Kim , Hyun-Sool;Shin, Dae-Kyu;Chung , Tae-Yun;Park , Sang-Hui
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.7-11
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2002
In this study, fur the shape-based image retrieval, a method using local differential invariants is proposed. This method calculates the differential invariant feature vector at every feature point extracted by Harris comer point detector. Then through vector quantization using LBG algorithm, all feature vectors are represented by a codebook index. All images are indexed by the histogram of codebook index, and by comparing the histograms the similarity between images is obtained. The proposed method is compared with the existing method by performing experiments for image database including various 1100 trademarks.
특징 선택 알고리즘들은 좋은 해를 찾기 위해 거대한 문제 공간을 폭넓게 효율적으로 탐색하여야 한다. 이 논문에서는 문제 공간의 적합도 지형을 통찰해보고자 하였으며, 알고리즘들의 탐색 능력을 개선하였다. 지역 최고값과 최저값에 대한 통계에 의해 해 공간을 조사한다. 또한 기존 알고리즘들의 동작을 분석하고 이들의 해를 개선하였다.
As robots are considered one of the mainstream digital transformations, robots with machine vision becomes a main area of study providing the ability to check what robots watch and make decisions based on it. However, it is difficult to find a small object in the image mainly due to the flaw of the most of visual recognition networks. Because visual recognition networks are mostly convolution neural network which usually consider local features. So, we make a model considering not only local feature, but also global feature. In this paper, we propose a detection method of a small marker on the object using deep learning and an algorithm that considers global features by combining Transformer's self-attention technique with a convolutional neural network. We suggest a self-attention model with new definition of Query, Key and Value for model to learn global feature and simplified equation by getting rid of position vector and classification token which cause the model to be heavy and slow. Finally, we show that our model achieves higher mAP than state of the art model YOLOr.
본 논문에서는 영상에서 양쪽 눈 영역을 각각 검출하여 각 영역에 대한 지역적 이진화를 통해 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 단일 저해상도 웹 카메라 영상에서 haar-like feature를 이용해 사람의 얼굴을 검출 한 뒤, 얼굴 영역의 너비와 높이의 비율에 따라 양쪽 눈 영역을 각각 검출한다. 각 눈 영역에서 지역적으로 전처리 및 이진화를 수행하여 눈동자를 검출한다. 눈동자 검출은 HCI(Human-Computer Interface) 시스템에 사용될 수 있다.
전국 350여개의 보호소는 매년 약 10만 마리의 유기동물이 거쳐간다. 입양희망자에게 입양되지 않으면 보호소에 들어온 지 20일만에 4마리 중 1마리 꼴로 안락사를 당한다. 따라서 유기동물 발생을 방지하기 위해 손쉽게 반려동물을 등록하고 이력을 관리할 수 있는 비문 등록 기술이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 지문처럼 반려동물을 식별할 수 있는 비문을 통한 인식 기술을 개발 하기 위해 비문 영상에서 특징점을 기술 할 수 있는 지역 기술자에 대해 제안 했으며 시물레이션을 통해 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 근래의 필기체 한글인식에서 상요되고 있는 특징들의 인식 성능을 비교한다.본 연구는 인식률 뿐만 아니라 인식시스템의 효율성을 향상시키기 위한 특징 선택의 기반을 마련함에 그 목적이 있다.특징성능 비교를 위해 그 특징들의 특성들을 분석하였고,그 특성에 따라 특징들을 전역적 특징(영상변환,통계적 특징,지역/위상적 특징의 3가지 종류로 분류하였다.각 종류별로 한글 자소 특징을 나타내는데 적합한 특징들을 4-5가지씩 선정하였고,인식실험을 한글의 초성자음,횡모음,종모음별로 수행하였다. 실험에 사용된 인식기로는 오류역전파 알고리즘으로 학습된 은닉층이 하나인 다층 퍼셉트론이 사용되었다.실험에 사용된 학습 및 시험용 데이타는 PE92중 30벌이다.실험결과를 보면,1)지역/위상적 특징들이 다른 종류의 특징들보다 인식 성능이 우수하였으며,2) 통계적 특징 중에서는 망 특징과 투영특징이,전역적인 특징들 중에서는 왈쉬특징과 DCT특징이,지역/위상적 특징에서는 윤곽선 위상변화 특징과 오목성 특징이 각각 성능이 우수하였다.
