• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권1호
• /
• pp.288-301
• /
• 2017

In this paper, we propose an optimized algorithm for texture classification by computing a completed modeling of the local binary pattern (CLBP) instead of the traditional LBP of a scalable block size in an image. First, we show that the CLBP descriptor is a better representative than LBP by extracting more information from an image. Second, the CLBP features of scalable block size of an image has an adaptive capability in representing both gross and detailed features of an image and thus it is suitable for image texture classification. This paper successfully implements a machine learning scheme by applying the CLBP features of a scalable size to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The proposed scheme has been evaluated on Outex and CUReT databases, and the evaluation result shows that the proposed approach achieves an improved recognition rate compared to the previous research results.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
• /
• pp.63-66
• /
• 1996

In this paper, we propose a new content-based color image retrieval algorithm. The algorithm makes use of two features; colors as global features and block classification results as local features. More specifically, we obtain R, G, B color histograms and classify nonoverlapping small image blocks into texture, monotone, and various edges, then using these histograms and classification results were make a similarity measure. Experimental results show that retrieval rate of the proposed algorithm is higher than the previous method.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제34S권12호
• /
• pp.81-89
• /
• 1997

In this paper, we propose a new image retrieval algorithm using the block classification. More specifically, we classify nonoverlappint small image blocks into texture, monotone, and various edges. Using these classification results and the RGB color histogram, we propose a new similarity measure which considers both local and global fretures. According to our experimental results using 232 color images, the retrieval efficiencies of the proposed and the previous methods were 0.610 and 0.522, respectively, which implies that the proposed algorithm yields better performance.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제27권6A호
• /
• pp.592-601
• /
• 2002

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 블록화 현상을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8$\times$8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 블록의 클래스 걸보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 복잡한 클래스로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.149-157
• /
• 2017

In this paper, we propose BCMR (Block Classification with Monitor and Restriction) to ensure the isolation and to reduce the interference of blocks between a garbage collection and a wear leveling. The proposed BCMR monitors an endurance variation of blocks during the garbage collection and detects hot blocks by making a restriction condition based on this information. The proposal induces a block classification by its update frequency for the garbage collection and the wear leveling, so we will get a prolonged lifetime of NAND flash memory systems. In a performance evaluation, BCMR prolonged the lifetime of NAND flash memory systems by 3.95%, on average and reduced a standard deviation per block by 7.4%, on average.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.179-185
• /
• 2019

본 논문은 저전력 특징추출 알고리즘의 구현을 위한 블록 유형 분류 기반 영상 이진화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 내에서 $64{\times}64$ macro block 크기로 영상을 나누고 각 블록 유형별 threshold 값을 한 번만 연산한 후 그 값을 re-use 하는 기법으로 구현될 수 있다. 알고리즘은 threshold 값이 같은 영상/블록 유형 내에서 최대 9%의 변화율만 발생하는 것을 정량적인 결과를 기반으로 검증했다. 기존 알고리즘은 $512{\times}512$ 이미지 기준으로 macro block을 $64{\times}64$로 나누었을 때 64개의 블록을 위해 threshold 값을 연산해야 하지만 제안하는 방법은 모두 같은 블록 유형이 출력되는 best case의 경우 threshold 연산을 한번만 수행하고, 나머지 63개의 블록에 대해서는 블록 유형 구분 과정만 수행하면 adaptive threshold calculation 연산을 98% 생략할 수 있다. 모든 블록 유형이 발생하는 worst case일 때 threshold calculation 연산은 다섯 번 수행되고, 나머지 59개의 블록에 대해서는 블록 유형 구분 과정만 수행할 수 있으므로 93%의 adaptive threshold calculation 연산을 생략할 수 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제2권1호
• /
• pp.54-64
• /
• 1989

Kurkjian 과 Zelen(1963)에 의해 조화행렬에서 행결합 행렬의 특성에 관계된 성질(Property) A가 제안되었다. 한편으로 Paik(1985)은 조화행렬이 블럭행렬로 분할되고, 분할된 블럭행렬간, 블럭행렬내에서 각각 순환하는 다중순환형식행렬을 갖는 경우를 정의하고, Paik(1985)은 이러한 특성을 갖는 계획을 성질 C라 하였다. 본 논문에서는 다중순환형식행렬을 갖는 조화행렬의 구조에 의하여 불완비블럭계획을 분류하였으며 분류의 목적은 축소된정규방정식의 해와 배치계획을 쉽게 하는데 있다.

• 한국의류학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.391-406
• /
• 1993

The purpose of this study was to utilize of apparel CAD System by the classification of the basic pattern block in pattern making process. Gerber AM-300 CAD System was used for this study. The results form this study were as follows; 1. New shirts block were developed. 2. The sensory test was applied to evaluate the new shirts block for women by comparing it with Japanese Bunka shirts blouse pattern making method. According to a statistical analysis of the result of the 20 items on the questionnaire, the 19 items showed significant difference(${\alpha}{\leq}0.01$)between the two, with the new shirts block having higher scores. 3. A basic pattern block was selected by the design sketch. 4. P/D/S were enabled to be constructed directly from a block pattern. The drawing, deletion. duplication, and movement of all points and lines in the pattern might be made freely, and the split, pivot, and movement of the pattern, and the attachment of two patterns were possible. 5. Automatic grading of finished pattern have been developed by creation and modification of grading rules of block pattern.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.568-572
• /
• 2006

This paper presents the device of recognizing image of the studded paving blocks, transmitting, the information by vibration to a visually handicapped person. Usually the blind uses the walking stick to recognize the studded paving block. This research uses a PCA (Principal Component Analysis) based image processing approach for recognizing the paving blocks. We classify the studded paving blocks into 5 classes, that is, vertical line block, right-declined line block, left-declined line block, dotted block and flat block. The 8 images for each of 5 classes are captured for each block by 112*120 pixels, then the eigenvectors are obtained in magnitude order of eigenvectors by using principal component analysis. The principal components for images can be calculated using projection of transformation matrix composed of eigenvectors. The classification has been executed using Euclidean's distance, so the block having minimum distance with a image is chosen as matched one. The result of classification is transmitted to the blind by electric vibration signals with different magnitudes and frequencies.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제49권2호
• /
• pp.102-112
• /
• 2012

본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.