• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-96
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• 2015

본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1732-1739
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• 2013

인간의 한쪽 염색체상에 나타나는 SNP의 서열인 일배체형을 식별해내면 효과적인 유전질병 연관검사를 할 수 있다. 일배체형 추론문제란 특정 집단의 유전자형 집합으로부터 집단에 속한 각 개체의 유전자형을 설명할 수 있는 일배체형 집합을 도출해내는 것을 말한다. 본 논문에서는 검약기반 일배체형 추론 문제에 대해 최종 결과에 기여하지 않는 일배체형 집합을 후보군에서 제외함으로써 일배체형 추론과정에서 탐색해야 할 후보 일배체형의 개수를 줄이는 사전처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 기존의 사전처리 알고리즘에 비해 매우 빠르게 수행되며, 제시된 사전처리 알고리즘의 결과를 적용한 일배체형 추론은 대다수의 경우에 최적해를 산출하고, 최적해를 산출하지 않는 경우에도 최적해의 일배체형 개수와 크게 차이나지 않음을 실험을 통해서 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.236-245
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• 2008

다양한 조명 환경 하에서, 얼굴인식이 잘 동작하도록 하는 것은 매우 어려운 일이며 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 성취되어야 하는 작업이다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 효율적인 조명 전처리 방법을 제안한다. Anisotropic smoothing 기반 조명 전처리 방법은 조명 전처리 방법 가운데 효과적인 방법으로 잘 알려져 있으나, 원 이미지의 명도 대비를 감소시키며 에지 성분의 약화를 초래한다. 본 논문의 제안 방법은 기존 anisotropic smoothing 방법을 개선하여, 조명의 영향을 줄이면서 명도 대비를 증가시키고 에지 정보를 강화한다. 이러한 개선의 결과로, 본 논문의 제안 방법에 의해 조명 전처리된 같은 사람의 얼굴 이미지들은 보다 차별적인 특징 벡터(가버 특징 벡터)를 갖게 된다. 본 논문에서 제안한 조명 전처리 방법의 효율성은 가버젯 유사도를 이용한 얼굴 인식의 실험을 통하여 입증되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권4호
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• pp.442-448
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• 2009

This paper proposes a fingerprint image processing algorithm to accurately extract minutiae in the process of fingerprint recognition. We improved the matching accuracy of low quality fingerprint images by using effective ridge vector and ridge probability. The proposed algorithm improves the clarity of ridge structures and reduces undesired noise. We collected thumb print images from 10 individuals 5 separate times each, in total using 50 thumbprints. We registered one of the five thumbprint images from each individual to match the registered one with the other four thumbprint images, and alternated the registered thumbprint image. We matched thumbprints 20 times for each individual. In total, we conducted 200 matches for the thumbprints from the 10 individuals. We improved the verification accuracy and reliability compared to conventional methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.560-563
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• 1999

In this paper, we present an optimal hardware implementation for preprocessing of a person identification algorithm utilizing vein pattern of dorsal surface of hand. For the vein pattern recognition, the computational burden of the algorithm lies mainly in the preprocessing of the input images, especially in lowpass filtering. we could reduce the identification time to one tenth by hardware design of the lowpass filter compared to sequential computations. In terms of the computation accuracy, the simulation results show that the CSD code provided an optimized coefficient value with about 91.62% accuracy in comparison with the floating point implementation of current coefficient value of the lowpass filter. The post-simulation of a VHDL model has been performed by using the ModelSim$^{TM}$. The implemented chip operates at 20MHz and has the operational speed of 55.107㎳.㎳.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.51-56
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• 2018

This paper proposes the efficient preprocessing method based on curvelet transform for edge enhancement in image. The propose method is generated the edge map by using the Canny algorithm to wavelet transform, which is the sub-step of the curvelet transform. In order to improve the part of edge feature, the selective sharpening according to the generate edge map is applied. In experimental result, the propose method achieves that the enhancement of edge feature is better than conventional methods. This leads that peak to signal noise ratio, edge intensity are improvement on average about 1.92, 1.12dB respectively.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권3호
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• pp.99-103
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• 2011

The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using blue edge filter and graph cut algorithm. We do recommend the use of the simple sobel edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). The basic technique is to construct a specialized graph for the energy function to be minimized such that the minimum cut on the graph also minimizes the energy (either globally or locally). This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing effective stereo matching method based on sobel algorithm which uses blue edge information and the graph cut, we could obtain effective depth map.

• 설비공학논문집
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• 제14권7호
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• pp.560-566
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• 2002

The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air-conditioning system. In this study, two different types of faults in the air-conditioning system, such as the condenser fouling and the evaporator fan slowdown, were considered. The neural network algorithm combined with data preprocessor was developed and applied to detect the faults of the real system. Test results show that this method is very effective to detect the faults in the air-conditioning system. Therefore, this developed method can be used for the development of the air-conditioner fault detection system.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권3호
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• pp.65-69
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• 2010

The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using nagao filter, octree color quantization and dynamic programming algorithm. we describe methods for performing color quantization on full color RGB images, using an octree data structure. This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing stereo matching method based on Nagao-filter algorithm using color information. using the nagao filter, we could obtain effective depth map and using the octree color quantization, we could reduce the time of computation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.61-69
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• 2007

본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.