• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1313-1318
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• 2017

Aggregating local features in a single vector is a fundamental problem in an image search. In this process, the image search process can be speeded up if binary features which are extracted almost two order of magnitude faster than gradient-based features are utilized. However, in order to utilize the binary features in an image search, it is necessary to study the techniques for clustering binary features to generate binary visual words. This investigation is necessary because traditional clustering techniques for gradient-based features are not compatible with binary features. To this end, this paper studies the techniques for clustering binary features for the purpose of generating binary visual words. Through experiments, we analyze the trade-off between the accuracy and computational efficiency of an image search using binary features, and we then compare the proposed techniques. This research is expected to be applied to mobile applications, real-time applications, and web scale applications that require a fast image search.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.403-407
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• 2005

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 HSI 모델을 이용하여 세포진 핵 영역을 추출한다. 추출된 세포진 핵 영역은 형태학적 정보(morphometric feature)와 명암 정보(densitometric feature), 색상 정보(colorimetric feature), 질감 정보(textural features)를 분석하여 핵의 특징을 추출한다. 또한 Bethesda System에서의 분류 기준에 따라 핵의 분류 기준을 정하고 추출된 핵의 특징들을 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘에 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 자궁 세포진 핵 추출과 인식에 있어서 효율적임을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.5
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• pp.599-607
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• 2002

The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, nay be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition and other applications. We present 2D projected image and made pseudo gray image of object using octree model and multi level boundary search algorithm. We present algorithm for finding feature points of 2D and 3D image and finding matched points using geometric transformation. The algorithm is made of data base, it will be widely applied to 3D object modeling and efficient feature points application for basic 3D object research.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.42-48
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• 2001

본 연구에서는 박수진, 김한경, 한재현, 이정원, 김종일, 송경석, 정찬섭(2001)에서의 발견을 토대로 얼굴의 범주-차원적 감성 구조를 정립하였다. 박수진 등의 연구는 얼굴의 감성 구조를 이루는 2개의 차원축으로 '앳되다-성숙하다', '날카롭다-부드럽다'를 제안하였었다. 본 연구에서는 이들 축으로 이뤄진 얼굴의 2차원 감성 공간 내에 균일하게 17개의 위치를 선정하고 각 위치들에 합성된 해당 얼굴들을 위치시킴으로써 해당 공간의 얼굴 특징을 시각화하였다. 또한 얼굴의 물리적 특징의 변화가 감성에 어 떤 영향을 주는지를 두 개의 주요 축을 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 범주 모형으로서 개별 감성 어휘들과 얼굴의 물리적 특징이 어떤 관계가 있는지를 일차적으로 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.477-479
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• 2012

개의 발성은 성도의 물리적인 특징에 따라 고유의 특정 포먼트를 만들어 내며 개의 품종에 따라 다른 물리적 특징을 가지므로 개의 발성을 HMM(Hidden Markov Model)으로 모델링하여 개의 품종을 분류하는 연구를 하였다. 주파수 특징은 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) 12차, 에너지 컴포넌트 1차, 델타 13차, 억셀러레이션(Acceleration) 13차, 총 39차 벡터를 사용하였다. 개의 품종 분류에 적합한 HMM 구조의 설계를 위하여 기본 좌우 모델, 좌우 모델, 좌우 모델2, 전후진 모델, 총 4가지를 제안하고 실험하여 성능을 비교분석하였다. 이 중 전후진 모델이 가장 바람직한 모델로 검증 되었다. 본 모델은 다음과 같은 장점을 갖는다. (1) 기본 좌우 모델과 마찬가지로 1~2회 발성을 갖는 데이터가 입력되어도 처음에서 마지막 상태까지의 이동단계가 최소 3번까지 가능하므로 적은 횟수의 발성 데이터도 처리가 가능하다. (2) 다수 반복된 발성 데이터의 신호도 처리가 가능하다. 즉, 본 모델은 상태의 이동이 후진도 가능하므로 5회이상 반복된 발성 데이터의 신호의 처리도 가능하다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.4 no.2
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• pp.47-55
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• 2001

