KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.832-854
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2019
Action recognition has been studied in computer vision field for years. We present an effective approach to recognize actions using a dimension reduction method, which is applied as a crucial step to reduce the dimensionality of feature descriptors after extracting features. We propose to use sparse matrix and randomized kd-tree to modify it and then propose modified Local Fisher Discriminant Analysis (mLFDA) method which greatly reduces the required memory and accelerate the standard Local Fisher Discriminant Analysis. For feature encoding, we propose a useful encoding method called mix encoding which combines Fisher vector encoding and locality-constrained linear coding to get the final video representations. In order to add more meaningful features to the process of action recognition, the convolutional neural network is utilized and combined with mix encoding to produce the deep network feature. Experimental results show that our algorithm is a competitive method on KTH dataset, HMDB51 dataset and UCF101 dataset when combining all these methods.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.23
no.7
s.166
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pp.1065-1074
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1999
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaotic time series signal analysis quantitatively welding defects. For this purpose analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shills such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In experiment fractal(correlation) dimension and Lyapunov exponent extracted from 6dB ultrasonic defect signals of weld zone showed chaoticity. In quantitative chaotic feature extraction, feature values(mean values) of 4.2690 and 0.0907 in the case of porosity and 4.2432 and 0.0888 in the case of incomplete penetration were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaotic feature extraction in this study enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as vertical hole.
This paper describes a novel spectral envelope conversion method based on Gaussian mixture model (GMM). The core of this paper is rearranging source feature vectors in input space to the transformed feature vectors in feature space for the better modeling of GMM of source and target features. The quality of statistical modeling is dependent on the distribution and the dimension of data. The proposed method transforms both of the distribution and dimension of data and gives us the chance to model the same data with different configuration. Because the converted feature vectors should be on the input space, only source feature vectors are rearranged in the feature space and target feature vectors remain unchanged for the joint pdf of source and target features using KPCA. The experimental result shows that the proposed method outperforms the conventional GMM-based conversion method in various training environment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.151-153
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2001
Feature Simplification is an essential method for multiple representations of spatial features in GIS. However, spatial features re various, complex and a alrge size. Among spatial features which describe spatial information. linear feature is the msot common. Therefore, an efficient linear feature simplification method is most critical for spatial feature simplification in GIS. This paper propose an original method, by which the problem of linear feature simplification is mapped into the signal processing field. This method avoids conventional geometric computing in existing methods and exploits the advantageous properties of wavelet transform. Experimental results are presented to show that the proposed method outperforms the existing methods and achieves the time complexity of O(n), where n is the number of points of a linear feature. Furthermore, this method is not bound to two-dimension but can be extended to high-dimension space.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.14
no.4
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pp.135-142
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2012
This study is aimed to investigate the dimension feature of the plane about the economic type farming village Korean-style house progressed in the Chonnam province and Longitudinal feature and tries to reveal this feature through the comparing analysis with the traditional house positioned in the Chonnam province. This result is as follows. First, the main feature in plane is the setting up the column interval in front when comparing the house of Happy Village and traditional house. In case house of the Happy Village, after firstly fixed the limited scales, sizes are determined, this is due to control the set up in the post interval in this in range. Second, in the case of the traditional houses, 0.68 ratio of the building height about the side length and 0.19 ratio of the eaves extrusion about the side length are consistent ratio about dimensions. However, there is no consistent ratio or fixed law, the various dimensions show up in case of the house of Happy Village. It will be inevitable that space of the post increases for the convenience of life of the modern people. However, it has to sublate and to disregard as the identity of the morphological shown up in the Korean-style house the more various construction standards will need to be presented.
Kim, Ju-Ho;Bok, Tae-Hoon;Paeng, Dong-Guk;Bae, Jin-Ho;Lee, Chong-Hyun;Kim, Seong-Il
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.26
no.4
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pp.57-63
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2012
In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.29
no.6
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pp.793-804
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2005
The new paradigm of the 21st century demand an openly different world of formative ideologies in respect to art and design. The purpose of this study is focused on trying to comprehend aesthetic essence of clothing as an, with the investigation of artistic theories manifested by art philosophers. Art to Wear was categorized into style to understand its artistic meaning as well as to analyze its character. Upon the foundation of semiotics theory, the feature of Art to Wear and its analysis category were argued in the context of Charles Morris three dimension of semiotics analysis. The conclusion to the research is like so. The feature and analysis category of Art to Wear upon a semiotics perspective was divided into syntactic dimension, semantic dimension and pragmatic dimension. The analytical categorization upon the perspective of syntactic dimension fell into the category of topology, shape and color. The semantic dimension of Art to Wear was divided into categories of denotation and connotation. In addition, the pragmatic dimension of Art to Wear analytical categorization was divided into a delivering function and common function.
Facial expression recognition can aid in the development of fatigue driving detection, teaching quality evaluation, and other fields. In this study, a facial expression recognition method was proposed with a residual masking reconstruction network as its backbone to achieve more efficient expression recognition and classification. The residual layer was used to acquire and capture the information features of the input image, and the masking layer was used for the weight coefficients corresponding to different information features to achieve accurate and effective image analysis for images of different sizes. To further improve the performance of expression analysis, the loss function of the model is optimized from two aspects, feature dimension and data dimension, to enhance the accurate mapping relationship between facial features and emotional labels. The simulation results show that the ROC of the proposed method was maintained above 0.9995, which can accurately distinguish different expressions. The precision was 75.98%, indicating excellent performance of the facial expression recognition model.
The paper proposes a novel gait recognition algorithm based on feature fusion of gait energy image (GEI) dynamic region and Gabor, which consists of four steps. First, the gait contour images are extracted through the object detection, binarization and morphological process. Secondly, features of GEI at different angles and Gabor features with multiple orientations are extracted from the dynamic part of GEI, respectively. Then averaging method is adopted to fuse features of GEI dynamic region with features of Gabor wavelets on feature layer and the feature space dimension is reduced by an improved Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Finally, the vectors of feature fusion are input into the support vector machine (SVM) based on multi classification to realize the classification and recognition of gait. The primary contributions of the paper are: a novel gait recognition algorithm based on based on feature fusion of GEI and Gabor is proposed; an improved KPCA method is used to reduce the feature matrix dimension; a SVM is employed to identify the gait sequences. The experimental results suggest that the proposed algorithm yields over 90% of correct classification rate, which testify that the method can identify better different human gait and get better recognized effect than other existing algorithms.
This paper propose the new method witch is adopted in extracting character features and recognizing numeric characters using fractal dimension and modified Henon Attractor of the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from numeric character images And their feature hi converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of numeric character image after calculating Natural Measure and information bit which art meant fractal dimension. Finally, numeric character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An Experimental result shows 100% character classification rates for 10 digits and 90% of recognition rates in real situation and the recognition speed was 26 characters per second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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