• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2485-2492
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• 2018

The rapid development of large-scale integrated circuits has brought great challenges to the circuit testing and diagnosis, and due to the lack of exact fault models, inaccurate analog components tolerance, and some nonlinear factors, the analog circuit fault diagnosis is still regarded as an extremely difficult problem. To cope with the problem that it's difficult to extract fault features effectively from masses of original data of the nonlinear continuous analog circuit output signal, a novel approach of feature extraction and dimension reduction for analog circuit fault diagnosis based on wavelet packet decomposition, local linear embedding algorithm, and clone selection algorithm (WPD-LLE-CSA) is proposed. The proposed method can identify faulty components in complicated analog circuits with a high accuracy above 99%. Compared with the existing feature extraction methods, the proposed method can significantly reduce the quantity of features with less time spent under the premise of maintaining a high level of diagnosing rate, and also the ratio of dimensionality reduction was discussed. Several groups of experiments are conducted to demonstrate the efficiency of the proposed method.

• ETRI Journal
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• 제46권4호
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• pp.648-659
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• 2024

Author verification is challenging because of the diversity in writing styles. We propose an enhanced handwriting verification method that combines handcrafted and automatically extracted features. The method uses a genetic algorithm to reduce the dimensionality of the feature set. We consider offline Bangla handwriting content and evaluate the proposed method using handcrafted features with a simple logistic regression, radial basis function network, and sequential minimal optimization as well as automatically extracted features using a convolutional neural network. The handcrafted features outperform the automatically extracted ones, achieving an average verification accuracy of 94.54% for 100 writers. The handcrafted features include Radon transform, histogram of oriented gradients, local phase quantization, and local binary patterns from interwriter and intrawriter content. The genetic algorithm reduces the feature dimensionality and selects salient features using a support vector machine. The top five experimental results are obtained from the optimal feature set selected using a consensus strategy. Comparisons with other methods and features confirm the satisfactory results.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4429-4447
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• 2018

Local binary descriptors are well-suited for many real-time and/or large-scale computer vision applications, while their low computational complexity is usually accompanied by the limitation of performance. In this paper, we propose a new optimization framework, RLDB (Robust-LDB), to improve a typical region-based binary descriptor LDB (local difference binary) and maintain its computational simplicity. RLDB extends the multi-feature strategy of LDB and applies a more complete region-comparing configuration. A cascade bit selection method is utilized to select the more representative patterns from massive comparison pairs and an online learning strategy further optimizes descriptor for each specific patch separately. They both incorporate LDP (linear discriminant projections) principle to jointly guarantee the robustness and distinctiveness of the features from various scales. Experimental results demonstrate that this integrated learning framework significantly enhances LDB. The improved descriptor achieves a performance comparable to floating-point descriptors on many benchmarks and retains a high computing speed similar to most binary descriptors, which better satisfies the demands of applications.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.357-367
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• 2012

이 논문에서는 초분광 영상으로부터 이상값을 탐지하기 위해 자료 변환 기반 특징 추출과 선정 및 국소적 자기상관지수를 이용하는 2단계 방법론을 제안한다. 초분광 영상이 제공하는 중복된 분광 정보들의 축약을 위해 우선적으로 주성분 변환과 3차원 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그리고 축약된 자료 변환 기반 특징을 대상으로 왜도와 국소적 왜도 비율을 함께 고려하여 이상값 탐지를 위한 유효 특징을 선정하였다. 최종적으로 기존 분광 정보만을 이용하는 이상값 탐지 방법론들에 공간 자기상관성을 함께 고려할 수 있도록 국소적 자기상관지수(LISA)를 이상값 탐지 방법론으로 적용하였다. 제안 방법론의 적용성 평가를 위해 항공 CASI 자료를 대상으로 한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 기존 분광 정보만을 고려하는 RX detector나 고유값 기반 주요 주성분만을 이용하는 경우에 비해 유효 특징 선정과 연계된 LISA 통계값이 높은 탐지 능력을 나타내었다. 또한 3차원 웨이브렛 변환 기반 저주파와 고주파 특징들을 결합한 경우가 유효 주성분을 사용하는 경우에 비해 가장 높은 탐지 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.521-528
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• 2002

본 논문에서는 문자인식의 특징선택방법으로 2차원 웨이브렛 패킷을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중심특징을 선택하기 위한 차원축소 기법으로 주성분분석 기법이 주로 사용된다. 하지만, 주성분분석 기법은 고유시스템에 의존하기 때문에, 이상치나 잡음 등에 민감할 뿐만 아니라, 전역적 특징만을 선택하는 경향이 있다. 때때로, 영상자료의 중요한 특징이 가장자리 부분이나 뽀족한 부분 같은 지역적 정보일 수 있다. 이러한 경우, 주성분분석 기법은 좋은 결과를 줄 수 없다. 또한 고유시스템은 많은 계산시간을 요구한다. 본 논문에서 원 자료는 2차원 웨이브렛 패킷기저에 의해 변환되고, 최적 판별 기저가 탐색된 후, 그것으로부터 적절한 특징이 선택된다. 주성분분석 기법과 비교하여, 제안된 방법은 웨이브렛의 좋은 특성에 의해 전역적 특징뿐만 아니라 지역적 특징의 선택이 빠른 계산시간으로 이루어진다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해 PCA와 제안된 방법의 인식률의 실험결과가 분석되었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.81-87
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• 1999

