• 한국통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1437-1450
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• 1992

본 논문에서는 손바닥의 interdigital영역으로 부터 특징패턴을 추출하는 과정과 이 특징패턴과 관련된 자료를 이용한 개인식별 방법을 제안하였다. 처리과정은 interdigital영역을 일정한 크기로 분할하고 각 분할된 영역에 대하여 융선의 분포에 따른 4방향의 방향 코드를 부여한후 이것을 분석하는 것에 의해 특징패턴의 존재 유무와 1차 중심점을 검출하였다. 검출된 1차 중심점의 주변 제한된 영역에 대해서만 세선화와 융선 추적을 통하여 특징패턴의 종류와 2차 중심점(core)을 구하였다. 2차 중심점들을 연결하는 특징패턴 좌표계를 설정하고 각 중심점에 대한 상대적 거리와 방향정보 특징 패턴의 종류등에 대한 특징 파라미터를 구하였다. 식별실험은 각 특징패턴의 종류와 수, 존재위치에 의하여 판단하거나 특징 파라미터를 비교, 분석하는 것에 의해 수행하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.470-475
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• 2009

본 논문은 헤드 트랙커(Head Tracker) 시스템에 패턴 매칭을 적용한 연구이다. 제안하는 알고리즘은 패턴을 통하여 헤드 트랙커의 초기자세를 빠르고 쉽게 획득하는 것이다. 광학 방식 헤드 트랙커는 적외선 LED(특징점)를 헬멧에 부착하고, 스테레오 카메라로 영상을 획득한다. 영상 분석시 발생하는 특징점간 거리 오차율을 바탕으로 패턴을 이루며 특징점을 부착한다. 특징점간 거리를 이용해 패턴 분석을 하고, 획득된 패턴을 바탕으로 특징점에 고유 번호를 부여한다. 맵 데이터와 특징점 고유 번호를 비교함으로써 헤드 트랙커의 초기자세를 추정한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.842-847
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• 2005

This paper proposes a novel real-time EMG pattern recognition for the control of a multifunction myoelectric hand from four channel EMG signals. To cope with the nonstationary signal property of the EMG, features are extracted by wavelet packet transform. For dimensionality reduction and nonlinear mapping of the features, we also propose a linear-nonlinear feature projection composed of PCA and SOFM. The dimensionality reduction by PCA simplifies the structure of the classifier, and reduces processing time for the pattern recognition. The nonlinear mapping by SOFM transforms the PCA-reduced features to a new feature space with high class separability. Finally a multilayer neural network is employed as the pattern classifier. We implement a real-time control system for a multifunction virtual hand. From experimental results, we show that all processes, including virtual hand control, are completed within 125 msec, and the proposed method is applicable to real-time myoelectric hand control without an operation time delay.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.54-59
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• 2004

We suggest a 3D vision inspection algorithm which is based on the external shape feature. Because many electronic parts have the regular shape, if we have the database of pattern and can recognize the object using the database of the object s pattern, we can inspect many types of electronic parts. Our proposed algorithm uses the geometrical pattern matching method and 3D database on the electronic parts. We applied our suggested algorithm fer inspecting several objects including typical IC and capacitor. Through the experiments, we could find that our suggested algorithm is more effective and more robust to the inspection environment(rotation angle, light source, etc.) than conventional 2D inspection methods. We also compared our suggested algorithm with the feature space trajectory method.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권6호
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• pp.167-174
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• 1998

The ultrasonic test is recognized for its significance as a non-destructive testing method to detect volume defects such as porosity and incomplete penetration which reduce strength in the weld zone. This paper illustrates the defect detection in the weld zone of ferritic carbon steel using ultrasonic wave and the evaluation of pattern recognition by chaotic feature extraction using time series signal of detected defects as data. Shown in the time series data were that the time delay was 4 and the embedding dimension was 6 which indicate the geometric dimension of the subject system and the extent of information correlation. Based on fractal dimension and lyapunov exponent in quantitative chaotic feature extraction, feature value of 2.15, 0.47 is presented for porosity and 2.24, 0.51 for incomplete penetration The precision rate of the pattern recognition is enhanced with these values on the total waveform of defect signal in the weld zone. Therefore, we think that the ultrasonic pattern recognition method of weld zone defects of ferritic carbon steel by ultrasonic-chaotic feature extraction proposed in this paper can boost precision rate further than the existing method applying only partial waveform.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1253-1272
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• 2010

