• 제목/요약/키워드: Global feature

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Improved marine predators algorithm for feature selection and SVM optimization

  • Jia, Heming;Sun, Kangjian;Li, Yao;Cao, Ning
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권4호
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    • pp.1128-1145
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    • 2022
  • Owing to the rapid development of information science, data analysis based on machine learning has become an interdisciplinary and strategic area. Marine predators algorithm (MPA) is a novel metaheuristic algorithm inspired by the foraging strategies of marine organisms. Considering the randomness of these strategies, an improved algorithm called co-evolutionary cultural mechanism-based marine predators algorithm (CECMPA) is proposed. Through this mechanism, search agents in different spaces can share knowledge and experience to improve the performance of the native algorithm. More specifically, CECMPA has a higher probability of avoiding local optimum and can search the global optimum quickly. In this paper, it is the first to use CECMPA to perform feature subset selection and optimize hyperparameters in support vector machine (SVM) simultaneously. For performance evaluation the proposed method, it is tested on twelve datasets from the university of California Irvine (UCI) repository. Moreover, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) can be a real-world application and is spreading in many countries. CECMPA is also applied to a COVID-19 dataset. The experimental results and statistical analysis demonstrate that CECMPA is superior to other compared methods in the literature in terms of several evaluation metrics. The proposed method has strong competitive abilities and promising prospects.

Seismic responses of hyperbolic cooling towers under horizontal and vertical earthquake

  • Zhang, Jun-Feng;Wang, Yuan-Hao;Li, Jie;Zhao, Lin
    • Earthquakes and Structures
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    • 제20권4호
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    • pp.405-415
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    • 2021
  • Following the dynamic property analysis and elaboration, linear response spectrum analysis (RSA) and response history analysis (RHA) were conducted on a representative hyperbolic cooling towers (HCT) in present study. The seismic responses in tower shell were illustrated in detail, including the internal force amplitude, modal contribution, influence from damping ratio, comparison of results got from RSA and RHA and especially the latitude distributions of internal forces. The results show that the eigenmodes could be classified in a new method into four types according to their mode shapes and only the lateral bending modes and vertical stretching modes are meaningful for horizontal and vertical earthquake correspondingly. The bending modes and seismic deformation display the same feature which is global lateral bending accompanied by minute circular flow displacement of section. This feature also decides the latitude distributions of internal forces as sine or cosine. Moreover, the following method is also proposed for approximate estimation of internal force amplitudes without time-consuming response history analysis: getting the response spectrums of the selected ground accelerations and then comparing values of response spectrums at the natural period of first lateral bending mode because it is always prime dominant for horizontal seismic responses.

형상 특징자 기반 강인성 3D 모델 해싱 기법 (Robust 3D Model Hashing Scheme Based on Shape Feature Descriptor)

  • 이석환;권성근;권기룡
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.742-751
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    • 2011
  • 본 논문에서는 형상 특징자인 열 커널 인증 (Heat Kernel Signature, HKS)를 기반으로 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 키와 매개변수에 의존한 형상 특징자 기반 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 방법에서는 Mesh Laplace 연산자의 고유치와 고유벡터에 의하여 각 꼭지점에 대한 전역 및 국부 타임 HKS 계수를 구한 다음, 이 계수들을 정방형 2D 셀로 군집화한다. 그리고 각 셀에 할당된 HKS 계수 쌍의 거리 가중치 기반으로 정의된 특징계수와 랜덤 계수 키와의 조합에 의하여 중간 해쉬 계수를 생성한 다음, 이진화 과정에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 본 실험에서는 3D 범용 툴을 이용한 다양한 기하하적 공격과 위상학적 공격을 통하여 강인성을 평가하였고, 모델과 키 조합에 대한 해쉬의 유일성을 평가하였다. 또한 인증 범위를 만족히는 공격 세기를 측정함으로써 모델 공간성을 평가하였다. 실험결과로부터 제안한 3D 모델 해싱이 기존 해싱에 비하여 강인성 모델 공간성 및 유일성이 우수함을 확인하였다.

선군집분할방법에 의한 특징 추출 (Feature Extraction by Line-clustering Segmentation Method)

  • 황재호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권4호
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    • pp.401-408
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    • 2006
  • 영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.

윤곽선 변동율을 이용한 물체의 2차원 형태 기술 (Two-Dimensional Shape Description of Objects using The Contour Fluctuation Ratio)

  • 김민기
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.158-166
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    • 2002
  • 본 논문에서는 윤곽선 세그먼트의 양 끝점을 잇는 직선과 곡선의 길이의 비율로 윤곽선 변동율을 정의하고, 이로부터 윤곽선의 형태를 기술하는 방법을 제안하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트로부터 계산되기 때문에 회전이나 크기 변형에 불변하는 윤곽선 세그먼트를 추출해야 한다. 이를 위하여 전체 윤곽선의 길이에 비례하는 상대적인 길이로 윤곽선을 분할하고 윤곽선 상의 모든 점을 분할점으로 하는 중첩된 윤곽선 세그먼트를 이용하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트의 단위 길이에 따라 국소적 또는 전역적인 특징을 나타내므로, 윤곽선 변동율의 분포를 나타내는 특징 벡터로 물체의 형태를 기술하고, 단위 길이별로 특징 벡터를 비교하여 윤곽선 형태의 유사도를 계산한다. 제안된 방법을 구현하여 15종의 물고기 영상에 대하여 회전 및 크기 변형을 가한 총 165개의 영상에 대하여 실험한 결과, 회전 및 크기 변형에 대한 불변성은 물론 정규화된 체인코드 히스토그램(NCCH)과 링 프로젝션(TRP)을 이용한 방법에 비하여 군집화 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.

