본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘(contour tracking algorithm)과 개선된 ART1을 이용한 영문 명함인식 방법을 제안한다. 영문 명함 영상에서 문자열 추출은 영상을 3배로 축소하여 수평 스미어링 기법(smearing method)과 4방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 문자열 후보 영역을 추출하고 수평 및 수직의 비율과 면적을 이용하여 문자열 영역과 비문자열 영역을 구분하였다. 추출된 문자열 영역에서 개별 문자 추출은 수평 스미링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 추출하였고 개별 문자들의 인식은 ART1 알고리즘을 개선하여 인식에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 ARTI 알고리즘은 퍼지 합 접속 연산자를 이용하여 유사도를 동적으로 조정함으로써 기존의 ART1을 개선하였다. 추출 및 인식 실험 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 영문 명함 인식에서 효율적인 것을 확인하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점자 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업 시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 Hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보구성 기초들을 이용하여 악보 구성 기호들이 속하는 마디의 위치 정보를 각각 저장하고 향후에 악보 구성 기호의 편집과 수정이 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
세라믹 소재 영상은 사람의 육안으로 판단하기 힘든 내부 기공이나 균열, 이물질 등의 결함들이 존재한다. 본 논문에서는 사람의 육안으로 검출하기 힘든 세라믹 소재로 이루어진 파이프 용접부에 있는 결함을 확인하기 위해 ART2 알고리즘을 이용하여 세라믹 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사는 본질에 손상이 전혀 가지 않는 검사 방법이기 때문에 소재의 결함 검출에 대해서는 적절한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 Ends-In Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, 명암 대비가 강조된 영상에서 삼각형 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 임의의 패턴 입력에 대해서도 효과적으로 특징을 분류하는 개선된ART2 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적응하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식된다. 제안된 악보 인식 방법 의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 효율적임을 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.
본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.
본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법에 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 충수를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 충수 추출 방법은 복부 초음파 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하고, Max-Min 이진화, 영역 레이블링, 잡음제거, Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 하단 근막 부분을 추출한다. 그리고 초음파 영상에서 추출된 근막 영역을 제거한 후, ART2 알고리즘을 적용하여 충수를 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 제안된 충수 추출 방법이 효율적으로 충수가 추출되는 것을 영상의학과 전문의를 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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