Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.9
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pp.94-105
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1993
In this paper propose a Koaren character recognition system using a neural network is proposed. This system is a multilayer neural network based on the masking field model which consists of a input layer, four feature extraction layers which extracts type, direction, stroke, and connection features, and an output layer which gives us recognized character codes. First, 4x4 subpatterns of an NxN character pattern stored in the input buffer are applied into the feature extraction layers sequentially. Then, each of feature extraction layers extracts sequentially features such as type, direction, stroke, and connection, respectively. Type features for direction and connection are extracted by the type feature extraction layer, direction features for stroke by the direction feature extraction layer and stroke and connection features for stroke by the direction feature extraction layer and stroke and connection features for the recongnition of character by the stroke and the connection feature extractions layers, respectively. The stroke and connection features are saved in the sequential buffer layer sequentially and using these features the characters are recognized in the output layer. The recognition results of this system by tests with 8 single consonants and 6 single vowels are promising.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.6
no.1
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pp.23-29
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2003
This paper proposes an efficient feature extraction of the images by using independent component analysis(ICA) based on neural networks of the hybrid learning algorithm. The proposed learning algorithm is the fixed point(FP) algorithm based on Newton method and moment. The Newton method, which uses to the tangent line for estimating the root of function, is applied for fast updating the inverse mixing matrix. The moment is also applied for getting the better speed-up by restraining an oscillation due to compute the tangent line. The proposed algorithm has been applied to the 10,000 image patches of $12{\times}12$-pixel that are extracted from 13 natural images. The 144 features of $12{\times}12$-pixel and the 160 features of $16{\times}16$-pixel have been extracted from all patches, respectively. The simulation results show that the extracted features have a localized characteristics being included in the images in space, as well as in frequency and orientation. And the proposed algorithm has better performances of the learning speed than those using the conventional FP algorithm based on Newton method.
We present a novel scheme for generating line drawings from 2D images, aiming to facilitate effective visual communication. In contrast to conventional edge detectors, our technique imitates the human line drawing process to generate lines effectively and intuitively. Our technique consists of three parts: line extraction, line rendering, and user guidance. In line extraction, we extract lines by estimating a likelihood function to effectively find the genuine shape boundaries. In line rendering, we consider the feature scale and the blurriness of lines with which the detail and the focus-level of lines are controlled. We also employ stroke textures to provide a variety of illustration styles. User guidance is allowed to modify the shapes and positions of lines interactively, where immediate response is provided by GPU implementation of most line extraction operations. Experimental results demonstrate that our technique generates various kinds of line drawings from 2D images enabled by the control over detail, focus, and style.
This paper proposes a extraction of feature lines on a polygonal model using local implicit surface fitting technique. To extract feature lines on a polygonal model, the previous technique addressed to compute the curvature and their derivatives at mesh vertices via global implicit surface fitting. It needs a user-specified precision parameter for finding an accurate projection of the mesh vertices onto an approximating implicit surface and requires high-time consumption. But we use a local implicit surface fitting technique to estimate the local differential information near a vertex by means of an approximating surface. Feature vertices are easily detected as zero-crossings, and can then be connected along the direction of principal curvature. Our method, demonstrated on several large polygonal models, produces a good fit which leads to improved visualization.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.1
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pp.64-75
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2010
This study introduces a complete feature map building method of sonar sensors for mobile robots. This method enhances the reality of feature maps by extracting even circle features as well as line and point features from sonar data. Edge features are, moreover, generated by combining line features close to circle features extracted around comer sites. The uncertainties of the specular reflection phenomenon and wide beam width of sonar data can be, therefore, reduced through this map building method. The experimental results demonstrate a practical validity of the proposed method in those environments.
Researches on chromosome are very significant in cytogenetics since a gene of the chromosome controls revelation of the inheritance plasma The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an algorithm for reconstruction of the chromosDme image to improve the chromosome classification accuracy. Morphological feature parameters are extracted from the reconstructed chromosome images. The reconstruction method from chromosome image is the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters, centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), by preprocessing ten human chromosDme images. The experimental results show that proposed algorithm is better than that of other researchers'comparing by feature parameter errors.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.4
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pp.433-438
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2009
In this paper, we propose the robust features extraction method of human by using the skeleton model and hybrid silhouette model. The proposed feature extraction method is divided by hands, shoulder line and elbow region extraction. We use the peer's color information to find the position of hands and propose the circle detection method to extract the shoulder line and elbow. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
On-line monitoring of fault discharge is an important approach for indicating the condition of electrical insulation of stator winding in high voltage motor. In this paper, several key aspects of on-line monitoring system are discussed, involving the characteristics of fault discharge of stator winding in high voltage motor, spectrum analysis of four simulation fault signals, feature extraction of internal fault discharge from apply voltage to breakdown. The study of the partial discharge activities allows to highlight the ageing stage in the winding fault under test. During the life of the winding insulation fault, the shape of PD signal change relating to the ageing stage. The ageing of stator winding insulation fault of high voltage motor is investigated based on the characteristics of partial discharge pulse distribution and statistical parameters, such as maximum, skewness and kurtosis using discrete wavelet transform coefficients.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.4
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pp.1141-1151
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1997
In this paper the Maximum Block Method is suggested for the Feature Extraction of stokes of off-line Chinese characters.The Maximum Block Method is a technique which enlarges the block from the first found pixel that wxtracts the skeleton and features of the input characters.The maximum Block mthod is an adequate technique for the correct extraction of the features since the exsting thining methods have shortcomings of making the feature extraction difficult from the distoritions generated from the effiects of the parial noises,inflection points and blemishes. The printed outputs and chinese books of the middle and high school students,and other materials are used for the test.It was found that the Maxthod is also an effective technique for the extraction of skeleton line and features,which is the preoprocessing of the pattern recognition,for the Korean chracters and English as well as chinese chracters.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.5
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pp.119-126
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2016
Software maintenance becomes extremely difficult, especially caused by multiple versions in project-based or customer-oriented software development methodology. For reducing the maintenance cost, reengineering to software product line can be a solution to the software which either is a family of products nevertheless little different functionalities or are customized for each different customer's requirement. At an initial stage of the reengineering, the most important activity in software product line is feature extraction with respect to commonality and variability from the existing system due to verifying functional coverage. Several researchers have studied to extract features. They considered only a single version in a single product. However, this is an obstacle to classify the commonality and variability of features. Therefore, we propose a method for systematically extracting features from source code and its change history considering several versions of the existing system. It enables us to represent functionalities reflecting developer's intention, and to clarify the rationale of variation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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