• 제목/요약/키워드: Level Descriptors

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Exploring Level Descriptors of Geometrical Thinking

  • Srichompoo, Somkuan;Inprasitha, Maitree;Sangaroon, Kiat
    • 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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    • 제15권1호
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    • pp.81-91
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    • 2011
  • The aim of this study was to explore the grade 1-3 students' geometrical thinking level descriptors based on van Hiele level descriptors. The data were collected through collection of geometric curriculum materials such as indicators and learning standards in Basic Education Core Curriculum and mathematics textbook for grades 1-3. The findings were found that 1) Inconsistency between descriptors appeared on mathematics curriculum and Thai mathematics textbooks. 2) Using topics on textbooks as criterion for exploring 5 of 7 descriptors appeared on Thai mathematics textbook indicated geometrical thinking levels based on van Hiele's model merely level 0 (Visualization) across textbooks for grades 1-3.

과학적 소양 관련 논문에서 서술자의 종류와 빈도 특성 연구 (A Study of the Kinds and Frequency Characteristics of Descriptors in the Articles Related to Scientific Literacy)

  • 이명제
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제29권4호
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    • pp.401-413
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    • 2010
  • This study analyzed the kinds and frequencies of descriptors in 154 articles in ERIC data base on the 4th day of January in 2010. The titles of the articles includes the words, 'scientific literacy'. As each descriptor is constituted of two words and over, in this study the first word in the descriptor was defined as 'restrictive word' and the rest word(s) as 'target word(s)'. The results are as follows. First, the descriptors which show high frequencies of target words are the traditionally important themes of scientific literacy education. Target words which show relatively high frequency are 'education', 'literacy', 'instruction' and 'countries'. Low frequency word is 'curriculum', which has various restrictive words and represents wide differentiation. Second, among the descriptors which show low frequencies of target words, relatively high frequency descriptors are '(and)society', 'change', 'secondary education', 'concepts', and 'biology', which have been given more attention in scientific literacy research than the rest descriptors. Third, the number of the descriptors that shows largely distributed pattern A, which happens over 15 years continuously, is over the half of all analyzed descriptors, which shows that they have been the major objectives in researches about scientific literacy. Most descriptors of pattern A shows normal distribution of frequency or the trends of increasing frequency as the time is nearer. Fourth, The descriptors are divided into four groups according to the time span. Each research trends are as follows. In later 80s, the research which emphasizes the importance of the sociality and technology in all level school science curriculum. In later 90s the research for educational change of inquiry-centered science curriculum which considers technological literacy in social contexts. In earlier 2000s the research that scientists and science teachers develop science curricula mostly related to scientific principles and thinking in chemistry and biology especially. In later 2000s case studies which relates teaching methods and science process activities to students' attitudes, scientific concepts and curricula.

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Evaluation of Histograms Local Features and Dimensionality Reduction for 3D Face Verification

  • Ammar, Chouchane;Mebarka, Belahcene;Abdelmalik, Ouamane;Salah, Bourennane
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제12권3호
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    • pp.468-488
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    • 2016
  • The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.

마커리스 트래킹을 위한 특징 서술자의 데이터베이스 생성 및 검색방법 (A Database Creation and Retrival Method of Feature Descriptors for Markerless Tracking)

  • 윤요섭;김태영
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.63-72
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    • 2011
  • 본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.

Convolutional Neural Network Based Multi-feature Fusion for Non-rigid 3D Model Retrieval

  • Zeng, Hui;Liu, Yanrong;Li, Siqi;Che, JianYong;Wang, Xiuqing
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제14권1호
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    • pp.176-190
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    • 2018
  • This paper presents a novel convolutional neural network based multi-feature fusion learning method for non-rigid 3D model retrieval, which can investigate the useful discriminative information of the heat kernel signature (HKS) descriptor and the wave kernel signature (WKS) descriptor. At first, we compute the 2D shape distributions of the two kinds of descriptors to represent the 3D model and use them as the input to the networks. Then we construct two convolutional neural networks for the HKS distribution and the WKS distribution separately, and use the multi-feature fusion layer to connect them. The fusion layer not only can exploit more discriminative characteristics of the two descriptors, but also can complement the correlated information between the two kinds of descriptors. Furthermore, to further improve the performance of the description ability, the cross-connected layer is built to combine the low-level features with high-level features. Extensive experiments have validated the effectiveness of the designed multi-feature fusion learning method.

텍스처 기술자들을 이용한 이질적 얼굴 인식 시스템 (Heterogeneous Face Recognition Using Texture feature descriptors)

  • 배한별;이상윤
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.208-214
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    • 2021
  • 최근 많은 지능형 보안 시나리오 및 범죄수사에서는 사진이 아닌 얼굴 영상과 다수의 정면 사진과의 매칭을 요구한다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 이러한 요구를 충분히 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 동일 인물의 스케치와 사진 간의 양식 차이를 줄임으로써, 이질적 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 텍스처 기술자들(그레이 레벨 동시 발생 행렬, 멀티스케일 지역 이진 패턴)을 통하여 영상의 텍스처 특징들을 각각 추출하고, 이를 바탕으로 고유특징 정규화 및 추출기법을 통해 변환 행렬을 생성하게 된다. 이렇게 생성된 벡터들 간 계산된 스코어 값은 스코어 정규화 방식들을 통하여 최종적으로 스케치 영상의 신원을 인식하게 된다.

