• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.972-980
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• 2022

영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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• pp.298-301
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• 1992

A digital image processing approach has been adopted to measure the flank wear area, which is very difficult to measure using conventional techniques. Automatic thresholding of the gray-level values of an image is very useful in automated analysis of image. 1-D entropy thresholding technique is used for image processing and analysis of the flank wear area. This strategy provides more information about drill wear conditions and should therefore have a higher reliability than previous methods. This study calulated quantitatively the flank were area of drill by computer program.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.39-47
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• 2001

A blocked zerotree coding algorithm for compression of subband image is proposed. Significance of blocks with respect to a certain threshold are coded with a set of transition rules for the significance of blocks. Significant blocks are quantized by vector quantization. The basic idea for this coding approach are: 1) Subband images are coded by blocks, 2) Important blocks based on the significance of blocks are coded and quantized, 3) Multiband codebook which is composed of sub-codebooks dedicated for each threshold and subband level is adapted to produce good reproduction vectors for vector quantization. The compression results are similar to Shapiro's zerotree coding even though ours are obtained without entropy coding of bit streams from blocked zerotree encoder. If an entropy coding is applied to the bitstream, PSNR will be improved.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권6호
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• pp.49-58
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• 1993

Extended reduced difference pyramid (ERDP) is proposed for lossless progressive image transmission, which is based on a new transform called rounded-transform(RT). The RT is a nonlinear and reversible transform of integers into integers utilizing two kinds of the rounding operations such as round up and down. The ERDP can be obtained from an N-poing RT or a series of RTs of both. For the performance evaluation, the entropy of the difference images to be transmitted is used as a lower bound transmission rate. Two examples of the ERDP can be easily shown, which is more effective in the entropy than the ordinary RDP.

• 전기학회논문지
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• 제63권6호
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• pp.810-812
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• 2014

In this paper, a hagwon-bus boarding danger warning system based on computer vision is proposed to protect children from an accident causing injuries or death. Three zones are defined and different algorithms are applied to detect moving objects. In zone 1, a block-based entropy value is calculated using the absolute difference image generated by the absolute differential estimation between background image and incoming video frame. In zone 2, an effective and robust motion object tracking algorithm is performed based on the particle filter. Experimental results demonstrate the efficient and effectively of the algorithm for moving object inspection in each zone.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.88-96
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• 1994

벡터 양자화를 이용하여 영상신호를 압축하는 경우, 원 영상을 복원하기 위하여 복호기쪽에 어야 하는 인덱스들 사이에는 높은 상관성이 존재하며, 이러한 높은 상관성을 인덱스의 부호화에 이용하면 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 본 논문에서는, 각 인덱스들을 이전 인덱스의 값에 따라 적응적으로 부호화하는 조건부 엔트로피 부호화를 도입하고, 이 경우 벡터 양자기를 최적화하는 방법을 제안한다. 즉, 조건부 엔트로피 부호화를 도입하는 경우 각 입력벡터당 평균 비트수는 조건부 엔트로피에 근접한다는 사실을 유용하여, 조건부 엔트로피를 제한한 상태에서 평균 왜곡을 최소화 하도록 VQ 부호책을 구성함으로써 최적화 과정이 이루어진다. 또한, 이와 같이 각 입력벡터의 양자화 결과가 다음 입력벡터의 인덱스를 부호화하는데 영향을 미치는 경우, 장시간(long term)의 관점에서 최적인 인덱스열을 찾기 위해 우리는 비터비 탐색 방법을 도입한다. 영상 모의 실험을 통해, 제안하는 방법이, 구획간의 상관성을 이용하지 않는 기존의 엔트로피 제한 벡터 양자기에 비해 같은 비트율에서 약 1.0~3.0 dB 높은 PSNR을 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.1-8
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• 2006

본 논문은 엔트로피 기반의 가중치와 클러스터 분포크기를 이용한 향상된 FCM(Fuzzy C-Mean)알고리즘을 제안한다. FCM 알고리즘은 영상분할에서 일반적으로 많이 사용되는 퍼지 클러스터링 방법이다. 그러나 공간정보를 포함하지 않기 때문에 잡음 등에 민감하고, 클러스터를 이루는 특정들의 분포에 따라 화소들을 정확하게 분류할 수 없다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 FCM 알고리즘의 소속정도를 연산할 때 클러스터 분포크기와 이웃 화소의 공간정보를 이용한 엔트로피 기반의 가중치를 적용한다. 실험결과에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 강건하며 분할결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2677-2684
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• 2009

본 논문에서는 trellis 부호 및 엔트로피 마스킹을 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT 변환을 수행하고 각 블록으로부터 16개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수 및 왓슨거리의 선형결합이 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 영상의 특성을 고려하기 위해 삽입벡터를 구할 때 엔트로피 마스킹 함수를 사용하여 선형상관계수와 왓슨거리의 가중치를 다르게 적용한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였으며, 평균비트오차율 측면에서 성능 개선이 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1194-1208
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• 2010

As visual surveillance systems gain wider usage in a variety of fields, it is important that they are capable of interpreting scenes automatically, also known as "human motion analysis" (HMA). However, existing HMA methods are too domain specific and computationally expensive. This paper proposes a general purpose HMA method that is based on the idea that human beings tend to exhibit erratic motion patterns during abnormal situations. Limb movements are characterized using the statistics of angular and linear displacements. In addition, the method is enhanced via the use of the entropy of the Fourier spectrum to measure the randomness of subject's motions. Various experiments have been conducted and the results indicate that the proposed method has very high classification accuracy in identifying anomalous behavior.

• ETRI Journal
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• 제37권5호
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• pp.1023-1031
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• 2015

In infrared (IR) images, near targets have a transient distribution at the boundary region, as opposed to a steady one at the inner region. Based on this fact, this paper proposes a novel IR target extraction method that uses both a weighted information entropy (WIE) and an adaptive opening filter to extract near finely shaped targets in IR images. Firstly, the boundary region of a target is detected using a local variance WIE of an original image. Next, a coarse target region is estimated via a labeling process used on the boundary region of the target. From the estimated coarse target region, a fine target shape is extracted by means of an opening filter having an adaptive structure element. The size of the structure element is decided in accordance with the width information of the target boundary and mean WIE values of windows of varying size. Our experimental results show that the proposed method obtains a better extraction performance than existing algorithms.