 4주기로 면적계산주기를 결정하여 실험하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 성능평가는 맥동성분의 적분비를 이용한 방법과 비교하였다. 비교결과는 4주기의 면적계산 주기를 가졌을 때 기존의 방식보다 평균오차가 0.7%정도 향상되었으며, 회귀적선의 신뢰도를 보여주는 결정계수 ${\gamma}$$^2$도 0.995로 기존의 방식에서 나온 0.979보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 2채널을 이용한 방법이 A Lnoise 제거와 성능면에서 우수하다는 결론을 얻을 수 있었다.
한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.6
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pp.1103-1112
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2013
Exploratory data analysis focuses mostly on data exploration instead of model fitting. We can use the recurrence plot as a graphical exploratory data analysis tool. With the recurrence plot, we can obtain the structural pattern of the time series and recognize the structural change points in time series at a glance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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