• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제2권1호
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• pp.16-23
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• 2012

In this paper we discussed a new methodology for Urdu Character Recognition system using Dempster-Shafer theory which can powerfully estimate the similarity ratings between a recognized character and sampling characters in the character database. Recognition of character is done by five probability calculation methods such as (similarity, hamming, linear correlation, cross-correlation, nearest neighbor) with Dempster-Shafer theory of belief functions. The main objective of this paper is to Recognition of Urdu letters and numerals through five similarity and dissimilarity algorithms to find the similarity between the given image and the standard template in the character recognition system. In this paper we develop a method to combine the results of the different distance measurement methods using the Dempster-Shafer theory. This idea enables us to obtain a single precision result. It was observed that the combination of these results ultimately enhanced the success rate.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.166-176
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• 2023

A scenario known as conflict in face recognition may arise as a result of some disparity-related issues (such as expression, distortion, occlusion and others) leading to a compromise of someone's identity or contradiction of the intended message. However, addressing this requires the determination and application of appropriate procedures among the various conflict theories both in terms of concepts as well as resolution strategies. Theories such as Marxist, Game theory (Prisoner's dilemma, Penny matching, Chicken problem), Lanchester theory and Information theory were analyzed in relation to facial images conflict and these were made possible by trying to provide answers to selected questions as far as resolving facial conflict is concerned. It has been observed that the scenarios presented in the Marxist theory agree with the form of resolution expected in the analysis of conflict and its related issues as they relate to face recognition. The study observed that the issue of conflict in facial images can better be analyzed using the concept introduced by the Marxist theory in relation to the Information theory. This is as a result of its resolution strategy which tends to seek a form of balance as result as opposed to the win or lose case scenarios applied in other concepts. This was also consolidated by making reference to the main mechanisms and result scenario applicable in Information theory.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권2호
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• pp.121-125
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• 2015

In this paper, we propose a method that extracts features from character patterns using the fractal dimension of chaos theory. The input character pattern image is converted into time-series data. Then, using the modified Henon system suggested in this paper, it determines the last features of the character pattern image after calculating the box-counting dimension, natural measure, information bit, and information (fractal) dimension. Finally, character pattern recognition is performed by statistically finding each information bit that shows the minimum difference compared with a normalized character pattern database.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.259-262
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• 2004

In most of the character recognition systems, the method of template matching or statistical method using hidden Markov model is used to extract and recognize feature shapes. In this paper, we used modified chain-code which has 8-directions but 4-codes, and made the chain-code of hand-written character, after that, converted it into transition chain-code by applying to HMM(Hidden Markov Model). The transition chain code by HMM is analyzed as signal flow graph by Mason's theory which is generally used to calculate forward gain at automatic control system. If the specific forward gain and feedback gain is properly set, the forward gain of transition chain-code using Mason's theory can be distinguished depending on each object for recognition. This data of the gain is reorganized as tree structure, hence making it possible to distinguish different hand-written characters. With this method, $91\%$ recognition rate was acquired.

• 철학연구
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• 제116호
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• pp.1-28
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• 2017

이 연구는 악셀 호네트의 인정이론의 규범적 토대를 이루는 인정이론적 도덕 구상을 체계적으로 검토하면서, 호네트의 의도나 전체 이론기획에 비춰볼 때 그 도덕 구상을 의무론적으로 재구조화할 필요가 있음을 제시하고자 한다. 이 연구의 결과는 발굴이면서 동시에 재구조화일 것이다. 인정이론에서 지금까지 사람들이 인식했던 것보다 훨씬 더 많은 칸트적 요소를 발굴해 내면서, 동시에 호네트 자신의 구상에 반해서, 칸트의 인간 존엄성 이념이 인정의 세 가지 인정형식의 규범적 토대로 명시적으로 도입되어야 함을 역설할 것이다. 그렇게 의무론적으로 재구조화된 도덕 구상이 호네트의 의도와 인정이론의 기획에 더 잘 부합한다는 것을 보이는 것이 이 연구의 최종 목표다.

