• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1692-1700
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• 2009

본 논문에서는 메쉬 법선 벡터들의 방향 분포를 3차원 모델의 특징 기술자로 제안한다. 특징 기술자로써 요구되는 회전 불변을 주성분 분석법(PCA)으로 처리하고 잡음첨가에 강건하도록 메쉬 간략화를 수행한다. 표면적이 작은 면에 대한 정보가 특징 기술자를 구성하는데 더 적게 반영되도록 법선 벡터의 분포를 각 다각형의 면적에 비례하게 표본을 뽑아 법선 벡터에 가중치를 적용하고 보간하여 변별력을 높인다. 모델간의 유사도는 특징 기술자의 거리를 정규화한 확률 밀도 히스토그램의 L1-norm으로 측정한다. 제안한 방법이 기존 방법에 비해 검색 순위 평균(ANMRR)으로 나타낸 검색 성능이 약 17.2%, 정량적 변별 척도로 나타낸 검색 성능이 최소 9.6%에서 최대 17.5%까지 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.422-431
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• 2000

본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권3호
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• pp.199-209
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• 2000

본 연구에서는 기존의 형태추적법을 이용한 해양의 연속 AVHRR 위성화상자료 상의 유속추정 방법을 해양의 전선이나 소용돌이의 경계부를 정의하는데 있어 객관적 알고리즘을 이용하여 개선하였다. 그것을 위하여 Sobel 필터를 사용하였다. 이 Sobel 필터는 화상상의 객체의 가장자리를 추정하는데 대단히 효과적인 필터로서 판명되었다. Sobel 방법을 이용하여 가장자리를 정의한 후 그 가장자리 상에서 유속 백터를 추정하기 위하여 Pattem tile 과 Search tile 의 중심좌표를 선정할 필요가 있다. 본 연구에서 개발한 최대상관법을 이용한 형태추적법은 화상 전체를 이용할 필요 없이 객체가 정의된 부분화상을 이용하여 유속 벡터를 추정하기 때문에 훨씬 빠르고 효과적이었다. 동해에서 ADCP를 이용한 현장 관측자료와 비교하여 본 연구에서 개발한 방법의 타당성을 분석한 바로는 유속치에서 약 35% 이하 감소, 해류방향에서 약 $34^{\circ}$ 이하의 오차가 발생한 결과를 얻었다. 이는 기존의 결과와 비교할 때 향상된 결과로 평가된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.256-265
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• 2003

지문을 기반으로 하는 생체 인식 시스템이 보다 실용적이고 높은 신뢰성을 가지기 위해서는, 입력지문의 회전에 강인해야 할뿐만 아니라 검증이나 인식에 소요되는 응답 시간이 짧아야 한다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인할 뿐만 아니라 처리속도가 빠른 방향성 필터 뱅크 기반의 지문 특징 추출 및 정합 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 방향별 대역 영상으로 효과적으로 분해해 주는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 지문 패턴의 특징을 빠른 속도로 추출할 뿐만 아니라 특징 벡터 간 유클리드 거리에 기반하여 정합을 수행하기 때문에 전체 응답 속도가 매우 빠르다. 회전에 대해 강인한 특성을 가지도록 하기 위해 방향성 필터 뱅크에 의해 분해된 대역 영상에서 다양한 회전을 고려한 특징 백터 집합을 구성한 다음 등록된 단일템플릿 특징 백터와 정합을 수행한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법 중 선두적인 방법 중의 하나인 Gabor 필터 뱅크 기반 방법에 상응하는 정확도를 가지면서 훨씬 빠른 속도로 검증을 수행할 뿐만 아니라 회전에 강인한 특성을 가짐을 보여 주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.28-31
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• 2009

In this paper, a new approach for solid texture synthesis from input volume data is presented. In the pre-process, feature vectors and a similarity set were constructed for input volume data. The feature vectors were used to construct neighboring vectors for more accurate neighborhood matching. The similarity set which recorded 3 candidates for each voxel helped more effective neighborhood matching. In the synthesis process, the pyramid synthesis method was used to synthesize solid textures from coarse to fine level. The results of the proposed approach were satisfactory.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.475-483
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• 2012

음성 신호의 특성은 인접한 프레임에서 크게 변화하지 않는다. 따라서 비슷한 특징벡터들에 내재된 중복성을 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문의 목적은 음성인식에 있어서 음성 특징벡터가 최소의 중복성과 최대의 유효한 정보를 갖는 조건을 찾는 것이다. 이를 이하여 우리는 하나의 감시 파라미터를 통하여 중복성 저감을 실현하고, 그 결과가 FVQ/HMM을 사용한 화자독립 음성인식에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 인식률을 저하시키지 않고 특징벡터의 수를 30% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.240-246
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• 2003

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 양방향 반올림 필터를 이용한 객체 영역 기반 고속 영상 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법은 웨이브릿 변환 영역의 부대역 전체에서 특징 벡터를 추출하기 때문에 불필요한 배경 정보가 포함됨으로써 검색 효율이 감소하였다. 제안한 방법은 양방향 반올림 필터를 이용하여 객체 영역에서만 특징 벡터를 추출함으로써 불필요한 배경 정보를 제거하여 검색 효율을 향상시킨다. 그리고, 색상 정보에 관한 특징 벡터 수를 감소하여도 일정한 검색 효율을 유지한다. 결론적으로, 영상의 특성에 따라 다소 차이는 있으나 2.5%∼5.3%의 검색 효율이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.59-66
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• 2022

본 논문에서는 음성 데이터에서 특징벡터를 추출한 후 이를 분석하여 화자의 성별을 분류하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 고객이 전화 등 음성을 통해 서비스를 요청할 시 요청한 고객의 성별을 자동으로 인식함으로써 직접 듣고 분류하지 않아도 되는 편의성을 제공한다. 학습된 모델을 활용하여 성별을 분류한 후 성별마다 요청 빈도가 높은 서비스를 분석하여 고객 맞춤형 추천 서비스를 제공하는 데에 유용하게 활용할 수 있다. 본 연구는 공백을 제거한 남성 및 여성의 음성 데이터를 기반으로 각각의 데이터에서 MFCC를 통해 특징벡터를 추출한 후 SVM 모델을 활용하여 기계학습을 진행하였다. 학습한 모델을 활용하여 음성 데이터의 성별을 분류한 결과 94%의 성별인식률이 도출되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.283-288
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• 2011

본 연구에서는 객체 코너의 분산치에 기반한 코렐로그램 형태검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음 단계로 진행된다. 먼저 영상 내 객체의 코너 점을 추출한 후 이들의 분산치를 구한다. 그리고 각각의 코너영역들의 분산치 중 최대/최소값을 추출한다. 그리고 이 최대/최소값을 이용하여 코렐로그램 매핑을 한 후 유사도를 측정하게 된다. 제안된 기법은 영상 내에서 형태 구조가 분명한 객체의 실험에서 성능이 우수하였으며 객체의 이동이나 회전에도 강인하였으며 코너 패치 히스토그램을 이용한 형태 검색에 비해 약 0.03%의 향상된 recall을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.912-915
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• 2002

본 연구에서는 KL변환에 의한 고유벡터를 구하고, 이를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시하고자 한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징 공간상에서 최소거리 기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 필기체숫자의 특징을 구한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 캐나다 Concordia 대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하였으며, 실험한 결과 인식률은 96.2%이었다.