• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.21-26
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• 2003

본 논문은 퓨리에 변환을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 기법을 제시한다. 특징 벡터는 3차원극좌표계를 이용하여 폐곡면 객체의 회전각도별 내측거리값을 퓨리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환하여 추출한다. 특징 벡터는 폐곡면 표면점과 중심점과의 관계를 나타내는 내측거리값을 활용하므로 위치 이동에 불변이고 내측거리값은 퓨리에 변환 전 정규화되기 때문에 크기 변화에 불변이며 퓨리에 변환 후 파워 스펙트럼을 적용하여 회전 변화 불변임을 보여주고 있다. 실험 결과 위치 이동, 크기 변화, 회전 변화에 불변임을 알 수 있고 서로 상이한 객체간에 변별력이 있어 객체 고유의 특징 벡터로써 활용이 가능함을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.27-34
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• 2000

This paper deals with speech enhancement methods using the wavelet transform. A cycle-spinning scheme and undecimated wavelet transform are used for denoising of speech signals, and then their results are compared with that of the conventional wavelet transform. We apply soft-thresholding technique for removing additive background noise from noisy speech. The symlets 8-tap wavelet and pyramid algorithm are used for the wavelet transform. Performance assessments based on average SNR, cepstral distance and informal subjective listening test are carried out. Experimental results demonstrate that both cycle-spinning denoising(CSD) method and undecimated wavelet denoising(CWD) method outperform conventional wavelet denoising(UWD) method in objective performance measure as welt as subjective listening test. The two methods also show less "clicks" that usually appears in the neighborhood of signal discontinuities.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.478-484
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• 2014

본 논문에서는 Kinect Depth 카메라에서 손가락의 방향을 이용한 마우스 커서의 위치 선정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우는 거리변환을 이용한 손의 중점좌표를 이용한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있지 않을 경우에는 손가락의 끝점 좌표를 이용한다. 손의 중점좌표는 전처리를 거친 영상의 거리변환 결과에서 가장 밝은 픽셀의 좌표를 이용하여 구한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우에는 손가락의 끝점 좌표와 손의 중점 좌표 사이의 거리가 가까워지므로 중점좌표를 이용하여, 위치 선정의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다. 손가락의 끝점 좌표는 손 영역만을 추출한 영상에서 팔 부분을 제거하여 영상의 중심에서 가장 멀리 떨어져있는 픽셀을 이용하여 구한다. 본 논문에서 제안하는 커서 위치 선정의 정확도를 측정하기 위해 임의의 5개의 기준 좌표를 선정하고 기준 좌표와 측정된 마우스 좌표사이의 오차를 500회 반복하여 측정하여 에러율을 측정한 결과, 평균 11 % 미만의 오차율을 나타내어 제안한 방법의 정확도를 확인할 수가 있었다.

• 전기학회논문지P
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• 제65권1호
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• pp.66-71
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• 2016

According to the development of depth sensing devices and depth estimation technology, depth information becomes more important for object detection in computer vision. In terms of recognition rate, pedestrian detection methods have been improved more accurately. However, the methods makes slower detection time. So, many researches have overcome this problem by using GPU. Here, we propose a real-time pedestrian detection algorithm that does not rely on GPU. First, the depth-weighted distance map is used for detecting expected human regions. Next, human detection is performed on the regions. The performance for the proposed approach is evaluated and compared with the previous methods. We show that proposed method can detect human about 7 times faster than conventional ones.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.113-119
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• 2020

This study proposed the structure of the cluster's cell counting algorithm for cell analysis. The image required for cell count is taken under a microscope. At present, the cell counting algorithm is reported to have a problem of low accuracy of results due to uneven shape and size clusters. To solve these problems, the proposed algorithm has a feature of calculating the number of cells in a cluster by applying a radius change analysis to the existing distance conversion and watershed algorithm. Later, cell counting algorithms are expected to yield reliable results if applied to the required field.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권2호
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• pp.169-180
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• 2007

본 논문은 함수 변환(Function Transform)과 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하는 새로운 XML 문서 클리스터링 기법에 대하여 논한다. 본 문서 클러스터링 기법은 조정자 없이 점진적으로 수행된다. XML 문서는 엘리먼트의 계층적인 구조에 기반하여 이산 함수로 변환된다. 이산 함수는 FFT를 사용하여 벡터로 변환된다. 문서를 나타내는 벡터는 가중치 유클리디안 거리 메트릭을 사용하여 비교된다. 비교 결과가 미리 정의된 값보다 작을 때에는 비교되는 두 개의 문서는 구조적으로 비슷한 것으로 간주되어 동일한 그룹으로 분류된다. XML 문서 클리스터링은 XML 문서의 저장과 검색에 유용하게 사용될 수 있다. 800개의 합서 문서와 520개의 실제 문서를 사용하여 실험하였다. 실험 결과는 함수변환과 FFT는 XML 문서를 엘리먼트의 구조를 기반으로 하여 점진적으로 조정자 없이 효과적으로 분류하는 것을 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권1호
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• pp.85-100
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• 2012

The Hartley transform based feature extraction method is proposed for fingerprint matching. Hartley transform is applied on a smaller region that has been cropped around the core point. The performance of this proposed method is evaluated based on the standard database of Bologna University and the database of the FVC2002. We used the city block distance to compute the similarity between the test fingerprint and database fingerprint image. The results obtained are compared with the discrete wavelet transform (DWT) based method. The experimental results show that, the proposed method reduces the false acceptance rate (FAR) from 21.48% to 16.74 % based on the database of Bologna University and from 31.29% to 28.69% based on the FVC2002 database.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.905-913
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• 1987

This paper presents a speaker dependent isolated digit recognition algorithm using the Mellin transform. Since the Mellin transform converts a scale information into a phase information, attempts have been made to utilize this scale invariance property of the Mellin transform in order to alleviate a time-normalization procedure required for a speech recognition. It has been found that good results can be obtained by taking the Mellin transform to the features such as a ZCR, log energy, normalized autocorrelation coefficients, first predictor coefficient and normalized prediction error. We employed a difference function for evaluating a similarity between two patterns. When the proposed algorithm was tested on Korean digit words, a recognition rate of 83.3% was obtained. The recognition accuracy is not compatible with the other technique such as LPC distance however, it is believed that the Mellin transform can effectively perform the time-normalization processing for the speech recognition.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권12호
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• pp.70-80
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• 1997

This paper proposes a hierarchical Hausdorff distance (HD) matching algorithm baased on coarse-to-fine approach. It reduces the computational complexity greatly by using the pyramidal structures consisting of distance transform (DT) and edge pyramids. Also, inthe proposed hierarchical HD matching, a thresholding method is presented to find an optimal matching position with small error, in which the threshold values are determined by using the property between adjacent level of a DT map pyramid. By computer simulation, the performance of the conventional and proposed hierarchical HD matching algorithms is compared in therms of the matching position for binary images containing uniform noise.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.622-627
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• 2014

본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.