This paper presents a Fuzzy Neural Network (FNN) system to decide whether or not the right information of lanes can be extracted from gray-level images of road scene. The decision of noisy level of input images has been required because much noises usually deteriorates the performance of feature detection based on image processing and lead to erroneous results. As input parameters to FNN, eight noisiness indexes are constructed from a cumulative distribution function (CDF) and proved the indexes being classifiers of images as the good and the bad corrupted by sources of noise by correlation analysis between input images and the indexes. Considering real-time processing and discrimination efficiency, the proposed FNN is structured by eight input parameters, three fuzzy variables and single output. We conduct much experiments and show that our system has comparable performance in terms of false-positive rates.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.313-320
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1999
In this paper, a translation, rotation and scale invariant system for the classification of closed 2D images using the bispectrum of a contour sequence and the weighted fuzzy mean method is derived and compared with the classification process using one of the competitive neural algorithm, called a LVQ(Learning Vector Quantization). The bispectrun based on third order cumulants is applied to the contour sequences of the images to extract fifteen feature vectors for each planar image. These bispectral feature vectors, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two-dimensional planar images and are fed into an classifier using weighted fuzzy mean method. The experimental processes with eight different shapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of the proposed classifier.
A new method for the determination of camera system rotation and translation from in 3-D space using recursive least square method is presented in this paper. With this method, the calculation of the equation is found by a linear algorithm. Where the equation are either given or be obtained by solving five or more point correspondences. Good results can be obtained in the presence if more than the eight point. A main advantage of this new method is that it decouple rotation and translation, and then reduces computation. With respect to error in the solution point number in the input image data, adding one more feature correspondence to required minimum number improves the solution accuracy drastically. However, further increase in the number of feature correspondence improve the solution accuracy only slowly. The algorithm proposed by this paper is used to make camera system rotation and translation easy to recognize even when camera system attached at end effecter of six degrees of freedom industrial robot manipulator are applied industrial field.
최근들어 화상 정보처리 분야가 점진적으로 중요시 됨에따라 본논문에서는 정부기관, 경찰서 등의 범죄관련 기관에서 신분 확인용 및 범인 검거용으로 지문을 인식하는데 사용되는 특징점 추출에 관해 기술하였다. 전개과정은 퍼지 이론을 이용하여 세선화를 수행한후 그 화상을 일정 크기의 정사각형 크기로 나누고 8 방향 코드로 부호화한 자료로부터 코아와 델타를 추출하였다. 그 수행결과 $80\%$정도는 정확히 특징점을 추출할 수 있다.
본 논문에서는 금융업무를 위한 오손 지폐 분류 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 새 돈이 헌 돈으로 변화함에 따라 변하는 과정을 모델화하고 그 특징을 획득하기 위하여 감지센서들을 선택하였다. 센서들로부터 얻어진 데이터에서 4개의 특징벡터를 추출하고, 주성분해석을 통해 구해진 최대 고유벡터만을 이용하여 오손 지폐를 분류한다. 새 돈 또는 헌 돈으로 분류하는 기준 레벨은 사용자에 의해 결정된다. 실험결과에서 제안한 시스템은 초당 8매의 지폐 분류속도와 96%의 분류율을 가지는 신뢰성 있는 시스템임을 보여준다.
This paper presents a translation, rotation and scale invariant methodology for the recognition of closed planar shape images using the bispectrum of a contour sequence and the learning vector quantization(LVQ) neural classifier. The contour sequences obtained from the closed planar images represent the Euclidean distance between the centroid and all boundary pixels of the shape, and are related to the overall shape of the images. The higher order spectra based on third order cumulants is applied to tihs contour sample to extract fifteen bispectral feature vectors for each planar image. There feature vector, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two0dimensional planar images and are fed into a neural network classifier. The LVQ architecture is chosen as a neural classifier because the network is easy and fast to train, the structure is relatively simple. The experimental recognition processes with eight different hapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of this proposed method even the target images are significantly corrupted by noise.
The assemblability was determined by the structure of product and the relationship between composing parts and machining parts. In this paper, the bolt was divided into bolt-head, -shaft, -thread and -end. For the better assemblability in bolting process, the geometric and technological characteristics of bolts in terms of pre- and in-assembly process were analyzed. And this paper presents assemblability evaluation for bolt feature design alternatives. For this evaluation system, we considered systematically eight factors for assemblability, but introduced two factores for the stability of laying and for the handlability of parts. And AutoCAC system is interfaced with the evaluation system written in C-language.
표면근전도의 중앙주파수 특징을 이용하여 근지구력시간에 대한 남녀 성별차별을 구분할 수가 있다. 중앙주파수는 근육의 피로속도를 측정하는데 주로 사용하는 인자이다. 본 연구에서는 상완이두근의 등장성 운동을 통한 근전도의 성별차이를 알아보았다. 등장성운동은 피실험자가 근육피로가 피곤해 질 때까지를 측정하였다. 남녀 성별차이는 근지구력시간에 대한 중앙주파수의 선형회귀선의 기울기로 구분되어지는 특성을 보였다.
Kim, Ji-Hoon;Im, Myung-Shim;Lee, Hyung-Mok;Lee, Myung-Gyoon;AMUSES team, AMUSES team
천문학회보
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제35권2호
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pp.40.2-40.2
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2010
Polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) features have emerged as one of the most important infrared (IR) features since these PAH features dominate mid-IR spectra of galaxies and are ubiquitous within galactic and extragalactic objects. These PAH features have the potentials to become reliable star formation rate (SFR) proxies and diagnostics of physical conditions of interstellar medium, such as ionization states of dust grains and grain sizes. While constructing an unbiased library of 44 sample galaxies selected from 5MUSES sample, AKARI mJY Unbiased Survey of Extragalactic Sources in 5MUSES (AMUSES) intends to measure and to calibrate the PAH 3.3 mm emission feature which has not been studied extensively due to its weak strength and dearth of capable instruments. Out of 20 target galaxies, we detected the 3.3mm feature from eight galaxies and measured their line strengths, line widths and line ratios with other PAH emission features. Sample galaxies whose spectral energy distributions (SEDs) are classified as starburst-type have clearly stronger 3.3mm emission features than ones with AGN-type SEDs. We also found that there is a correlation between the PAH 3.3mm luminosity and total IR luminosity within our sample galaxies, albeit a large scatter. We further discuss implications of our results.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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