• 제목/요약/키워드: Local feature

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특징 기반 움직임 플로우를 이용한 이동 물체의 검출 및 추적 (Moving object segmentation and tracking using feature based motion flow)

  • 이규원;김학수;전준근;박규태
    • 한국통신학회논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.1998-2009
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    • 1998
  • 본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.

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Sparse and low-rank feature selection for multi-label learning

  • Lim, Hyunki
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.1-7
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.

Topological SLAM Based on Voronoi Diagram and Extended Kalman Filter

  • Choi, Chang-Hyuk;Song, Jae-Bok;Kim, Mun-Sang;Chung, Woo-Jin
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.174-179
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    • 2003
  • Through the simultaneous localization and map building (SLAM) technique, a robot can create maps about its unknown environment while it continuously localizes its position. Grid maps and feature maps have been widely used for SLAM together with application of probability methods and POMDP (partially observed Markov decision process). But this approach based on grid maps suffers from enormous computational burden. Topological maps, however, have drawn more attention these days because they are compact, provide natural interfaces, and are easily applicable to path planning in comparison with grid maps. Some topological SLAM techniques like GVG (generalized Voronoi diagram) were introduced, but it enables the robot to decide only whether the current position is part of GVG branch or not in the GVG algorithm. In this paper, therefore, to overcome these problems, we present a method for updating a global topological map from the local topological maps. These local topological maps are created through a labeled Voronoi diagram algorithm from the local grid map built based on the sensor information at the current robot position. And the nodes of a local topological map can be utilized as the features of the environment because it is robust in light of visibility problem. The geometric information of the feature is applied to the extended Kalman filter and the SLAM in the indoor environment is accomplished. A series of simulations have been conducted using a two-wheeled mobile robot equipped with a laser scanner. It is shown that the proposed scheme can be applied relatively well.

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가중치 기반 Bag-of-Feature와 앙상블 결정 트리를 이용한 정지 영상에서의 인간 행동 인식 (Human Action Recognition in Still Image Using Weighted Bag-of-Features and Ensemble Decision Trees)

  • 홍준혁;고병철;남재열
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38A권1호
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    • pp.1-9
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    • 2013
  • 본 논문에서는 CS-LBP (Center-Symmetric Local Binary Pattern) 특징과 공간 피라미드를 이용한 BoF (Bag of Features)를 생성하고 이를 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. BoF를 생성하기 위해 영상을 균일한 패치로 나누고, 각 패치 마다 CS-LBP 특징을 추출한다. 행동 분류 성능을 향상시키기 위해 패치들마다 추출한 특징벡터들에 대해 K-mean 클러스터링을 적용하여 코드 북을 생성한다. 본 논문에서는 영상의 지역적인 특성을 고려하기 위해 공간 피라미드 방법을 적용하고 각 공간 레벨에서 추출된 BoF에 대해 가중치를 적용하여 최종적으로 하나의 특징 벡터로 결합한다. 행동 분류를 위해 결정트리의 앙상블로 이루어진 랜덤 포레스트는 학습 단계에서 각 행동 클래스를 위한 분류 모델을 만든다. 가중 BoF가 적용된 랜덤 포레스트는 다양한 인간 행동 영상을 포함하고 있는 Standford Actions 40 데이터를 성공적으로 분류하였다. 또한 기존 방법에 비해 분류 성능이 유사하거나 우수하며, 한 장의 영상에 대해 빠른 인식속도를 보였다.

Fabrication and Electrical Properties of Local Damascene FinFET Cell Array in Sub-60nm Feature Sized DRAM

  • Kim, Yong-Sung;Shin, Soo-Ho;Han, Sung-Hee;Yang, Seung-Chul;Sung, Joon-Ho;Lee, Dong-Jun;Lee, Jin-Woo;Chung, Tae-Young
    • JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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    • 제6권2호
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    • pp.61-67
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    • 2006
  • We fabricate local damascene FinFET cell array in sub-60nm feature sized DRAM. The local damascene structure can remove passing-gate-effects in FinFET cell array. p+ boron in-situ doped polysilicon is chosen for the gate material, and we obtain a uniform distribution of threshold voltages at around 0.7V. Sub-threshold swing of 75mV/d and extrapolated off-state leakage current of 0.03fA are obtained, which are much suppressed values against those of recessed channel array transistors. We also obtain a few times higher on-state current. Based on the improved on- and off-state current characteristics, we expect that the FinFET cell array could be a new mainstream structure in sub-60nm DRAM devices, satisfying high density, low power, and high-speed device requirements.

