In this paper, we describe the system to recognize the six digit postal number of mails using neural network. Our zip-code recognition system consists of a preprocessing procedure for the original captured image, a segmentation procedure for separating an address block area with a shape, and recognition procedure for the cognition of a postal number. we extract the feature vectors that are the input of a neural network for the recognition process based on an area optimizing and an image thinning processing. The neural network classifies the zip-code in the mail and the recognized zip-code is verified through the zip-code database.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2004.04a
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pp.148-151
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2004
This study presents a new intelligent yield management methodology which can forecast the yield level of a production unit based on features' behaviors. In this proposed methodology, we identify the existing features using C5.0 that are combination of nodes (i.e., variables) in the decision tree generated by C5.0, use SOM(Self-Organizing Map) neural networks in oder to extract the feature's patterns and classify, and then make features' control rules using C5.0.
This paper describes a new feature based tracking system that can track moving objects with a pan-tilt camera. We extract corner features of the scene and tracks the features using filtering, The global motion energy caused by camera movement is eliminated by finding the maximal matching position between consecutive frames using Pyramidal template matching. The region of moving object is segmented by clustering the motion trajectories and command the pan-tilt controller to follow the object such that the object will always lie at the center of the camera. The proposed system has demonstrated good performance for several video sequences.
In this paper, an improved method is developed for automatic inspection system using simbology patterns. The developed method uses the two previously developed matching methods the template maching method and the feature matching method. The template matching method is very sensitive to variations of target images such as translation and rotation of objects. On the other hand, the feature matching method doesn't extract proper features in some types of symbology patterns. The proposed method shows the improvement of precision in recognition of defects and flexibility of different types of symbology patterns.
Islam, Mohammad Khairul;Lee, Hyung-Jin;Paul, Anjan Kumar;Baek, Joong-Hwan
Proceedings of the IEEK Conference
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2007.07a
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pp.419-420
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2007
In this method, we extract peak periods using energy contents of each segment of music. This feature extraction method is equally applied on both the training and query music. Similarity matching algorithm is applied on the extracted feature values for identifying the query music from the database. The retrieval accuracy of 95% of our method is a pretty good result.
In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.
Software refactoring is a process to restructure an existing software code while keeping its external behavior the same. Currently, various refactoring techniques are being used to develop more readable and less complex codes by improving the non-functional attributes of software. Refactoring can further improve code maintainability by applying various techniques to the source code, which in turn preserves the behavior of code. Refactoring facilitates bug removal and extends the capabilities of the program. In this paper, an exhaustive review is conducted regarding bad smells present in source code, applications of specific refactoring methods to remove that bad smell and its effect on software quality. A total of 68 studies belonging to 32 journals, 31 conferences, and 5 other sources that were published between the years 2001 and 2019 were shortlisted. The studies were analyzed based on of bad smells identified, refactoring techniques used, and their effects on software metrics. We found that "long method", "feature envy", and "data class" bad smells were identified or corrected in the majority of studies. "Feature envy" smell was detected in 36.66% of the total shortlisted studies. Extract class refactoring approach was used in 38.77% of the total studies, followed by the move method and extract method techniques that were used in 34.69% and 30.61% of the total studies, respectively. The effects of refactoring on complexity and coupling metrics of software were also analyzed in the majority of studies, i.e., 29 studies each. Interestingly, the majority of selected studies (41%) used large open source datasets written in Java language instead of proprietary software. At the end, this study provides future guidelines for conducting research in the field of code refactoring.
This paper presents a method to extract 3D outlines of objects in an image obtained from a monocular vision. After detecting the general outlines of the object by MOPS(Multi-Scale Oriented Patches) -algorithm and we obtain their spatial coordinates. Simultaneously, it obtains the space-coordinates with feature points to be immanent within the outlines of objects through SIFT(Scale Invariant Feature Transform)-algorithm. It grasps a form of objects to join the space-coordinates of outlines and SIFT feature points. The method which is proposed in this paper, it forms general outlines of objects, so that it enables a rapid calculation, and also it has the advantage capable of collecting a detailed data because it supplies the internal-data of outlines through SIFT feature points.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.3
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pp.398-403
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2006
In this paper, we describe a fuzzy threshold selection technique for feature extraction in digital color images. this is achieved by the formulation a fuzzy inference system that evaluates threshold for feature configurations. The system uses two fuzzy measures. They capture desirable characteristics of features such as dependency of local intensity and continuity in an image. We give a graphical description of a nonlinear sketch feature extraction filter and design the fuzzy inference system in terms of the characteristics of the feature. Through the design, we provide selection method on the choice of a threshold to achieve certain characteristics of the extracted features. Experimental results show the usefulness of our fuzzy threshold inference approach which is able to extract features without human intervention.
This paper presents an efficient and automatic color and motion feature extraction algorithm for content-based MPEG-l video retrieval. Based on the proposed method. a video retrieval system is implemented. For color feature. the proposed algorithm considers dynamic color iRformation in video data, and thereby can overcome the limits of the previous key-frame based method. For motion feature, we utilize the motion vector in MPEG-l video with color information. and extract the color-motion feature. The proposed algorithm can solve the weakness of the previous location based motion feature method. Finally. the proposed method is evaluated within the implemented video retrieval system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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