In this paper, a new algorithm is proposed that the template matching is used to devide SOFM (self-organizig feature map) for fast learning and to extract features for considering input data types. In order to verify the superoprity of the proposed algorithm, applied to the recognition of handwritten numerals. Templates of handwritten numerals are created by a line of external-contact.
본 논문에서는 6.6kV급 고압전동기 모델 코일을 4가지의 권선의 인공적인 결함을 갖도록 제작하였다. 운전중 모의를 위해 모델 코일에 80pF의 에폭시-마이카 커플러를 설치하였으며, TGA를 사용하여 NQN, 부분방전 크기 및 부분방전 패턴 등을 측정하였다. 웨이블렛 변환기법을 이용한 고압전동기의 고정자권선의 결함에서 발생된 부분방전신호의 파형을 통하여 여러 가지의 통계적인 파라메터를 통하여 특징을 추출하였다.
영상 내 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘인 허프변환은 실세계 영상들에 적용할 때 그들의 복잡한 배경이나 잡음에 의해 생성되는 방대한 특징점들 때문에 상당한 계산량을 필요로 하고 쉽게 의사 직선을 검출한다. 본 논문은 기존 허프변환에 특징점의 유효성을 평가하는 전처리를 추가한 개선된 허프변환을 제안한다. 특징점 평가는 $3{\times}3$ 블록 특징점들의 패턴을 이용해 직선 검출에 필수적이지 않은 많은 특징점들을 제거할 수 있다. 다양한 영상을 대상으로 한 실험들에서 제안된 알고리즘은 영상에 따라 특징점들의 14%~58%를 제거하여 계산량을 줄여줄 뿐만 아니라 유효 직선 검출에서도 기존 알고리즘보다 우수함을 보여준다.
Kim, Il-Joong;Oh, Heeyoung;Jeong, Woong-Seob;Lee, Jae-Joon
천문학회보
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제44권2호
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pp.48.1-48.1
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2019
We found a diffuse Hα feature with a large size of ~2' around a Herbig star, MWC 1080. It shows a strong correlation with the elongated outflow cavity centered on the star. To investigate the diffuse Hα source and the molecular cavity in detail, we carried out the high-resolution NIR spectroscopy using IGRINS. We detected six hydrogen Brackett line series, seven H2 lines, and an [Fe II] forbidden line. With the obtained spatial, kinematic, and line ratio results, we discuss the characteristics of the central MWC 1080A, the NE outflow cavity, and the SE molecular cloud regions separately. Most of the bright Brγ sources around MWC 1080A were found to be reflection nebulae, but a point-like Brγ source close to another young star, MWC 1080E, was identified as a distinct source due to MWC 1080E itself. The narrow components of the H2 lines observed around MWC 1080A were found to trace PDRs located on the wall of the main outflow cavity. Based on the shock-excited H2 and [Fe II] lines detected just inside a bow-shock shape Hα feature, we suggest that it represents the actual shock at the head of the NE outflow from MWC 1080A. Also, we newly detected the shock-excited H2 and [Fe II] lines with highly blueshifted velocities in the SE molecular cloud region. They could be related to unrevealed outflows from other young stars existing around MWC 1080A.
본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
인터레이스 방식의 카메라가로부터 사진을 촬영시, 카메라가 움직인다면, 짝수와 홀수라인의 두 영상의 불인치인 블러가 발생한다. 본 논문은 인터레이스 방식의 카메라의 떨림에 의한 짝수와 홀수라인 영상간의 불일치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 블러된 원 영상을 짝수라인과 홀수라인 영상으로 분리한다. 분리된 각 영상을 보간법을 이용하여 원 영상 크기의 영상을 생성한다. 만약 보간된 영상간의 큰 차이가 발생하면, 사진 촬영시 카메라가 움직인 경우이다 이 경우에는, 특징점 추출 및 정합, sub-pixel정합, 오류 정합된 광류제거, 영상모자이크를 통하여 불리된 두 영상으로부터 블러가 제거된 영상을 취득하는 것이다. 본 논문은 제안한 알고리즘이 카메라의 다양한 움직임의 영향으로 블러된 영상에서 선명한 영상을 생성 할 수 있음을 보였다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
We present a new waveform detection method, based on the search of distinctive line-segments. The method is based on the basic assumption that the waveform morphology of biological signals is readily characterized by a sequence of the distinctive line-segments and their structural features. In this method, the distinctive line-segments are first searched for, and a structural feature analysis is performed an the distinctive line-segments found. Experiments of detecting epileptic spikes were carried out to evaluate the detection per formance of the method. Two subjects were used for training and tuning the algorithm and four subjects for testing the method. The results were obtained on two different performance indices, detection ratio and the number of false detections per minute.
We present a new EEG waveform detection method, based on the search of distinctive line-segments. The method is based on the assumption that EEG waveform morphology is characterized by a sequence of its distinctive line-segments and their structural features. In this method, the distinctive line segments are first searched for, and the structural feature analysis is performed on the found line-segment sequence. Experiments of detecting epileptic spikes are performed on four different subjects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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