Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.213-217
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2008
This paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the CDM(Conditional Dilation Morphology) masking and the ART2-based RBF neural networks. For the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an ART2-based hybrid network that adapts the ART2 network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The experiment results showed that the proposed method has superior in performance in the recognition of passport.
본 논문은 OpenPose를 활용한 손톱 검출 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 가상 네일아트를 구현한다. OpenPose에 의해 검출된 키포인트들을 기준으로 각 손가락마다 피부색 특징을 이용하여 손가락 영역을 검출한다. 검출된 손가락 영역의 에지 영상에서 손톱 영역을 검출한다. 그리고 나서 손톱 영역에 네일팁을 합성하여 가상 네일아트를 구현한다. 어느 정도 제어된 촬영 환경에서 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 손톱 영역을 잘 검출하고 가상 네일아트를 잘 구현하고 것을 보여 주고 있다.
곤충의 발자국 패턴을 이용하여 곤충을 인식하고자 할 때에는 특징을 추출하기 위한 기본 단위의 영역을 추출할 필요가 있다. 이 논문에서는 기본 단위 영역의 추출을 위한 전 단계 처리 과정으로서 군집화 기법을 사용하였다. 인식의 대상이 되는 곤충들의 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하였다. 제안한 ART2 알고리즘에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 제안한 기법으로 2 가지 종류의 곤충 발자국 패턴에 대하여 군집화를 실험한 결과 모두 바르게 군집화가 이루어짐을 알 수 있었다.
신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
n개의 정점으로 구성된 화랑 P에 대한 최대 이동 경비원 수는 단순 다각형은 ${\lfloor}n/4{\rfloor}$, 직각 다각형은 ${\lfloor}(3n+4)/16{\rfloor}$이며, 최소 경비원수를 구하는 다항시간 알고리즘은 알려져 있지 않아 NP-난제 (NP-Hard)이다 . 본 논문은 화랑 문제의 최소 이동 경비원 수를 구하는 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째로, 모든 정점에서 볼 수 있는 다른 정점으로 간선을 그린 가시성 그래프를 얻는다. 두 번째로 ${\Delta}(G)$인 정점 u와 $N_G(u)$에 있는 ${\Delta}(G)$ 정점 v를 선택하고 가시성 간선과 부속 간선을 삭제한다. 세 번째로, 남아 있는 부분 그래프 각각에 대해 정점 $w_i$를 선택하여 이동 경비원이 위치할 간선을 선택하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 단순 다각형과 직각 다각형 화랑 문제에 적용한 결과 선형시간으로 최소 이동 경비원 수를 얻었다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다.
적응적 랜덤 테스팅(ART)은 순수 랜덤 테스팅의 효율성을 개선하기 위해 제안된 방법으로 효과적인 테스트 케이스의 선택을 통해 보다 적은 수의 테스트 케이스로 소프트웨어 내에 존재하는 오류 영역을 찾는 것을 목적으로 한다. 기존의 ART는 하나의 시스템 혹은 유닛에 대한 테스트를 적용 대상으로 하고 있으며, 다양한 접근 방법을 이용해 순수 랜덤 테스팅보다 우수한 성능을 보여 왔다. 하지만 통합 시스템을 구성하는 특정 유닛에 대해 ART를 적용하고자 하는 경우에는 시스템을 구성하는 타 유닛들의 영향으로 인해 기대 이하의 효율성을 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 테스트 환경 대한 ART 적용방법의 하나로, 테스트 대상 유닛에 부여되는 입력 데이터의 분포를 통합 시스템에 대한 제한된 수의 입력을 사용하여 예측하고, 이를 바탕으로 시스템의 입력 도메인 분할 크기를 조절하는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 유닛 테스팅에 ART를 적용했을 때와 유사한 수준의 성능으로 통합 시스템 내의 특정 유닛을 테스트 가능하도록 하며, 오류 비율의 변화가 ART의 성능에 미치는 영향 또한 1% 이내 수준으로 안정임을 확인하였다.
The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.
This paper proposes the intelligent immigration control system that authorizes the traveler through immigration and detects forged passports by using automatic recognition of passport codes, the passport photo and face verification. The proposed system extracts and deskewes the areas of passport codes from the passport image. This paper proposes the novel ART algorithm creating the adaptive clusters to the variations of input patterns and it is applied to the extracted code areas for the code recognition. After compensating heuristically the recognition result, the detection of forged passports is achieved by using the picture and face verification between the passport photo extracted from the passport image and the picture retrieved from the database based on the recognized codes. Due to the proposed ART algorithm and the heuristic refinement, the proposed system relatively shows better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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