• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.137-140
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• 1996

Finding line segments in an intensity image has been one of the most fundamental issues in computer vision. In complex scenes, it is hard to detect the locations of point features. Line features are more robust in providing greater positional accuracy. In this paper we present a robust "line features extraction" algorithm which extracts line feature in a single pass without using any assumptions and constraints. Our algorithm consists of five steps: (1) edge scanning, (2) edge normalization, (3) line-blob extraction, (4) line-feature computation, and (5) line linking. By using edge scanning, the computational complexity due to too many edge pixels is drastically reduced. Edge normalization improves the local quantization error induced from the gradient space partitioning and minimizes perturbations on edge orientation. We also analyze the effects of edge processing, and the least squares-based method and the principal axis-based method on the computation of line orientation. We show its efficiency with some real images.al images.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.419-423
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• 2005

This paper is a research on feature extraction and comparison method of dynamic (on-line) signature verification. We suggest desirable feature information and modified DTW(Dynamic Time Warping) and describe the performance results of our enhanced dynamic signature verification system.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.641-644
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• 2005

This paper introduces an Interactive Feature Extraction (!FE) approach for the registration of satellite imagery by matching extracted point and line features. !FE method contains both point extraction by cross-correlation matching of singular points and line extraction by Hough transform. The purpose of this study is to minimize user's intervention in feature extraction and easily apply the extracted features for image registration. Experiments with these imagery dataset proved the feasibility and the efficiency of the suggested method.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3530-3538
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• 1999

필기체 오프라인 문자 인식을 위한 특징 추출의 새로군 접근 방법으로, 인간의 시각 신경계의 반응모델에 근거한 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 평활화 처리, 외곽선 제거, 특징 정보 추출의 3가지 단계로 나누어진다. 필기체 문자에서 발생하기 쉬운 매끄럽지 못한 화소들을 전처리 단계인 평활화 처리를 통해 제거한다. 다음 단계로 인식에 영향을 주지 않는 외곽선 정보를 추출하여 이를 제거한다. 그리고 마지막으로 문자 특징에 해당하는 정보를 추출한다. 제안된 특징 추출 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 필기체 오프라인 문자인 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 시각 신경계 반응모델에 근거한 필기체 문자의 특징을 추출하는 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.401-408
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• 2006

영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5078-5094
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• 2019

In recent years, the development of drone technologies has promoted the widespread commercial application of drones. However, the ability of drone to carry explosives and other destructive materials may bring serious threats to public safety. In order to reduce these threats from illegal drones, acoustic feature extraction and classification technologies are introduced for drone sound identification. In this paper, we introduce the acoustic feature vector extraction method of harmonic line association (HLA), and subband power feature extraction based on wavelet packet transform (WPT). We propose a feature vector extraction method based on combined HLA and WPT to extract more sophisticated characteristics of sound. Moreover, to identify drone sounds, support vector machine (SVM) classification with the optimized parameter by genetic algorithm (GA) is employed based on the extracted feature vector. Four drones' sounds and other kinds of sounds existing in outdoor environment are used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that with the proposed method, identification probability can achieve up to 100 % in trials, and robustness against noise is also significantly improved.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.604-611
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• 2016

UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제3권2호
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• pp.102-111
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• 2016

In this paper, we study the problem of computing smooth feature curves from CAD type point clouds models. The proposed method reconstructs feature curves from the intersections of developable strip pairs which approximate the regions along both sides of the features. The generation of developable surfaces is based on a linear approximation of the given point cloud through a variational shape approximation approach. A line segment sequencing algorithm is proposed for collecting feature line segments into different feature sequences as well as sequential groups of data points. A developable surface approximation procedure is employed to refine incident approximation planes of data points into developable strips. Some experimental results are included to demonstrate the performance of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.818-823
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• 2008

In this paper, we propose a feature extraction method which extracts directional features of handwritten numerals by using the projection runlength. Our directional featrures are obtained from four directional images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral shape respectively. A conventional method which extracts directional features by using Kirsch masks generates edge-shaped double line directional images for four directions, whereas our method uses the projections and their runlengths for four directions to produces single line directional images for four directions. To obtain the directional projections for four directions from a numeral image, some preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but the shapes of resultant directional lines are more similar to the numeral lines of input numerals. Four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. By using a hybrid feature which is made by combining our feature with the conventional features of a mesh features, a kirsch directional feature and a concavity feature, higher recognition rates of the handwrittern numerals can be obtained. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 97.85%.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.361-368
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• 2004

본 논문에서는 온라인 학습 자료의 비선형 특징(feature) 추출을 위한 새로운 온라인 비선형 주성분분석(OL-NPCA : On-line Nonlinear Principal Component Analysis) 기법을 제안한다. 비선형 특징 추출을 위한 대표적인 방법으로 커널 주성분방법(Kernel PCA)이 사용되고 있는데 기존의 커널 주성분 분석 방법은 다음과 같은 단점이 있다. 첫째 커널 주성분 분석 방법을 N 개의 학습 자료에 적용할 때 N${\times}$N크기의 커널 행렬의 저장 및 고유벡터를 계산하여야 하는데, N의 크기가 큰 경우에는 수행에 문제가 된다. 두 번째 문제는 새로운 학습 자료의 추가에 의한 고유공간을 새로 계산해야 하는 단점이 있다. OL-NPCA는 이러한 문제점들을 점진적인 고유공간 갱신 기법과 특징 사상 함수에 의해 해결하였다. Toy 데이타와 대용량 데이타에 대한 실험을 통해 OL-NPCA는 다음과 같은 장점을 나타낸다. 첫째 메모리 요구량에 있어 기존의 커널 주성분분석 방법에 비해 상당히 효율적이다. 두 번째 수행 성능에 있어 커널 주성분 분석과 유사한 성능을 나타내었다. 또한 제안된 OL-NPCA 방법은 재학습에 의해 쉽게 성능이 항상 되는 장점을 가지고 있다.