• 비교문화연구
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• 제52권
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• pp.111-132
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• 2018

'사랑과 정의의 관계'에 접근하는 방식은 이를 주장하는 사람마다 다양하다. 양자의 관계를 대립적으로 보아 사랑의 우위를 주장하거나 아니면 정의의 우위를 주장할 수 있다. 또 양자를 대립적 관계가 아니라 보완적 관계로 파악하여 서로가 서로를 필요로 하는 것으로 주장할 수도 있다. 그러나 헤겔은 사랑과 정의를 각각 서로 다른 영역에서 적용되는 독자적 구성원리로 파악하고, 이를 대립적 관계로도 보완적 관계로도 보지 않는다. 이는 그의 독특한 인정이론의 구조를 전제로 할 때 비로소 이해가능하다. 여기에서는 '헤겔의 인정이론' 속에서 '사랑과 정의의 관계'를 살펴보고자 한다. 주로 헤겔의 인정이론에 대한 철학적인 핵심사항을 살펴보고, 그 기초 위에서 '사랑과 정의의 관계'에 대해 어떠한 결과를 끌어낼 수 있는지 살펴보고자 한다. 이를 거칠게나마 테제의 형식으로 정리한다면, 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. - 헤겔은 인정의 다양한 형태로서 사회적 관계의 세 형태인 가족, 시민사회, 국가에 각각 사랑, 정의, 연대를 그 구성원리로서 제시한다. 헤겔에게서 사랑과 정의는 일반적으로 양자의 관계를 파악하듯이 대립적 관계에 있지도 않으며, 보완적 관계에 있지도 않다. - 헤겔의 인정이론에서 사랑과 정의는 각각 타당한 영역이 다를 뿐이다. 사랑은 친밀성의 영역에 타당한 원리이고, 정의는 비친밀성의 영역에 타당한 원리이다. 따라서 친밀성의 영역에 정의와 권리를 주장하게 되면 친밀성의 영역이 파괴되고, 비친밀성의 영역에 사랑을 주장하게 되면 실제적인 영향력을 행사할 수 없다. - 친밀성과 비친밀성이 서로 중첩되는 국가라는 정치적 공동체에서는 가족의 경우처럼 사랑의 원리 위에 서 있거나 시민사회의 경우처럼 정의의 원리 위에 서 있는 것이 아니라, 새로운 구성원리인 공동성의 토대 위에서 연대의 원리가 필요하다.

• Smart Structures and Systems
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• 제8권1호
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• pp.69-92
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• 2011

This paper presents an emergent pattern recognition approach based on the immune network theory and hierarchical clustering algorithms. The immune network allows its components to change and learn patterns by changing the strength of connections between individual components. The presented immune-network-based approach achieves emergent pattern recognition by dynamically generating an internal image for the input data patterns. The members (feature vectors for each data pattern) of the internal image are produced by an immune network model to form a network of antibody memory cells. To classify antibody memory cells to different data patterns, hierarchical clustering algorithms are used to create an antibody memory cell clustering. In addition, evaluation graphs and L method are used to determine the best number of clusters for the antibody memory cell clustering. The presented immune-network-based emergent pattern recognition (INEPR) algorithm can automatically generate an internal image mapping to the input data patterns without the need of specifying the number of patterns in advance. The INEPR algorithm has been tested using a benchmark civil structure. The test results show that the INEPR algorithm is able to recognize new structural damage patterns.

• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.56-62
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• 2001

본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12％의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4573-4584
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• 2015

The traditional feature extraction algorithms for recognition of communication signals can hardly realize the balance between computational complexity and signals' interclass gathered degrees. They can hardly achieve high recognition rate at low SNR conditions. To solve this problem, a novel feature extraction algorithm based on Holder coefficient was proposed, which has the advantages of low computational complexity and good interclass gathered degree even at low SNR conditions. In this research, the selection methods of parameters and distribution properties of the extracted features regarding Holder coefficient theory were firstly explored, and then interval gray relation algorithm with improved adaptive weight was adopted to verify the effectiveness of the extracted features. Compared with traditional algorithms, the proposed algorithm can more accurately recognize signals at low SNR conditions. Simulation results show that Holder coefficient based features are stable and have good interclass gathered degree, and interval gray relation classifier with adaptive weight can achieve the recognition rate up to 87% even at the SNR of -5dB.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.573-578
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• 2001

This research proposes a generalized local feature structure named "LSG(Local Surface Group) for model-based 3D object recognition". An LSG consists of a surface and its immediately adjacent surface that are simultaneously visible for a given viewpoint. That is, LSG is not a simple feature but a viewpoint-dependent feature structure that contains several attributes such as surface type. color, area, radius, and simultaneously adjacent surface. In addition, we have developed a new method based on Bayesian theory that computes a measure of how distinct an LSG is compared to other LSGs for the purpose of object recognition. We have experimented the proposed methods on an object databaed composed of twenty 3d object. The experimental results show that LSG and the Bayesian computing method can be successfully employed to achieve rapid 3D object recognition.