• 대한원격탐사학회지
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• 제36권1호
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• pp.55-65
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• 2020

Image classification needs the spectral similarity comparison between spectral features of each pixel and the representative spectral features of each class. The spectral similarity is obtained by computing the spectral feature vector distance between the pixel and the class. Each spectral feature contributes differently in the image classification depending on the class separability of the spectral feature, which is computed using a suitable vector distance measure such as the Bhattacharyya distance. We propose a method to determine the weight value of each spectral feature in the computation of feature vector distance for the similarity measurement. The weight value is determined by the ratio between each feature separability value to the total separability values of all the spectral features. We created ten spectral features consisting of seven bands of Landsat-8 OLI image and three indices, NDVI, NDWI and NDBI. For three experimental test sites, we obtained the overall accuracies between 95.0% and 97.5% and the kappa coefficients between 90.43% and 94.47%.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권2호
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• pp.67-78
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• 2018

This article proposes the modified KNN (K Nearest Neighbor) algorithm which considers the feature similarity and is applied to the word categorization. The texts which are given as features for encoding words into numerical vectors are semantic related entities, rather than independent ones, and the synergy effect between the word categorization and the text categorization is expected by combining both of them with each other. In this research, we define the similarity metric between two vectors, including the feature similarity, modify the KNN algorithm by replacing the exiting similarity metric by the proposed one, and apply it to the word categorization. The proposed KNN is empirically validated as the better approach in categorizing words in news articles and opinions. The significance of this research is to improve the classification performance by utilizing the feature similarities.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.17-22
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• 2020

현재 많은 연구가 진행되고 있는 행위 기반 인증 기술은 다른 인증 기술들에 비해서 인증의 인식률을 높이는데 많은 데이터의 장기간 추출이 필요하다. 본 논문은 안드로이드 환경의 스마트폰에 내재되어있는 터치 센서와 자이로스코프를 이용하여 그동안의 행위 기반 인증 연구에서 사용 되었던 행위 특징 데이터들 중에서 핵심적인 최소한의 데이터들만을 이용하기 위해 사용자에게 다섯 차례의 측정을 요구하여 다섯 번의 터치스크린 화면을 터치 하는 방식으로 총 6가지의 행위 특징 데이터를 수집하였고 다음 터치 측정으로 넘어가는 동안의 데이터들의 변화 값에 평균 값을 구하여 이 값과 측정값의 코사인 유사도 측정을 수행하여 코사인 유사도 허용 범위를 생성 한 후, 인증 시도 데이터의 코사인 유사도 값과 비교하는 방식의 사용자 행위 기반 인증 방식을 제안한다. 본 논문을 통해서 적은 수의 특징 데이터와 실험자수 환경에서도 코사인 유사도 인증 범위에 적용되는 임계값을 조절하는 방식을 통해서 최초 EER 37.6%에서 최종 EER 1.9%의 높은 성능을 증명하는데 성공하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권4호
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• pp.338-343
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• 2015

We suggest a method to configure feature functions of continuous conditional random field (C-CRF). Regression tree and similarity analysis are introduced to construct the first and second feature functions of C-CRF, respectively. Rules from the regression tree are transformed to logic functions. If a logic in the set of rules is true for a data then it returns the corresponding value of leaf node and zero, otherwise. We build an Euclidean similarity matrix to define neighborhood, which constitute the second feature function. Using two feature functions, we make a C-CRF model and an illustrate example is provided.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.322-326
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• 2004

This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize. each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.43-50
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• 2009

본 연구에서는 고유의 비디오 프레임의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 1차 신호로 생성하여 유사한 비디오 프레임 데이터를 검출하는 방법에 관하여 연구하였다. 비디오 간의 유사도 검출을 위하여 유사한 프레임간의 경계를 얻어낸 후 경계 범위 내에서 대표 프레임을 얻어낸다. 생성된 대표 프레임으로부터 blurring 된 프레임을 생성하고, DOG 값을 이용하여 특징 데이터를 추출한다. 이렇게 생성된 특징 데이터를 1차원 신호로 나열하고 콘텐츠 간 유사도를 비교한다. 실험 결과 잡음 첨가, 회전 변환, 크기 변환, 프레임 절삭, 프레임 제거 공격에 대해서도 유사도 수치 0.9 이상의 매우 강인한 특성을 나타냈다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.98.2-98
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• 2002

$\textbullet$ Omnidirectional feature matching $\textbullet$ SVD-based matching algorithm $\textbullet$ Using SSD instead of the zero-mean correlation $\textbullet$ The similarity with the Gaussian weighted $\textbullet$ Low computational cost $\textbullet$ It describes the similarity of the matched pairs in omnidirectional images.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.50-54
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• 1999

본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 색상 특징과 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 색상 특징은 지역별 색상 분포 히스토그램을 추출하고, 각 지역의 히스토그램 중에 가장 큰 값을 가지는 4개의 값을 특징 정보로 이용한다. 모양 특징을 추출하기 위한 전처리 과정은 경계면 추출과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정, angular sampling 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면까지의 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 200개의 폐곡선을 이루는 상표영상에 대한 검색 실험을 통하여 색상 정보와 모양 정보에 대한 정확도를 측정하였다. 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.72/0.83를 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.155-171
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• 2012

텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.143-152
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• 2012

항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.