일반거인 피쳐검출 및 추적 알고리즘에는 Garbor-jet를 이용한 elastic bunch graph matching (EBGM), rotation normalized cross-correlation (NCC-R) 및 화소의 고유치를 이용한 Shi-Tomasi-Kanade(STK) 알고리즘 등이 있다. 이들 중에서 EBGM, NCC-R은 피쳐모델에 의해 피쳐를 검출하지만 STK 알고리즘은 피쳐를 자동적으로 검출하는 특징을 가진다. 본 논문에서는 STK알고리즘인 Newton-Raphson (NR) 추적의 초기화 문제를 해결하기 위해서 모델링된 피쳐영역에서 STK 알고리즘으로 피쳐를 검출한 후, NR 방법으로 피쳐를 추적할 때, NR 방법에 의한 피쳐추적의 정확성을 개선시키기 위해 block matching agorithm (BMA)-NR 방법을 제안하였다. NR 방법에 의한 피쳐변위수렴시 BMA-NR 방법이 NBMA-NR (no BMA-NR)방법보다 피쳐추적의 정확성이 향상되었는데, 이는 NR의 서치영역크기로 인한 국소 최소치(local minimum) 문제를 해결하였기 때문이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.95-100
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• 2017

In this paper, we propose a zone based ad hoc network construction scheme which support ad hoc path between nodes in local IoT networks consisting of IoT devices with the constrained feature, such as low power, the limited transmission rate and low computing capacity. Recently, the various routing protocols have been studied to support ad hoc networking of local IoT environments. This is, because basis RPL protocol is deigned to be used for the connecting service with Internet through gateway, ad hoc path between nodes in local IoT networks is not supported in basis RPL protocol. Thus, in this paper, the proposed routing scheme provides both ad hoc path and Infra path through gateway, supporting basis RPL protocol simultaneously. Through simulation, we show that the proposed routing scheme with zone based path selection scheme improves the performance of the success rate of end-to-end data transmission and the end-to-end delay, compared to basis RPL protocol.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2884-2896
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• 1998

온라인 서명검증을 위해서는 서명의 국부적인 형태가 중요한 판단 근거가 된다. 함수적 접근이나 매개변수적 접근과 같은 지금까지의 접근방법은 서명을 시간에 대한 함수로 나타내거나, 특징집합으로 표현함으로써, 서명의 국부적인 모양을 무시한 채로 서명검증에서 유용한 요소로 사용될 수 있는 국부적인 모양에서의 다양한 특징, 국부적인 모양의 변화, 형태의 복잡성 등을 사용하지 않았다. 이 논문에서는 서명을 구성 형태에 근거한 구조적인 표현 방법으로 나타내어 서명의 국부적인 모양의 분석과 중요한 부분에 대한 선택적인 사용이 가능한 새로운 접근방식의 서명 검증 기법을 제시하였다. 즉, 서명의 구조적 표현에 근거하여 국부적 가중치 적용방법과 진위판단을 위한 임계치의 개인별 차등화 방법을 고안하였고, 이에 대한 실험결과를 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1748-1759
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• 2018

Weber Local Descriptor (WLD) is a stable and effective feature extraction algorithm, which is based on Weber's Law. It calculates the differential excitation information and direction information, and then integrates them to get the feature information of the image. However, WLD only considers the center pixel and its contrast with its surrounding pixels when calculating the differential excitation information. As a result, the illumination variation is relatively sensitive, and the selection of the neighbor area is rather small. This may make the whole information is divided into small pieces, thus, it is difficult to be recognized. In order to overcome this problem, this paper proposes Weber Symmetrical Local Graph Structure (WSLGS), which constructs the graph structure based on the $5{\times}5$ neighborhood. Then the information obtained is regarded as the differential excitation information. Finally, we demonstrate the effectiveness of our proposed method on the database of ORL, JAFFE and our own built database, high-definition infrared faces. The experimental results show that WSLGS provides higher recognition rate and shorter image processing time compared with traditional algorithms.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.133-142
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• 2012

This paper presents a salient region detection algorithm for auto-focusing based on the characteristics of a human's visual attention. To describe the saliency at the local, regional, and global levels, this paper proposes a set of novel features including multi-scale local contrast, variance, center-surround entropy, and closeness to the center. Those features are then prioritized to produce a saliency map. The major advantage of the proposed approach is twofold; i) robustness to changes in focus and ii) low computational complexity. The experimental results showed that the proposed method outperforms the existing low-level feature-based methods in the sense of both robustness and accuracy for auto-focusing.