• 제목/요약/키워드: Matching information

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영상매칭을 위한 특성정보 추출 (Extraction of Characteristic Information for Image Matching)

  • 이동천;염재홍;김정우;이용욱
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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    • pp.171-176
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    • 2004
  • Image matching is fundamental process in photogrammetry and computer vision to identify and to measure corresponding features on the multiple images. Uniqueness of the matching entities and robustness of the algorithm are the key issues that have influence on quality of the matching result. The optimal solution could be obtained by utilizing appropriate matching entities in the first place. In this study, candidate matching points were extracted by interest operator, and an area-based matching method was applied with characteristics of the gray value distribution as the matching entities. The characteristic information is based on the concept of "intrinsic image" (or parameter image). The information was utilized as additional and/or complementary matching entities. Matching on interest points with the characteristic information resulted in high quality of matching because matching windows were created with surrounding pixels of the interest points that contain distinct and unique features. The experiment shows that matching quality and reliability increase by exploiting interest operator, and the characteristic information has potential to be matching entity.

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양방향 퍼지 매칭 알고리즘: 취업정보 적용 (Bi-directional Fuzzy Matching Algorithm)

  • 김형래;정인수
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.69-76
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    • 2011
  • 온라인 중개 서비스 시스템에서 원하는 고객을 상호 매칭시키는 기능은 핵심 역할 중의 하나이다. 매칭은 정보검색과 같이 한쪽의 의사만으로 결정되는 단방향과, 양쪽 사용자의 의사를 모두 고려하는 양방향 방식이 있다. 기존의 양방향 방식은 사용자가 상대에 대한 관심을 직접 입력하여야 하므로 입력의 번거로움 뿐만 아니라 상대가 나에 대해 관심을 입력하지 않은 경우는 서비스 활용이 어렵다는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구는 퍼지 알고리즘을 이용하여 시스템이 상대의 흥미를 자동으로 계산하도록 하여 양방향 방식을 자동화 하고자한다. 개발된 퍼지 알고리즘의 구인/구직 정보매칭 결과가 모두 95%이상의 취업알선가능률을 보였다. 또한 실 서비스에 구축하여 도입효과를 분석한 결과 취업활동 동기 부여에 통계적으로 유의미한 긍정적인 효과가 나타났다.

An Improved Stereo Matching Algorithm with Robustness to Noise Based on Adaptive Support Weight

  • Lee, Ingyu;Moon, Byungin
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제13권2호
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    • pp.256-267
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    • 2017
  • An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.

DWT 영역에서의 주파수 정보를 활용한 가변 윈도우 기반의 스테레오 정합 알고리즘 (A New Stereo Matching Algorithm based on Variable Windows using Frequency Information in DWT Domain)

  • 서영호;구자명;김동욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.1437-1446
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    • 2012
  • 본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.

온톨로지 트리기반 멀티에이전트 세만틱 유사도매칭 알고리즘 (A Multi-Agent Improved Semantic Similarity Matching Algorithm Based on Ontology Tree)

  • ;조영임
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.1027-1033
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    • 2012
  • Semantic-based information retrieval techniques understand the meanings of the concepts that users specify in their queries, but the traditional semantic matching methods based on the ontology tree have three weaknesses which may lead to many false matches, causing the falling precision. In order to improve the matching precision and the recall of the information retrieval, this paper proposes a multi-agent improved semantic similarity matching algorithm based on the ontology tree, which can avoid the considerable computation redundancies and mismatching during the entire matching process. The results of the experiments performed on our algorithm show improvements in precision and recall compared with the information retrieval techniques based on the traditional semantic similarity matching methods.

Probabilistic Model for Performance Analysis of a Heuristic with Multi-byte Suffix Matching

  • Choi, Yoon-Ho
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권4호
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    • pp.711-725
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    • 2013
  • A heuristic with multi-byte suffix matching plays an important role in real pattern matching algorithms. By skipping many characters at a time in the process of comparing a given pattern with the text, the pattern matching algorithm based on a heuristic with multi-byte suffix matching shows a faster average search time than algorithms based on deterministic finite automata. Based on various experimental results and simulations, the previous works show that the pattern matching algorithms with multi-byte suffix matching performs well. However, there have been limited studies on the mathematical model for analyzing the performance in a standard manner. In this paper, we propose a new probabilistic model, which evaluates the performance of a heuristic with multi-byte suffix matching in an average-case search. When the theoretical analysis results and experimental results were compared, the proposed probabilistic model was found to be sufficient for evaluating the performance of a heuristic with suffix matching in the real pattern matching algorithms.

Statistical micro matching using a multinomial logistic regression model for categorical data

  • Kim, Kangmin;Park, Mingue
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제26권5호
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    • pp.507-517
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    • 2019
  • Statistical matching is a method of combining multiple sources of data that are extracted or surveyed from the same population. It can be used in situation when variables of interest are not jointly observed. It is a low-cost way to expect high-effects in terms of being able to create synthetic data using existing sources. In this paper, we propose the several statistical micro matching methods using a multinomial logistic regression model when all variables of interest are categorical or categorized ones, which is common in sample survey. Under conditional independence assumption (CIA), a mixed statistical matching method, which is useful when auxiliary information is not available, is proposed. We also propose a statistical matching method with auxiliary information that reduces the bias of the conventional matching methods suggested under CIA. Through a simulation study, proposed micro matching methods and conventional ones are compared. Simulation study shows that suggested matching methods outperform the existing ones especially when CIA does not hold.

정합 쌍의 통계적 분석을 이용한 정형/비정형 객체 영상의 적응적 정합 방법 (Adaptive Matching Method of Rigid and Deformable Object Image using Statistical Analysis of Matching-pairs)

  • 원인수;양훈준;장혁;정동석
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권1호
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    • pp.102-110
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    • 2015
  • 본 논문은 동일한 특징을 사용하여 정형 객체와 비정형 객체 영상들을 정합할 수 있는 적응형 정합 방법을 제안한다. 이를 위한 방법으로 우선 기하학적 검증으로 두 영상의 정합 여부를 결정하고 정합 정보를 생성한다. 그리고 정합 정보의 통계적 분석을 통해 비정형 정합 쌍과 비정합 정합 쌍을 분류하는 결정 경계를 구한다. 제안된 방법의 성능 평가 결과는 기존의 방법과 비교하였을 때, 복잡도는 낮았으며, 정합 성공률과 정확도는 높아짐을 보여주었다.

다중 특징을 이용한 동작정보 측정 (Estimating Motion Information Using Multiple Features)

  • 장석우
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.1-10
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    • 2005
  • 본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.

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Association Rule Mining by Environmental Data Fusion

  • Cho, Kwang-Hyun;Park, Hee-Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권2호
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    • pp.279-287
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    • 2007
  • Data fusion is the process of combining multiple data in order to produce information of tactical value to the user. Data fusion is generally defined as the use of techniques that combine data from multiple sources and gather that information in order to achieve inferences. Data fusion is also called data combination or data matching. Data fusion is divided in five branch types which are exact matching, judgemental matching, probability matching, statistical matching, and data linking. In this paper, we develop was macro program for statistical matching which is one of five branch types for data fusion. And then we apply data fusion and association rule techniques to environmental data.

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