In affective space model for the faces of Korean women in twenties was developed based on the findings of Park, et. at. (2001) that suggested two orthogonal dimensions for the affective representation of a face. babyish-mature and sharp-soft. In the current study, affective facial characteristics were visualized by providing properly synthesized faces at 17 subregions of the model space Effect of physical attributes of a face on its affective evaluation was also investigated along the two affective dimensions. The relationship between typical adjectives describing facial affectiveness anti physical attributes of a face was examined to provide a category-based interpretation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.3-4
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• 2014

음악 장르 분류 분야에서는 다양한 특징을 모아서 특징 벡터를 만들고 이를 support vector machine (SVM)와 같은 분류기에 입력하는 시스템이 주로 사용되고 있다. 이 논문에서는 거리 함수 학습를 음악 장르 분류를 위한 특징 벡터의 간소화에 적용하였다. 여러 거리 함수 학습 방법 중 하나의 방법을 선택하고, 기존의 논문들에서 사용되었던 특징 셋을 활용하여 기존 특징 셋에 대해서 성능을 떨어뜨리지 않으면서 특징 셋의 길이를 줄일 수 있는지 살펴본다. 우리의 실험에서는 168차원의 특징 셋을 10차원까지 줄였는데, 이 경우 분류 정확도가 2% 이내로 저하되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.445-447
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• 2001

본 논문에서는 세포 영상에 대해 Wavelet 계수을 이용한 인식 방법을 제안하고 있다. 자궁 경부세포진은 핵과 세포질을 분할하기 힘들기 때문에 영역분할을 통해 얻은 핵특징이 잘못 계산될 수 있어 인식율이 떨어진다. 따라서 핵의 세포만을 나타낼 수 있도록 핵의 정보를 포함하고 있는 고대역 부밴드에서는 20$\times$20 영상을 사용하였고, 세포질에 정보를 포함하고 있는 저대역 부밴드에서는 50$\times$50의 영상을 사용하였다. 영상 인식을 위한 특징 추출은 2단계 Wavelet 변환후 생성된 변환 영역에 대해서 Wavelet 계수 평균값 표준편차와 Energy를 사용하였다. 실험 결과 Wavelet 계수를 이용한 방법이 영역분할을 이용한 방법과 비교하여 더 높은 인식율 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.74-81
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• 2001

얼굴은 내측두(IT: inferotemporal) 영역에 독자적인 처리 공간을 가지고 있는 (Bruce, Desimone, & Gross, 1981; Rolls, 1992) 매우 복잡한 시각 자극이다. 본연구는 이러한 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고 이를 감성 공간과 연결시킬 목적으로 수행되었ㄷ. 이를 위해 본연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 특징들 및 특징들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 길이값들은 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기주으로 정규화(normalization)되었다. 그런 다음 36개의 얼굴 내부 특징 요소들과 5가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: proncipal component analysis)을 실시하고, 여기서 도출된 다섯 개의 요인점수를 기반으로 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간을 대표하는 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역을 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 선정된 얼굴들에 대해 일차적으로 감성 평가를 실시하여 2차원 감성 공간에 대표 얼굴들을 분포시켰다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.30 no.2
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• pp.100-106
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• 2011

Music recordings have been digitalized such that huge size of music database is available to the public. Thus, the automatic classification system of music genres is required to effectively manage the growing music database. Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) is a popular feature vector for genre classification. In this paper, the combined super-vector with Decorrelated Filter Bank (DFB) and Octave-based Spectral Contrast (OSC) using texture windows is processed by Support Vector Machine (SVM) for genre classification. Even with the lower order of the feature vector, the proposed super-vector produces 4.2 % improved classification accuracy compared with the conventional Marsyas system.