In this paper, this system makes use of the analog sensor and converts the feature of fish analog signal when sensor is operating with CPU(80C196KC). Then, After signal processing, this feature Is classified a special feature and a outline of fish by using the neural network, one of the artificial intelligence scheme. This neural network classifies fish pattern of very simple and short calculation. This has linear activation function and the error backpropagation is used as a learning algorithm. And the neural network is learned in off-line process. Because an adaptation period of neural network is too long time when random initial weights are used, off-line learning Is induced to decrease the Progress time We confirmed this method has better performance than somewhat outdated machines.
In this paper we have presented approach to automatic the direction feature vectors detection, which detects the ridge line directly in gray scale images. In spite of a greater conceptual complexity, we have shown that our technique has less computational complexity than the complexity of the techniques which require binarization and thinning. Afterwards a various direction feature vectors is changed four direction feature vectors. In this paper used matching method is four direction feature vectors based matching. This four direction feature vectors consist feature patterns in fingerprint images. This feature patterns were used for identification of individuals inputed multilayer Neural Networks(NN) which has capability of excellent pattern identification.
This study introduces a robust feature detector for sonar data from a general fixed-type of sonar ring. The detector is composed of a data association filter and a feature extractor. The data association filter removes false returns provided frequently from sonar sensors, and classifies set of data from various objects and robot positions into a group in which all the data are from the same object. The feature extractor calculates the geometries of the feature for the group. We show the possibility of extracting circle feature as well as a line and a point features. The proposed method was applied to a real home environment with a real robot.
Kim, Ji-Hoon;Im, Myung-Shim;Lee, Hyung-Mok;Lee, Myung-Gyoon;AMUSES team, AMUSES team
천문학회보
/
제35권2호
/
pp.40.2-40.2
/
2010
Polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) features have emerged as one of the most important infrared (IR) features since these PAH features dominate mid-IR spectra of galaxies and are ubiquitous within galactic and extragalactic objects. These PAH features have the potentials to become reliable star formation rate (SFR) proxies and diagnostics of physical conditions of interstellar medium, such as ionization states of dust grains and grain sizes. While constructing an unbiased library of 44 sample galaxies selected from 5MUSES sample, AKARI mJY Unbiased Survey of Extragalactic Sources in 5MUSES (AMUSES) intends to measure and to calibrate the PAH 3.3 mm emission feature which has not been studied extensively due to its weak strength and dearth of capable instruments. Out of 20 target galaxies, we detected the 3.3mm feature from eight galaxies and measured their line strengths, line widths and line ratios with other PAH emission features. Sample galaxies whose spectral energy distributions (SEDs) are classified as starburst-type have clearly stronger 3.3mm emission features than ones with AGN-type SEDs. We also found that there is a correlation between the PAH 3.3mm luminosity and total IR luminosity within our sample galaxies, albeit a large scatter. We further discuss implications of our results.
The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.
Feature based stereo matching is an effective way to perform 3D building reconstruction. However, in urban scene, the cluttered background and various building structures may interfere with the performance of building reconstruction. In this paper, we propose a novel method to robustly reconstruct buildings on the basis of rectangle regions. Firstly, we propose a multi-scale linear feature detector to obtain the salient line segments on the object contours. Secondly, candidate rectangle regions are extracted from the salient line segments based on their local information. Thirdly, stereo matching is performed with the list of matching line segments, which are boundary edges of the corresponding rectangles from the left and right image. Experimental results demonstrate that the proposed method can achieve better accuracy on the reconstructed result than pixel-level stereo matching.
In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.
In this paper, we will present a container auto-landing system, the system use the stereo camera to measure the container depth information. And the container region can be detected by using its hough line feature. In the line feature detection algorithm, we will detect the parallel lines and perpendicular lines which compose the rectangle region. Among all the candidate regions, we can select the region with the same aspect-ratio to the container. The region will be the detected container region. After having the object on both left and right images, we can estimate the distance from camera to object and container dimension. Then all the detect dimension information and depth inform will be applied to reconstruct the virtual environment of crane which will be introduce in this paper. Through the simulation result, we can know that, the container detection rate achieve to 97% with simple background. And the estimation algorithm can get a more accuracy result with a far distance than the near distance.
An effective do-blurring algorithm is proposed to remove the blur of the even and the odd line images of the interlaced scan type camera. n the object or the camera moves fast while the interlaced scan type digital camera is acquiring images, blur is often created due to the misalignment between two images of even and odd lines. In this paper, the blurred original image is separated into the even and the odd line images of the half size. Two full sized images are generated using interpolation technique based on these two in ages. Again, these images are signed and combined through the processes of feature extraction, matching, sub-pixel matching, outlier removal, and mosaicking. De-blurring simulations about the images of different camera motions have been done.
Computer security has become a critical issue with the rapid development of business and other transaction systems over the Internet. The application of artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection systems has been increasing recently. But most research is focused on improving the classification performance of a classifier. Selecting important features from input data leads to simplification of the problem, and faster and more accurate detection rates. Thus selecting important features is an important issue in intrusion detection. Another issue in intrusion detection is that most of the intrusion detection systems are performed by off-line and it is not a suitable method for a real-time intrusion detection system. In this paper, we develop the real-time intrusion detection system, which combines an on-line feature extraction method with the Least Squares Support Vector Machine classifier. Applying the proposed system to KDD CUP 99 data, experimental results show that it has a remarkable feature extraction and classification performance compared to existing off-line intrusion detection systems.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.