본 논문에서는 기존에 제안된 LDP(Local Directional Pattern)를 기반으로 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 설계 및 구현 방법을 제안한다. LDP는 얼굴 영상을 구성하고 있는 각 화소를 주변 화소들과의 관계를 고려하여 지역적인 미세 패턴(Local Micro Pattern)으로 표현해준다. 새롭게 제시된 LDP에서 생성되는 코드들이 다양한 조건하에서 정확한 정보를 포함할 수 있는지의 여부를 검증할 필요가 있다. 따라서, 새롭게 제안된 지역 미세 패턴인 LDP를 다양한 환경에서 신속하게 검증하기 위한 평가 시스템을 구축한다. 제안된 얼굴 표정인식 평가 시스템에서는 6개의 컴포넌트를 거쳐 얼굴 표정인식률을 계산할 수 있도록 구성하였으며, Gabor, LBP와 비교하여 LDP의 인식률을 검증한다.
This study is on dancing dresses of the costumes of Gum-Mu(劍舞, sword dance) in southern, central, and northern region of Korea, focusing on the origin, characteristics and the way of dance. The reason why the Gum-Mu is full of local color is that royal Korean Gisaeng(妓生) and local Gisaeng returned to their hometown and propagated this dance to each regional Kyobang. They combined court sword with each local dance and music and formed the present style of regional Gum-Mu. Dance and music native to area, which has formed today's regional Gum-Mu. The composition of current dancing costume of the sword dance is Jeogori, Chima, Jeondae(戰帶), Jeonrib(戰笠), Kwaeja(快子) Also, The complement colors harmonizing with color of Yin-Yang & Five Elements. which are yellow, blue, white, red, and black, are usually used. And the masculinity in dance were expressed withmore use of blue, and red in the opposite but if a sword dance takes on masculine character, blue color is more used, if feminie character, reddish colors, such as pink and red, are used. Thus, JinJu, Honam, Haeju, Pyeongyang dancing Suit of Gum-Mu feature blue color, Tongyeong, Kyeonggi, Court(seoul)dancing Suit of Gum-Mu feature reddish color.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.305-323
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2010
This paper proposes an efficient and yet powerful local descriptor called phase-space partition based descriptor (PPD). This descriptor is designed for the mobile image matching and retrieval. PPD, which is inspired from SIFT, also encodes the salient aspects of the image gradient in the neighborhood around an interest point. However, without employing SIFT's smoothed gradient orientation histogram, we apply the region based gradient statistics in phase space to the construction of a feature representation, which allows to reduce much computation requirements. The feature matching experiments demonstrate that PPD achieves favorable performance close to that of SIFT and faster building and matching. We also present results showing that the use of PPD descriptors in a mobile image retrieval application results in a comparable performance to SIFT.
In this paper, we use Fuzzy Logic and Potential field method for optimal path planning of an autonomous mobile robot and apply to navigation for real-time mobile robot in 2D dynamic environment. For safe navigation of the robot, we use both Global and Local path planning. Global path planning is computed off-line using sell-decomposition and Dijkstra algorithm and Local path planning is computed on-line with sensor information using potential field method and Fuzzy Logic. We can get gravitation between two feature points and repulsive force between obstacle and robot through potential field. It is described as a summation of the result of repulsive force between obstacle and robot which is considered as an input through Fuzzy Logic and gravitation to a feature point. With this force, the robot fan get to desired target point safely and fast avoiding obstacles. We Implemented the proposed algorithm with Pioneer-DXE robot in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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