패턴 매칭 알고리즘은 컴퓨터 네트워크, 유비쿼터스 네트워크, 그리고 센서 네트워크 등을 위한 보안 프로그램에 주로 사용 된다. IT 기술의 발전과 함께 정보의 디지털화가 가속화되면서 네트워크를 통해 전달되는 데이터양이 급증하고 있다. 이에 따라 패턴 매칭 연산의 복잡도도 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 더 많은 패턴을 보다 빠르게 검색할 수 있는 고성능 알고리즘의 개발이 끊임없이 요구되고 있다. 본 논문은 서픽스 트리 기반 패턴 매칭 알고리즘을 새롭게 제안하여 대용량 패턴 매칭 연산의 성능을 높였다. 서픽스 트리는 사전에 정의된 복수 패턴들의 서픽스를 기반으로 생성된다. 이 트리에 쉬프트 노드 개념을 추가하여 기존 패턴 매칭 연산들 중 불필요한 연산의 수행 횟수를 줄였다. 결과적으로 제안하는 구조를 통해 기존 알고리즘 대비 24% 이상의 성능 향상을 이루었다.
대부분의 스테레오 정합 방법은 두 점간의 대응점을 측정하는데 있어 밝기값을 사용하며 잡음의 영향을 받은 화소가 정합에 사용될 경우 정합 성능이 저하된다. 따라서 잡음은 정합 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상에서 정합 성능을 향상시키기 위해 잡음에 강건한 밝기 필터와 에지 필터를 이용하여 정합하는 방법을 제안한다. Mean, Median, Midpoint, Gaussian 필터와 같은 밝기 필터와 Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian 필터와 같은 에지 필터를 사용하였다. 에지필터와 밝기 필터의 성능 평가를 위해 균일 잡음 또는 가우시안 잡음이 첨가된 합성 영상과 위성 영상에 대해 실험을 수행하였고 필터들은 성능에 따라 순위를 정하였다. 밝기 필터와 에지 필터들 중에서 Median 필터와 Sobel 필터가 가장 우수한 성능을 나타낸 반면에 Midpoint 필터와 Laplacian 필터는 가장 저조한 성능을 나타내었다. Ikonos 스테레오 위성영상을 실험 영상으로 사용하였으며 Median 필터와 Sobel 필터를 이용한 정합 방법이 다른 필터 조합을 이용한 정합 방법보다 향상된 정합 결과를 나타내었다.
In this paper, we propose an efficient two-step pattern matching method which promises shape distortion-tolerant recognition of handwritten of handwritten Hangul syllables. In the first step, nonlinear shape normalization is carried out to compensate for global shape distortions in handwritten characters, then a preliminary classification based on simple pattern matching is performed. In the next step, nonlinear pattern matching which achieves best matching between input and reference pattern is carried out to compensate for local shape distortions, then detailed classification which determines the final result of classification is performed. As the performance of recognition systems based on pattern matching methods is greatly effected by the quality of reference patterns. we construct reference patterns by combining the proposed nonlinear pattern matching method with a well-known averaging techniques. Experimental results reveal that recognition performance is greatly improved by the proposed two-step pattern matching method and the reference pattern construction scheme.
In logistics e-marketplaces, brokerage agents intermediate empty vehicles and freights registered by car owners and shippers. In the previous research, we proposed constant periodic/fixed matching algorithms for the logistics brokerage agents with the objective of minimizing the total transportation lead time and the transportation due date tardiness of freights(Jeong, 2004; Jeong, 2007). However, the constant type algorithms cannot consider changes in the balance status of an e-marketplace, i.e. the difference between the numbers of freights and vehicles to wait for matching, because they use non-changing matching periods and amounts. In this paper, we propose variable type algorithms for the logistics brokerage agent, in which the matching periods and amounts are changed continuously by considering the balance status between the freights and vehicles. In order to compare performance of the variable type algorithms to the previous constant type algorithms, we carried out computational experiments on various problem instances. The results show that the variable type algorithms give better performance than the constant type algorithms. We can expect that the logistics brokerage agents can improve their performance by using the proposed variable periodic/fixed matching algorithms.