In this paper, we propose a new affine shape adaptation scheme for the affine invariant feature detector, in which the convergence stability is still an opening problem. This paper examines the relation between the integration scale matrix of next iteration and the current second moment matrix and finds that the convergence stability of the method can be improved by adjusting the relation between the two matrices instead of keeping them always proportional as proposed by previous methods. By estimating and updating the shape of the integration kernel and differentiation kernel in each iteration based on the anisotropy of the current second moment matrix, we propose a coarse-to-fine affine shape adaptation scheme which is able to adjust the pace of convergence and enable the process to converge smoothly. The feature matching experiments demonstrate that the proposed approach obtains an improvement in convergence ratio and repeatability compared with the current schemes with relatively fixed integration kernel.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.357-364
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• 1997

유방암은 그 조기 발견이 암환자의 사망률을 줄이는 데 있어서 가장 중요한 요소임을 알려져 있다. 스크리닝 검사에 의해 발견되는 유방암의 20%정도를 차지하는 DCIS(ductal carcinoma in situ)의 경우 미세석회화만이 필름 상에서 볼 수 있는 유일한 소견이다. 따라서 미세석회화를 발견하고 그 형태와 분포의 분석을 통한 진단이 암의 조기 발견에 매우 중요하다. 이 검출과정을 자동화하려는 시도가 디지털 영상처리 기술의 관심이 되어 왔다. 본 연구에서는 상관계수를 특징(feature)으로 사용하여 성능을 향상시킨 통계적 패턴 분류법을 제안하였다. 결과적인 검출율은 통계적 문턱치 설정에 의한 이진호 방법과 비교하여 48%에서 83%로 향상되었다. 성능은 TP와 FP로 평가되었으며 클래스 구분시의 오차도 함께 나타내었다.

• 한국광학회지
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• 제8권5호
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• pp.403-409
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• 1997

다양한 특징들을 광학적으로 병렬추출하여 패턴인식을 수행하는 시스템을 제안하고 실험하였다. 추출하려는 특징은 6개의 방향선소들 및 선소특징만으로 구별되지 않는 패턴들에 대한 공분산행렬의 고유벡터들이다. 이 시스템은 크게 특징추출부와 패턴인식부로 구성된다. 전자는 여러 특징을 병렬적으로 추출하기 위해 다중 Vander Lugt 필터를 사용하여 광학적으로 구현되었으며, 후자는 이들 추출된 특징들을 사용하여 패턴인식이 수행되도록 컴퓨터에서 구현되었다. 패턴인식 방법으로는, 추출된 특징을 인공신경망에 학습을 시키는 방법과 단순히 선소들의 논리적인 개수를 사용하는 방법, 두 가지가 각각 사용되었다. 여기서는 선소들로만 구성된 15개의 영문자 패턴들에 대해 실험하였고 그 실험결과를 보고한다.

• 수산해양기술연구
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• 제52권2호
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• pp.103-110
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• 2016

This study aims to estimate the species, size and shape of fish using a non-contact 3 dimensional pattern laser so that this preliminary test was carried out to understand the structural feature and length of goldfish according to water turbidity and depth in the aquacultural tank. 3-D pattern laser could clearly detect its morphological shape except the caudal fin due to soft tissue. Since the sensing strength of line laser light according to depth has sufficient power, it is possible to measure its depth and structural feature in the detected range. The result showed that the measured error of individual's fork length was less than ${\pm}1%$ in the water using 3-D pattern laser, when compared with the measured value in the air.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.120-126
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• 1989

최근 집적도의 증가와 더불어 집적회로 제작과 점검을 자동화하기 위하여 영상처리방법을 이용한 집적회로의 인식 알고리듬이 개발되고 있다. 집적회로를 인식하기 위해서는 프레임 영상으로 부터 특징을 얻고 이것으로써 칩내의 모든 프레임 영상을 정합하여야한다. 본 논문은 layout 정보를 나타내는 꼭지점들의 위치와 형태를 직선화 알고리듬을 이용하여 추출한다. 부분적으로 겹치는 이웃 프레임들을 얻어진 꼭지점의 위치와 형태를 특징으로 하여 정합함으로써 꼭지점의 전체적 좌표와 형태를 추출한다.