• 한국항행학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.48-56
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.56-63
• /
• 2008

얼굴 인식률 향상을 위해서는 전처리 단계에서의 영상 보정이 매우 중요하며, 특히 배경 잡음 제거는 얼굴 인식의 정확도에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위하여 전처리 단계에서 타원 모델을 이용하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 사람의 얼굴 윤곽은 타원의 형태를 나타내기 때문에 얼굴 영상에서 타원 모델을 이용할 경우 얼굴 영역을 용이하게 검출할 수 있다. ETRI, ORL, 및 XM2VTS 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 분석을 통하여 제안된 방법이 얼굴 인식 성능을 뚜렷하게 개선시켰음을 알 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제54권4호
• /
• pp.251-258
• /
• 2005

Automatic document classification may differ significantly according to the characteristics of documents that are subject to classification, as well as classifier's performance. This research identifies e-mail document's characteristics to apply a three-step preprocessing algorithm that can minimize e-mail document's atypical characteristics. In the first 5go, uncertain based sampling algorithm that used Mean Absolute Deviation(MAD), is used to address the question of selection learning document for the rule generation at the time of classification. In the subsequent stage, Weighted vlaue assigning method by attribute is applied to increase the discriminating capability of the terms that appear on the title on the e-mail document characteristic level. in the third and last stage, accuracy level during classification by each category is increased by using Naive Bayesian Presumptive Algorithm's Dynamic Threshold. And, we implemented an E-Mail Recommendtion System using a three-step preprocessing algorithm the enable users for direct and optimal classification with the recommendation of the applicable category when a mail arrives.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
• /
• pp.250-253
• /
• 1998

This paper presents a multi-modal neural network composed of a preprocessing module and a multi-layer neural network module in order to enhance the nonlinear characteristics of neural network. The former module is based on spectral method using Chebyschev polynomials and transforms input data into spectra. The latter module identifies the system using the spectra generated by the preprocessing module. The omnibus numerical experiments show that the method is applicable to many a nonlinear dynamic system in the real world, and that preprocessing using Chebyschev polynomials reduces the number of neurons required for the multi-layer neural network.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권2호
• /
• pp.399-410
• /
• 2021

Aiming at the problem that complex external variables in natural scenes have a greater impact on facial expression recognition results, a facial expression recognition method based on two-stream convolutional neural network is proposed. The model introduces exponentially enhanced shared input weights before each level of convolution input, and uses soft attention mechanism modules on the space-time features of the combination of static and dynamic streams. This enables the network to autonomously find areas that are more relevant to the expression category and pay more attention to these areas. Through these means, the information of irrelevant interference areas is suppressed. In order to solve the problem of poor local robustness caused by lighting and expression changes, this paper also performs lighting preprocessing with the lighting preprocessing chain algorithm to eliminate most of the lighting effects. Experimental results on AFEW6.0 and Multi-PIE datasets show that the recognition rates of this method are 95.05% and 61.40%, respectively, which are better than other comparison methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.49.4-49
• /
• 2001

Digit recognition based on backpropagation neural networks, as an important application of pattern recognition, was attracted much attention. Although it has the advantages of parallel calculation, high error-tolerance, and learning capability, better recognition effects can only be achieved with some specific fixed format input of the digit image. Therefore, digit image preprocessing ability directly affects the accuracy of recognition. Here using Matlab software, the digit image was enhanced by resizing and neutral-rotating the extracted digit image, which improved the digit recognition capability of the backpropagation neural network under practical conditions. This method may also be helpful for recognition of other patterns with backpropagation neural networks.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.71-79
• /
• 2009

현재 커널 기반 데이터인 시스템 호출을 이용하는 호스트 기반 침입 탐지 연구가 많이 진행되고 있다. 시스템 호출을 이용한 침입 탐지 연구는 시퀀스 기반과 빈도 기반으로 시스템 호출을 전 처리 하는 방법이 많이 사용되고 있다. 실시간 침입 탐지 시스템에 적용할 때 시스템에서 수집 되는 시스템 호출 데이터의 종류와 수집 데이터가 많아 전처리에 어려움이 많다. 그러나 비교적 시퀀스 기반 방법보다 전처리 시간이 작은 빈도 기반의 주로 방법이 사용 되고 있다. 본 논문에서는 현재에도 시스템 공격 중 비중을 많이 차지하고 있는 서비스 거부 공격을 탐지 하기위해 빈도 기반의 방법에 사용하는 전체 시스템 호출을 주성분 분석(principal component analysis)을 이용하여 주성분이 되는 시스템 호출들을 추출하여 베이지안 네트워크를 구성하고 베이지안 분류기를 통하여 탐지하는 효율적인 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제9권5호
• /
• pp.509-520
• /
• 2003

본 논문에서는 MPEG-4 비디오 부호화와 복호화 시스템의 실용성과 고효율의 압축을 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. MPEG-4 비디오 그룹에서는 실험과 경험을 통하여 비디오 검증 모델인 VM(Verification Model)을 개발하였다 또한 MPEG-4 표준화 과정을 통하여 ISO/IEC 14496-2 표준 문서와 VM에 기반하여 다양한 참조 소프트웨어가 개발되었다. MS-FDAM은 MPEG-4 참조 소프트웨어로서 표준 부호화와 복호화로 개발되었으나 고효율의 압축과 실용성에 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MS-FDAM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출 알고리즘, 실시간 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 시스템을 개발하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권3호
• /
• pp.435-460
• /
• 2013

Recommender systems are popular applications that help users to identify items that they could be interested in. A recent research area on recommender systems focuses on detecting several kinds of inconsistencies associated with the user preferences. However, the majority of previous works in this direction just process anomalies that are intentionally introduced by users. In contrast, this paper is centered on finding the way to remove non-malicious anomalies, specifically in collaborative filtering systems. A review of the state-of-the-art in this field shows that no previous work has been carried out for recommendation systems and general data mining scenarios, to exactly perform this preprocessing task. More specifically, in this paper we propose a method that is based on the extraction of knowledge from the dataset in the form of rating regularities (similar to frequent patterns), and their use in order to remove anomalous preferences provided by users. Experiments show that the application of the procedure as a preprocessing step improves the performance of a data-mining task associated with the recommendation and also effectively detects the anomalous preferences.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권2C호
• /
• pp.147-161
• /
• 2003

비디오 객체 분할(Video Object Segmentation)은 MPEG-4 부호화의 핵심기술로 실시간 요구사항을 위해 빠르고 정확하여야 한다. 그러나 대부분의 존재하는 알고리즘은 계산량이 많으며 실시간 응용을 위해 적합하지 않다. 또한 이전 MPEG-4 VM(Verification Model) 기본 모델은 MPEG-4 부호화 처리를 위한 기본 알고리즘을 제공하였으나 실시간 요구사항을 위한 카메라 입력 시스템, 실용적인 소프트웨어 개발, 비디오 객체 분할 그리고 압축효율에 많은 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MPEG-4 VM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출알고리즘, 실시간 카메라 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 전처리 시스템을 개발하였다.