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영상 검색을 위한 점진적 블록 크기 기반의 효율적인 손실 좌표 압축 기술 (Gradual Block-based Efficient Lossy Location Coding for Image Retrieval)

  • 최경민;정현일;김해광
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.319-322
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    • 2013
  • MPEG-7 CDVS (Compact Descriptor for Visual Search)분야에서 표준화하고 있는 현대의 모바일 디바이스 및 서버에서 사용되는 영상검색과 매칭 알고리즘들은 SIFT(scale invariant feature transform)와 SURF(speeded up robust features) 같은 강인한 디스크립터를 기반으로 하는 특징 점에 의한 알고리즘으로 이루어진다. 이러한 특징 점들은 크게 좌표와 디스크립터로 나누어져 있다. 빠르고 정확한 검색을 위해서 특징 점들은 디바이스에서 서버, 또는 서버에서 디바이스로 자유롭게 전송이 되어야 하므로 과거에 여러 압축 알고리즘들이 제안 되었다. 이 논문에서는 특징 점들의 분포 및 연관성 등을 관찰하고 연구하여 좌표의 정보를 효율적으로 압축하면서 정확도를 보존할 수 있는 점진적 블록 크기 기반의 손실 좌표 압축 알고리즘을 제안한다. 실험 결과로부터 현재 가장 효율이 좋은 알고리즘 보다 특징 점당 비트가 평균적으로 0.3~0.4bit(5%~6%) 감소하고 정확도(TP,FP,TN)가 데이터 종류에 따라 유지되거나 미약하게 상승하는 결과를 얻었다.

웨이브렛 영역의 BDIP 및 BVLC 특징과 WPCA 분류기를 이용한 질감 분류 (Texture Classification Using Wavelet-Domain BDIP and BVLC Features With WPCA Classifier)

  • 김남철;김미혜;소현주;장익훈
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권2호
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    • pp.102-112
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    • 2012
  • 본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.

구조적 분류 기법을 기반으로 한 정보 시각화 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of an Information Visualization System based on Structured Classification Technique)

  • 김영란;구연설
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권12호
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    • pp.3514-3522
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    • 1999
  • 대량의 정보를 대상으로 하는 웹 정보 검색 기술은 정보를 수집하는 방법과 브라우징의 시각화 인터페이스 기법에 대해 활발히 연구가 진행된 반면에, 수집된 정보를 효율적으로 분류하는 구조적 모델링에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 이 논문에서는 정보의 구조적 모델을 기반으로 하여 정보의 특성을 시각적인 기법으로 제공함으로써 사용자의 검색 환경을 효율적으로 운용하는데 목적이 있다. 이를 위해 정보가 갖는 특성을 기반으로 하여 정보를 Facet 단위로 분류하는 구조적 방법을 제안하고, 정보간의 관련성을 정의한다. 또한, 각 Facet 단위의 정보가 갖는 특성에 대한 분석 결과를 다중 뷰를 통해 시각화한다. 따라서, 사용자는 검색 대상 범위의 정보에 대한 체계적인 구조 및 시각화된 정보를 인지한 후, 좀 더 쉽게 검색을 수행할 수 있다. 중심어 매칭 방식에 의한 검색 결과 목록을 제시하는 기존의 검색 기법이 정보를 찾는데 중점을 둔 반면에, 이 논문은 저장된 정보가 무엇이 있는지를 구조적으로 표현하여 사용자의 이해도를 향상시킴으로써 사용자의 관점에 중점을 둔다.

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웨이브릿 변환 영역에서 특징추출을 이용한 내용기반 영상 검색 (Content-based Image Retrieval using Feature Extraction in Wavelet Transform Domain)

  • 최인호;이상훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.415-425
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    • 2002
  • 본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.

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Point Pattern Matching Algorithm Using Unit-Circle Parametrization

  • Choi, Nam-Seok;Lee, Byung-Gook;Lee, Joon-Jae
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.825-832
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    • 2010
  • This paper presents only a matching algorithm based on Delaunay triangulation and Parametrization from the extracted minutiae points. This method maps local neighborhood of points of two different point sets to unit-circle using topology information by Delaunay triangulation method from feature points of real fingerprint. Then, a linked convex polygon that includes an interior point is constructed as one-ring which is mapped to unit-circle using Parametrization that keep shape preserve. In local matching, each area of polygon in unit-circle is compared. If the difference of two areas are within tolerance, two polygons are consider to be matched and then translation, rotation and scaling factors for global matching are calculated.