Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.134-138
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2002
The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.19
no.4
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pp.23-40
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1993
In this paper, we developed a prototype part recognition system for FMS (Flexible Manufacturing System) by comparing the features extracted from CAD data and the features obtained from the image through a single camera, Good or distinct features with high recognition efficiency for a specific part are obtained automatically and intelligently according to the rules from CAD data. Since the selection of distinct features are done automatically without any human interference, the developed system seems to be quite robust. Fourther, since it uses only a few distinct features on-line among many features and all the time-consuming calculations are done off-line, it is possible to recognize each part quickly and accurately. In order to evaluate the performance and the effectiveness of the developed system, two example(L and T shaped parts) are tested and the results are reported.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.1
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pp.9-14
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2017
In this paper, we propose that the contrast features of octave spectrum can be used to show spectral contrast features of some music clips. It shows the relative spectral distribution rather than average spectrum. From the experiment, it can be seen the method of spectral contrast features has a good performance in classification of music styles. Another comparative experiment shows that the method of spectral contrast features can better distinguish different music styles than the method of MFCC features that commonly used previously in the classification system of music styles.
In this paper, we studied the use of the foreground and background features and SVM classifier to improve the accuracy of offline handwritten numeral recognition. The foreground features are two directional features: directional gradient feature by Kirsch operators and directional stroke feature by local shrinking and expanding operations, and the background feature is concavity feature which is extracted from the convex hull of the numeral, where the concavity feature functions as complement to the directional features. During classification of the numeral, these three features are combined to obtain good discrimination power. The efficiency of our scheme is tested by recognition experiments on the handwritten numeral database CENPARMI, where SVM classifier with RBF kernel is used. The experimental results show the usefulness of our scheme and recognition rate of 99.10% is achieved.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.2
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pp.259-266
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1992
For CAD/CAPP integration, part information on not only geometry but also machining characteristics should be delivered and commonly used between designers and process planners. In this study, the machining features, as linking factors of the integration, are represented as the combination of functional features and atomic features and grouped into a hierarchical database. And the feature based modelling approach is used by generating information on the machining features in design stage. These features are drawn by analyzing real decision rules of process planners. The database using the machining features is built and used for application modules of process planning, operation planning and standard time estimation.
In this paper, we propose a novel feature for recognizing handwritten Odia numerals. By using polygonal approximation, each numeral is segmented into segments of equal pixel counts where the centroid of the character is kept as the origin. Three primitive contour features namely, distance (l), angle (${\theta}$), and arc-tochord ratio (r), are extracted from these segments. These features are used in a neural classifier so that the numerals are recognized. Other existing features are also considered for being recognized in the neural classifier, in order to perform a comparative analysis. We carried out a simulation on a large data set and conducted a comparative analysis with other features with respect to recognition accuracy and time requirements. Furthermore, we also applied the feature to the numeral recognition of two other languages-Bangla and English. In general, we observed that our proposed contour features outperform other schemes.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.5
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pp.415-434
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2015
In this paper we overview the literature on common features analysis of economic time series. Starting from the seminal contributions by Engle and Kozicki (1993) and Vahid and Engle (1993), we present and discuss the various notions that have been proposed to detect and model common cyclical features in macroeconometrics. In particular, we analyze in details the link between common cyclical features and the reduced-rank regression model. We also illustrate similarities and differences between the common features methodology and other popular types of multivariate time series modelling. Finally, we discuss some recent developments in this area, such as the implications of common features for univariate time series models and the analysis of common autocorrelation in medium-large dimensional systems.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.2
no.1
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pp.5-16
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2012
This study analyzes the availability of access features in children's non-fiction as compared to their prevalence in adult non-fiction because such features are an important part of the research process increasingly demanded of younger and younger students in schools. Access features studied include: table of contents, index, bibliography, endnotes/footnotes, glossary, and suggestions for further reading list. This study found that children's non-fiction books were less likely to include bibliographies or endnotes, but more likely to include glossaries or suggested reading lists. Tables of contents and indexes were the two most popular access features in each section. Results are divided by Dewey Decimal Classification classes.
The aim of this study is to investigate categorical characteristics of 'mak' and their discourse functions through analyzed the prosodic features of 'mak'. The previous studies of 'mak' focused on grammatical or semantic characteristics, but this study focuses on the prosodic features of 'mak' based on speech data. As a result, adverb 'mak' and discourse marker 'mak' are distinguished from prosodic boundary, duration, pause and sort of number tonal patterns. Functions of discourse marker 'mak' is as follows: Maintenance of utterance, Attention, Delay, Expression negative manner. These functions have salient prosodic features related to their functions. Consequently prosodic features are important to analyze categorical characteristics and to establish functions of 'mak'.
This study explored elementary teachers' perceptions on the essential features of science inquiry, the appropriateness of inquiry activities to science inquiry, and the essential features of inquiry by inquiry activities. 85 elementary teachers' perceptions were investigated using Likert scale survey, and 7 teachers were interviewed. The results are as follows. First, the features that elementary teachers perceived the most essential were 'Engaging students in evaluating their explanations in light of alternative explanations' and 'Engaging students in communicating and justifying their explanations'. Second, The inquiry activities that teachers thought the most appropriate to science inquiry were 'experiment' and 'project'. On the other hand, the perceptions on 'discussion' and 'field trip' were relatively low. Third, the inquiry activity that showed the highest mean score of five essential features of inquiry was 'experiment' while the mean score of 'field trip' was the lowest. Educational implications about the science inquiry were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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