Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.716-721
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2003
This paper deals with the iris recognition as one of biometric techniques which are applied to identify a person using his/her behavior or congenital characteristics. The iris of a human eye has a texture that is unique and time invariant for each individual. First, we obtain the feature vector from the 2D iris pattern having a property of size invariant and divide it into 24 sectors which are further through three types of 2D Gabor filters. At the recognition process, we compute the similarity measure based on the correlation values. Here, since we use three different matching values obtained from three different directional Gabor filters and select the maximum value among them, it is possible to minimize the recognition error rate. To show the usefulness of the proposed algorithm, we applied it to a biometric database consisting of 50 iris patterns extracted from 10 subjects and finally get more higher than 90% recognition rate.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.79-82
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2015
Bag of visual words(BoVW) is one of the image classification and retrieval methods, using feature point that automatical sorting and searching system by image feature vector of data base. The existing method using feature point shall search or classify the image that user unwanted. To solve this weakness, when comprise the words, include not only feature point but color information that express overall mood of image or texture information that express repeated pattern. It makes various searching possible. At the test, you could see the result compared between classified image using the words that have only feature point and another image that added color and texture information. New method leads to accuracy of 80~90%.
Kim, Song-Yi;Noh, Sue-Jin;Kim, Jin-Man;Whang, Min-Cheol;Lee, Eui-Chul
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.31
no.4
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pp.601-607
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2012
Objective: The aim of this study is to classify between intentional and natural blinks in vision based eye tracking system. Through implementing the classification method, we expect that the great eye tracking method will be designed which will perform well both navigation and selection interactions. Background: Currently, eye tracking is widely used in order to increase immersion and interest of user by supporting natural user interface. Even though conventional eye tracking system is well focused on navigation interaction by tracking pupil movement, there is no breakthrough selection interaction method. Method: To determine classification threshold between intentional and natural blinks, we performed experiment by capturing eye images including intentional and natural blinks from 12 subjects. By analyzing successive eye images, two features such as eye closed duration and pupil size variation after eye open were collected. Then, the classification threshold was determined by performing SVM(Support Vector Machine) training. Results: Experimental results showed that the average detection accuracy of intentional blinks was 97.4% in wearable eye tracking system environments. Also, the detecting accuracy in non-wearable camera environment was 92.9% on the basis of the above used SVM classifier. Conclusion: By combining two features using SVM, we could implement the accurate selection interaction method in vision based eye tracking system. Application: The results of this research might help to improve efficiency and usability of vision based eye tracking method by supporting reliable selection interaction scheme.
Mini implants had been used provisionally for the healing period of implants in the beginning. But it becomes used for the on-going purpose, because it is simple to use, economic and especially suitable for the overdenture. But there is few studies about the stability of mini implants, that is most important factor for the on-going purpose, and particularly the implant parameters affecting the initial stability. The purpose of this study was to evaluate the stress and the strain distribution pattern of immediate-loaded screw type orthodontic mini-implant and the parameters affecting the initial stability of immediate-loaded mini-implant. Two dimensional finite element models were made and contact non-linear finite element analysis was performed. The magnitude and distribution of Von Mises stresses were evaluated. The obtained results were as follows: 1. The stress was concentrated on the thread tip of an implant in the cortical bone. 2. The direction of load is the most important factor for the stress distribution in cortical bone. 3. The diameter of an implant is the most important factor for the stress distribution in the trabecular bone. In conclusion, if the horizontal load vector is successfully controlled, mini-implants, which diameter is under 3mm, can be used for the on-going purpose.
