Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.213-217
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2008
This paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the CDM(Conditional Dilation Morphology) masking and the ART2-based RBF neural networks. For the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an ART2-based hybrid network that adapts the ART2 network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The experiment results showed that the proposed method has superior in performance in the recognition of passport.
본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘(contour tracking algorithm)과 개선된 ART1을 이용한 영문 명함인식 방법을 제안한다. 영문 명함 영상에서 문자열 추출은 영상을 3배로 축소하여 수평 스미어링 기법(smearing method)과 4방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 문자열 후보 영역을 추출하고 수평 및 수직의 비율과 면적을 이용하여 문자열 영역과 비문자열 영역을 구분하였다. 추출된 문자열 영역에서 개별 문자 추출은 수평 스미링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 추출하였고 개별 문자들의 인식은 ART1 알고리즘을 개선하여 인식에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 ARTI 알고리즘은 퍼지 합 접속 연산자를 이용하여 유사도를 동적으로 조정함으로써 기존의 ART1을 개선하였다. 추출 및 인식 실험 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 영문 명함 인식에서 효율적인 것을 확인하였다.
In synthetic aperture radar (SAR) based ship detection application, false alarms frequently occur due to various noises caused by the radar imaging process. Among them, radio frequency interference (RFI) and azimuth smearing produce substantial false alarms; the latter also yields longer length estimation of ships than the true length. These two noises are prominent at cross-polarization and relatively weak at co-polarization. However, in general, the cross-polarization data are suitable for ship detection, because the radar backscatter from background sea surface is much less in comparison with the co-polarization backscatter, i.e., higher ship-sea image contrast. In order to improve the ship detection accuracy further, the RFI and azimuth smearing need to be mitigated. In the present letter, Sentinel-1 VV- and VH-polarization intensity data are used to show a novel technique of removing these noises. In this method, median image intensities of noises and background sea surface are calculated to yield arithmetic tendency. A band-math formula is then designed to replace the intensities of noise pixels in VH-polarization with adjusted VV-polarization intensity pixels that are less affected by the noises. To verify the proposed method, the adaptive threshold method (ATM) with a sliding window was used for ship detection, and the results showed that the 74.39% of RFI false alarms are removed and 92.27% false alarms of azimuth smearing are removed.
시계열자료 분석에 있어 주요 목적 중에 하나는 미래에 대한 예측 값을 추정하는 것이다. 이 논문에서는 정상자기회귀이동평균 모형에서 변환-역변환 방법을 이용하여 예측값을 구하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 알아보고 회귀분석에서 제안되었던 smearing 추정방법을 시계열분석에서 사용할 수 있도록 붓스트랩을 이용하여 수정한 추정법을 소개한다. Yeo-Johnson 변환 (2000)을 이용한 KOSDAQ지수의 수익률 실증분석을 통해 기존에 사용되고 있는 방법의 문제점과 제안된 방법의 적절성에 대해 고찰해 보았다.
본 논문에서는 인쇄체 우편주소 영상에서 smearing과 히스토그램 분석을 이용한 고속의 문자열 기울기 보정 및 분할 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 영상을 가분할 하고, 각각의 가분할 영상에 대한 수평 히스토그램을 분석하여 기울기 측정 및 보정을 수행하였다. 문자열 분할 단계에서는, 기울기가 보정된 영상에 smearing을 수행하고, 영상에 존재하는 잡영 및 각종 바코드를 제거하고, 수평 히스토그램 분석을 통해 최종 문자열 분할 결과를 도출하였다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 2,000 장의 테스트 영상 중 1,989장의 영상에서 정확한 문자분할 결과를 얻을 수 있었으며, 제안한 방법이 유효함을 보였다.
A hybrid spatial differencing scheme for the discrete ordinates method is proposed to predict radiative heat transfer in two-dimensional rectangular enclosures. Since this scheme takes the advantages of the diamond scheme and step scheme and includes the characteristics of medium, more accurate and stable results can be obtained. In its development several spatial differencing schemes are examined to address the effect of numerical smearing (or false scattering). Predictions from the proposed hybrid scheme are compared to those of other schemes for transparent, purely absorbing, purely scattering, or absorbing-emitting-isotropically scattering media. It is found that the proposed scheme predicts stable and less smeared results than others.
본 레터논문에서는 컬러라이제이션(Colorization)기반 영상압축방법을 위해 평균이동기반의 영상분할법을 사용하여 컬러라이제이션 행렬을 분할하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법을 사용할 경우 계산 속도는 대략 30배 이상 빨라지고, 기존의 역컬러라이제이션 기반의 압축방법에서 생기는 번짐(smearing) 현상도 많이 제거가 되는 것을 볼 수 있었다.
In this paper, we propose a hearing impairment simulator considering reduced frequency selectivity and asymmetrical auditory filter of the hearing impaired, and we verified the reduced frequency selectivity and asymmetrical auditory filter affected in speech perception through experiments. The reduced frequency selectivity has made embodied by spectral smearing using LPC(linear prediction coding). The shapes of auditory filter are asymmetrical different with each center frequency. Hearing impaired person which has hearing loss was differently changed with that of normal hearing people and it has different value for speech of quality through auditory filter. The experiments confirmed subjective test and objective test. The subjective experiments are composed of 4 kinds of tests: pure tone test, SRT(speech reception threshold) test, and WRS(word recognition score) test without spectral smearing, and WRS test with spectral smearing. The experiment of the hearing impairment simulator was performed from 9 subjects who have normal ears. The amount of spectral smearing was controlled by LPC order. The asymmetrical auditory filter of proposed hearing impairment simulator was simulated and then some tests to estimate the filter's performance objectively were performed. The objective experiment as simulated auditory filter's performance evaluation method used PESQ(perceptual evaluation of speech quality) and LLR(log likelihood ratio) for speech through auditory filter. The processed speech was evaluated objective speech quality and distortion using PESQ and LLR value. When hearing loss processed, PESQ and LLR value have big difference according to asymmetrical auditory filter in hearing impairment simulator.
현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
In this paper, we proposed the novel method for the recognition of English calling cards by using the projection method and the enhanced RBF (Radial Basis Function) network. The recognition of calling cards consists of the extraction phase of character areas and the recognition phase of extracted characters. In the extraction phase, first of all, noises are removed from the images of calling cards, and the feature areas including character strings are separated from the calling card images by using the horizontal smearing method and the 8-directional contour tracking method. And using the image projection method, the feature areas are split into the areas of individual characters. We also proposed the enhanced RBF network that organizes the middle layer effectively by using the enhanced ART1 neural network adjusting the vigilance threshold dynamically according to the homogeneity between patterns. In the recognition phase, the proposed neural network is applied to recognize individual characters. Our experiment result showed that the proposed recognition algorithm has higher success rate of recognition and faster learning time than the existing neural network based recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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