본 논문은 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭과 잡음의 영향을 최소화하여 최적 수신기를 구성하기 위한 적응 등화 알고리즘인 Constellation Matching-MMA의 등화 성능에 관한 것이다. 기존의 적응 등화 알고리즘 MMA에 등화기의 신호점간에 강제로 0점을 삽입하는 개념인 Constellation Matching 기법을 조합시켜 오차 신호를 얻으므로 잔류 isi와 수렴 속도를 개선할 수 있다. 적응 등화의 초기 상태에서는 주로 MMA의 특성을 가지지만, 정상 상태에 진입한 후에는 주로 CM 특성이 적용된다. 등화 성능의 분석을 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE와 SER을 적용하여 기존 MMA와 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 모든 성능에서는 CM-MMA가 MMA 보다 우월하였으며, SER에서는 신호대 잡음비가 20dB 이상일 때 CM의 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
An efficient stereo matching method with variable matching weights is proposed. The edge segment-based stereo matching has been shown to be efficient method. The method includes 5 matching factor with different weights. The ordinary matching weights are not always adequate for every image. Employing different weight sets depending on the complexity shows better matching performance. In this paper, an evaluation criterion for complexity is suggested and the experimental results with the proposed method is shown.
This paper presents an efficient disparity matching, using sum of absolute difference (SAD) and dynamic programming (DP) algorithm. This algorithm makes use of one of area-based algorithm which is the absolute sum of the pixel difference corresponding to the window size. We use the information of the right eye brightness (B) and the left eye brightness to get an best matching results and apply the results to the left eye image using the window go by the brightness of the right eye image. This is that we can control the brightness. The major feature of this algorithm called SAD+DP+B is that although Root Mean Square (RMS) performance is slightly less than SAD+DP, due to comparing original image, its visual performance is increased drastically for matching the disparity map on account of its matching compared to SAD+DP. The simulation results demonstrate that the visual performance can be increased and the RMS is competitive with or slightly higher than SAD+DP.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.76-82
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2017
An image hash, a discriminative and robust summary of an image, should be robust against quality-preserving signal processing steps, while being pairwise independent for perceptually different inputs. In order to improve the hash matching performance, this paper proposes a probabilistic dissimilarity matching. Instead of extracting the binary hash from the query image, we compute the probability that the intermediate hash vector of the query image belongs to each quantization bin, which is referred to as soft quantization binning. The probability is used as a weight in comparing the binary hash of the query with that stored in a database. A performance evaluation over sets of image distortions shows that the proposed probabilistic matching method effectively improves the hash matching performance as compared with the conventional Hamming distance.
본 논문에서는 다중 항공영상을 이용한 영상정합기법과, 그 성능을 향상시키기 위한 시도들에 대해 기술한다. 일반적으로 영상간의 정합은 하나의 기준영상을 기준으로 다른 영상과의 밝기값 상관계수를 이용한 유사도 분석으로 진행된다. 제안된 다중 영상 정합기법 알고리즘은 처리할 지역을 일정크기의 구역으로 나누고 각 구역에서 가장 정사영상에 가까운 영상을 기준으로 하여 Object space상에서 처리할 수 있는 방식이다. 이 방식을 통해 영상의 위치에 상관없이 균등한 품질의 DEM이 생성 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 차폐탐지 및 생성된 차폐지도를 통한 성능 향상 실험을 하였으며 그 결과 더욱 정확한 3차원 정보의 표현이 가능함을 확인할 수 있었다.
지문샘플의 품질은 지문인식 시스템에서 매칭 성능에 영향을 주는 중요한 요소이다. 지문인식 시스템에서 낮은 품질의 지문영상을 제거하면 인식 에러율이 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 minutiae 기반의 지문인식 알고리즘을 이용하여 단일 샘플 품질 측정방법에 대한 유효성을 평가하였다. 우선, minutiae 기반의 지문인식 알고리즘의 매칭성능에 영향을 주는 여러 가지 요소에 대하여 검증하고, 다음, 현재 흔히 사용하는 측정방법에 대해 연구하고, 그 중 효과적인 품질측정방법들을 선택하여 NIST, QualityCheck와 Verifinger 5.0을 이용하여 비교 분석 하였다. FVC 데이터베이스로 실험한 결과 단일 측정방법도 매칭성능을 효과적으로 향상함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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