명확한 형태 표현을 위한 셀 쉐이딩 (Cel Shading for Apparent Shape)

  • 정재민;서상현;박영섭;윤경현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.19-25
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    • 2008
  • 본 논문에서는 지역 광원을 통해 음영 대비를 증가시켜 객체의 형태를 명확하게 나타낼 수 있는 셀 웨이딩 기법에 대하여 설명한다. 객체의 형태를 명확하게 나타내기 위하여, 본 논문은 가상의 지역 광원을 사용하여 입체감을 살리고 이를 통해 객체의 지역적 형태가 잘 나타나게 하였다. 또한 영역의 특성에 맞추어 형태를 자세히 묘사하기 위해 곡률과 세일리언시를 사용하여 영역의 복잡도와 중요도에 따라 음영 대비를 조절하였다. 이러한 기법은 광원의 위치와는 상관없이 객체의 전반적인 형태를 잘 표현할 수 있다.

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볼록 구조자룰 위한 최적 분리 알고리듬 (An Optimal Decomposition Algorithm for Convex Structuring Elements)

  • 온승엽
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제48권9호
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    • pp.1167-1174
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    • 1999
  • In this paper, we present a new technique for the local decomposition of convex structuring elements for morphological image processing. Local decomposition of a structuring element consists of local structuring elements, in which each structuring element consists of a subset of origin pixel and its eight neighbors. Generally, local decomposition of a structuring element reduces the amount of computation required for morphological operations with the structuring element. A unique feature of our approach is the use of linear integer programming technique to determine optimal local decomposition that guarantees the minimal amount of computation. We defined a digital convex polygon, which, in turn, is defined as a convex structuring element, and formulated the necessary and sufficient conditions to decompose a digital convex polygon into a set of basis digital convex polygons. We used a set of linear equations to represent the relationships between the edges and the positions of the original convex polygon, and those of the basis convex polygons. Further. a cost function was used represent the total processing time required for computation of dilation/erosion with the structuring elements in a decomposition. Then integer linear programming was used to seek an optimal local decomposition, that satisfies the linear equations and simultaneously minimize the cost function.

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Local Similarity based Discriminant Analysis for Face Recognition

  • Xiang, Xinguang;Liu, Fan;Bi, Ye;Wang, Yanfang;Tang, Jinhui
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권11호
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    • pp.4502-4518
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    • 2015
  • Fisher linear discriminant analysis (LDA) is one of the most popular projection techniques for feature extraction and has been widely applied in face recognition. However, it cannot be used when encountering the single sample per person problem (SSPP) because the intra-class variations cannot be evaluated. In this paper, we propose a novel method called local similarity based linear discriminant analysis (LS_LDA) to solve this problem. Motivated by the "divide-conquer" strategy, we first divide the face into local blocks, and classify each local block, and then integrate all the classification results to make final decision. To make LDA feasible for SSPP problem, we further divide each block into overlapped patches and assume that these patches are from the same class. To improve the robustness of LS_LDA to outliers, we further propose local similarity based median discriminant analysis (LS_MDA), which uses class median vector to estimate the class population mean in LDA modeling. Experimental results on three popular databases show that our methods not only generalize well SSPP problem but also have strong robustness to expression, illumination, occlusion and time variation.

인공위성 영상의 객체인식을 위한 영상 특징 분석 (Feature-based Image Analysis for Object Recognition on Satellite Photograph)

  • 이석준;정순기
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.35-43
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    • 2007
  • 본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.

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주파수 영역에서 각도 투영법을 이용한 회전 및 천이 불변 특징 추출 (Rotation and Translation Invariant Feature Extraction Using Angular Projection in Frequency Domain)

  • 이범식;김문철
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.27-33
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    • 2006
  • 본 논문은 회전 및 천이 불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극 좌표계에서 동일한 공간주파수에서 각도방향으로 투영을 함으로써 각도 투영법을 만들어 냈으며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수의 합과 표준 편차를 특징벡터로 이용하였다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위하여 극 좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검 색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등 방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에서 효율적인 검색률을 보인다.

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