본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2702-2719
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2013
A new optimal scheme based on curvelet transform is proposed for retinal image enhancement (RIE) using real-coded quantum genetic algorithm. Curvelet transform has better performance in representing edges than classical wavelet transform for its anisotropy and directional decomposition capabilities. For more precise reconstruction and better visualization, curvelet coefficients in corresponding subbands are modified by using a nonlinear enhancement mapping function. An automatic method is presented for selecting optimal parameter settings of the nonlinear mapping function via quantum genetic search strategy. The performance measures used in this paper provide some quantitative comparison among different RIE methods. The proposed method is tested on the DRIVE and STARE retinal databases and compared with some popular image enhancement methods. The experimental results demonstrate that proposed method can provide superior enhanced retinal image in terms of several image quantitative evaluation indexes.
본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
High-resolution satellite images are used in the fields of mapping, natural disaster forecasting, agriculture, ocean-based industries, infrastructure, and environment, and there is a progressive increase in the development and demand for the applications of high-resolution satellite images. Users of the satellite images desire accurate quality of the provided satellite images. Moreover, the distinguishability of each image captured by an actual satellite varies according to the atmospheric environment and solar angle at the captured region, the satellite velocity and capture angle, and the system noise. Hence , NIIRS must be measured for all captured images. There is a significant deficiency in professional human resources and time resources available to measure the NIIRS of few hundred images that are transmitted daily. Currently, NIIRS is measured every few months or even few years to assess the aging of the satellite as well as to verify and calibrate it [3]. Therefore, we develop an algorithm that can measure the national image interpretability rating scales (NIIRS) of a typical satellite image rather than an artificial target satellite image, in order to automatically assess its quality. In this study, the criteria for automatic edge region extraction are derived based on the previous works on manual edge region extraction [4][5], and consequently, we propose an algorithm that can extract the edge region. Moreover, RER and H are calculated from the extracted edge region for automatic edge region extraction. The average NIIRS value was measured to be 3.6342±0.15321 (2 standard deviations) from the automatic measurement experiment on a typical satellite image, which is similar to the result extracted from the artificial target.
Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
This paper describes the automated call routing for train ticket reservation aid system based on speech recognition. We focus on the task of automatically routing telephone calls based on user's fluently spoken response instead of touch tone menus in an interactive voice response system. Vector-based call routing algorithm is investigated and mapping table for key term is suggested. Korail database collected by KT is used for call routing experiment. We evaluate call-classification experiments for transcribed text from Korail database. In case of small training data, an average call routing error reduction rate of 14% is observed when mapping table is used.
In the present study a semi-automatic mesh generation program has been developed by using DXF file containing contour line data. The program consists of DXF file reader and mapping algorithm. Pre-generated 2-D planar mesh points are to be mapped one by one onto triangular surface whose three vertices are three nearest contour points surrounding the mapping point. The present program has been successfully tested for mesh generations for the road tunnel ventilation analysis and analysis of lava movement in mountain area.
The technique of simultaneous localization and mapping is the most important research topic in mobile robotics. In the process of building a map in its available memory, the robot memorizes environmental information on the plane of grid or topology. Several approaches about this technique have been presented so far, but most of them use mapping technique as either grid-based map or topology-based map. In this paper we propose a frame of solving the SLAM problem of linking map covering, map building, localizing, path finding and obstacle avoiding in an automatic way. Some algorithms integrating grid and topology map are considered and this make the SLAM performance faster and more stable. The proposed scheme uses an occupancy grid map in representing the environment and then formulate topological information in path finding by A${\ast}$ algorithm. The mapping process is shown and the shortest path is decided on grid based map. Then topological information such as direction, distance is calculated on simulator program then transmitted to robot hardware devices. The localization process and the dynamic obstacle avoidance can be accomplished by topological information on grid map. While mapping and moving, pose of the robot is adjusted for correct localization by implementing additional pixel based image layer and tracking some features. A laser range finer and electronic compass systems are implemented on the mobile robot and DC geared motor wheels are individually controlled by the adaptive PD control method. Simulations and experimental results show its performance and efficiency of the proposed scheme are increased.
본 논문에서는 다중프로세서 시스템 온 칩 설계를 효율적으로 하기 위한 한 설계 방법론 및 환경을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 설계 환경은 SystemC로 작성된 프로세스 네트워크 모델을 입력으로 한다. 프로세스 네트워크 모델은 뛰어난 모델링 파워를 가지고 있지만 정적 분석이 불가능하기 때문에 시스템의 성능을 미리 예측하기가 힘들다는 단점이 있어서 실시간 시스템을 설계할 때 심각한 문제를 발생할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 주어진 프로세스 네트워크 모델을 자동으로 정적 분석이 가능한 모델로 바꾸는 방법을 제시한다. 또한, 설계 과정에서 초기에 효율적인 설계 공간 탐색을 위해서는 애플리케이션을 어떻게 타켓 아키텍처에 잘 매핑할 지 결정하는 문제가 아주 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 매핑을 할 수 있도록 하는 알고리즘을 제시한다. 매핑 과정에서 정적 스케줄링 방법을 사용하여 시스템의 성능을 예측하게 되는데 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 단일 버스 구조뿐만 아니라 다중 버스 구조에서도 성능 예측이 가능하도록 한다. 실험에서는 본 논문에서 제시한 방법으로 여러 멀티미디어 예제를 가지고 그들의 프로세스 네트워크 모델들이 성공적으로 정적 분석이 가능한 모델로 자동 변환됨을 보이고 이전 연구들과 비교하여 매핑 알고리즘의 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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