In this Paper, we propose a content-based music information retrieval (MIR) system base on the query-by-example (QBE) method. The proposed system is implemented to retrieve queried music from a dataset where 60 music samples were collected for each of the four genres in Classical, Hiphop. Jazz. and Reck. resulting in 240 music files in database. From each query music signal, the system extracts 60 dimensional feature vectors including spectral centroid. rolloff. flux base on STFT and also the LPC. MFCC and Beat information. and retrieves queried music from a trained database set using Euclidean distance measure. In order to choose optimum features from the 60 dimension feature vectors, SFS method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the Proposed system. From the experimental result. we can verify the superior performance of the proposed system that provides success rate of 84% in Hit Rate and 0.63 in MRR which means near 10% improvements over the previous methods. Additional experiments regarding system Performance to random query Patterns (or portions) and query lengths have been investigated and a serious instability problem of system Performance is Pointed out.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.51-56
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2007
Feature functions were used for the classification of music. The spectral roll-off, variance, average peak level, and class were chosen to make up a feature function vector. Among these, it is the spectral roll-off function that has a low-frequency to high-frequency ratio. To find the optimal roll-off point, the roll-off points from 0.05 to 0.95 were swept. The classification success rate was monitored as the roll-off point was being changed. The data that were used for the experiments were taken from the sounds made by a modern violin and a baroque one. Their shapes and sounds are similar, but they differ slightly in sound texture. As such, the data obtained from the sounds of these two kinds of violin can be useful in finding an adequate roll-off point. The optimal roll-off point, as determined through the experiment, was 0.85. At this point, the classification success rate was 85%, which was the highest.
Park, Jeonghong;Jung, Bang Chul;Kim, Jong Min;Ban, Tae Won
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.8
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pp.1784-1789
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2013
In this paper, parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed to supplement the orthogonal matching pursuit (OMP) which has been widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery. The process of POMP is simple but effective: (1) multiple indexes maximally correlated with the observation vector are chosen at the firest iteration, (2) the conventional OMP process is carried out in parallel for each selected index, (3) the index set which yields the minimum residual is selected for reconstructing the original sparse signal. Empirical simulations show that POMP outperforms than the existing sparse signal recovery algorithms in terms of exact recovery ratio (ERR) for sparse pattern and mean-squared error (MSE) between the estimated signal and the original signal.
The strain fields due to precipitates, especially S-phase $(Al_2CuMg)$ particles in Al-2.5Cu-1.5Mg wt.% alloy were first investigated with Large Angle Convergent Beam Electron Diffraction (LACBED) method. The work involves LACBED pattern simulations to estimate possibly the strength of the strain fields. To do this the morphology of S-particle was optimized as a cylindrical shape with $a_s$ axis, and the displacement vector of strain fields was assumed to be perpendicular to $a_s$ axis. With this simple model the reasonable fittings between the observed patterns of the strain fields and simulations were obtained. And in the early aging stage of the alloy the significant strain fields were not observed. As a result of this study it is expected that the strain fields due to S-phase precipitates in the stage with maximum hardness would make a complex networks to possibly contribute to hardiness of the alloy.
Notion Compensation(MC) technique using Sub-Band Coding with the hierarchical structure is efficient to estimate real motion. In the hierarchical pyramid method, low-band MC pyramid method is popular, where the upper layer estimate the glover motion and next lower layer estimate the local motion. The low-band MC pyramid scheme has two problems. First, because the quantization errors at lower layer are accumulated when using coding and quantizing, it is impossible to search the exact Motion Vector(MV) Second, because of the top-down search problem in the hierarchical structure, MV mismatch in upper layer causes serious MV in lower layer So. we propose new hierarchical MC pyramid method based on edge classification. In this Paper, we show that the performance of proposed Pass-band motion compensation pyramid technique is better than low-band motion compensation pyramid. Also, in the pyramid motion estimation, we propose initial MV estimation scheme based on the edge-pattern classification. As a result, we find that PSNR was increased.
XML is increasingly important in data exchange and information management. Starting point for retrieving the structure and integrating the documents efficiently is clustering the documents that have similar structure. The reason is that we can retrieve the documents more flexible and faster than the method treating the whole documents that have different structure. Therefore, in this paper, we propose the similar structure-based incremental clustering method useful for retrieving the structure of XML documents and integrating them. As a novel method, we use a clustering algorithm for transactional data that facilitates the large number of data, which is quite different from the existing methods that measure the similarity between documents, using vector. We first extract the representative structures of XML documents using sequential pattern algorithm, and then we perform the similar structure based document clustering, assuming that the document as a transaction, the representative structure of the document as the items of the transaction. In addition, we define the cluster cohesion and inter-cluster similarity, and analyze the efficiency of the Proposed method through comparing with the existing method by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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