ATM 망에서의 마코프 모델기반 VBR MPEG 비디오 트래픽 기술자에 대한 새로운 Policing 방법 (A New Policing Method for Markovian Traffic Descriptors of VBR MPEG Video Sources over ATM Networks)

  • 유상조;홍성훈;김성대
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권1A호
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    • pp.142-155
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    • 2000
  • 본 논문에서는 VBR MPEG 비디오 트래픽의 마코프 모델 기반 트래픽 기술자에 대해 효과적인 policing 방법을 제안한다. VBR 비디오 스퀀스에 대해 보다 효율적이고 정확한 자원할당 및QoS 예측을 위해 장면기반 마코프 모델을 이용한 트래픽 기술자를 사용하여 망에 그 트래픽 특성를 기술하고, 망에서는 이를 근거로 제안된 새로운 policing 알고리즘을 이용하여 모니터링을 수행한다. 마코프 모델의 안정상태 천이확률의 감시를 위해 장면상태 마다 대표성을 갖는 두 가지 감시 파라미터(평균 체류시간 및 평균 회귀시간)를 정의하여 이를 누적 평균의 형태로 모니터링 한다. 또한 장면상태의 프레임 타입별 평균 셀 발생률도 누적 평균을 이용하여 안정상태 값과 비교된다. Transient 구간에서의 변이를 고려하여 지수함수를 이용한 bounding 방법을 제시하였고, 이는 실제 비디오 시퀀스에 잘 맞는 것을 알 수 있다. 실험결과 미코프 모델 기반 트래픽 기술자에 대해 제안된 방법은 MPEG 비디오와같은 매우 복잡한 트래픽에 대해서도 효과적인 모니터링이 가능하며 부적합 트래픽에 대해서도 좋은 감시성능을 보임을 알 수 있다.

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Comparison of User-generated Tags with Subject Descriptors, Author Keywords, and Title Terms of Scholarly Journal Articles: A Case Study of Marine Science

  • Vaidya, Praveenkumar;Harinarayana, N.S.
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제7권1호
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    • pp.29-38
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    • 2019
  • Information retrieval is the challenge of the Web 2.0 world. The experiment of knowledge organisation in the context of abundant information available from various sources proves a major hurdle in obtaining information retrieval with greater precision and recall. The fast-changing landscape of information organisation through social networking sites at a personal level creates a world of opportunities for data scientists and also library professionals to assimilate the social data with expert created data. Thus, folksonomies or social tags play a vital role in information organisation and retrieval. The comparison of these user-created tags with expert-created index terms, author keywords and title words, will throw light on the differentiation between these sets of data. Such comparative studies show revelation of a new set of terms to enhance subject access and reflect the extent of similarity between user-generated tags and other set of terms. The CiteULike tags extracted from 5,150 scholarly journal articles in marine science were compared with corresponding Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title terms. The Jaccard similarity coefficient method was employed to compare the social tags with the above mentioned wordsets, and results proved the presence of user-generated keywords in Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title words. While using information retrieval techniques like stemmer and lemmatization, the results were found to enhance keywords to subject access.

칼라와 에지 히스토그램 기술자를 이용한 영상 마이닝 향상 기법 (The Usage of Color & Edge Histogram Descriptors for Image Mining)

  • 안성옥;박동원
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.111-120
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    • 2004
  • 영상의 칼라, 텍스쳐, 오브젝트의 형체 등과 같은 하위 수준의 특징을 표현할 수 있는 기술자를 MPEG-7 표준에서 규정하고 있다. 하지만, 각각의 기술자를 따로 분석함으로써는 성능 향상에 불충분한 점이 있었다. 본 논문에서는 칼라 기술자와 텍스쳐 기술자를 결합하여 영상검색의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. MPEG-7 표준에서 정의한 $l_{1}$-norm방법보다, 본 논문에서는 칼라 히스토그램의 경우 코사인 근사도 계수를, 에지 히스토그램의 경우 유클리디언 디스턴스를 적용 실험하여 진일보한 결과를 도출할 수 있었다.

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Borda count 방법을 이용한 다중 MPEG-7 서술자 조합에 관한 연구 (A study on MPEG-7 descriptor combining method using borda count method)

  • 엄민영;최윤식
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권1호
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    • pp.39-44
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    • 2006
  • 본 논문에서는 정지영상에 대해서 borda count 방법을 적용하여 MPEG-7 서술자기반 검색 결과 리스트의 조합에 대한 방법을 제한한다 대부분의 검색 엔진의 경우 MPEG극에서 정의하고 있는 서술자중 하나의 서술자만을 가지고 검색을 수행하고 있다. 이러한 경우 영상의 특성에 따라 검색 성능이 좋을 수도 있지만 그렇지 않을 수도 있다. 따라서 여러 가지 기술자들의 검색 결과를 조합하여 결과 리스트를 작성하는 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 relevance feedback 알고리즘을 이용한 검색 시스템에 대하여, 여러 가지 서술자에 대한 검색 결과에 대한 결과 리스트를 borda count 방법을 이용하여 각각의 서술자에 의한 검색 결과를 조합하여 하나의 결과 리스트를 작성하는 방법을 제안한다.