Independent Component Analysis (ICA) is used to generate ICA filter for computing feature vector for image window. Filters that have high discrimination power are selected to classify image from these ICA filters. Proposed classification algorithm is based on probability distribution of feature vector.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
/
v.45
no.6
/
pp.55-59
/
2008
For effective mobility control of UGV(unmanned ground vehicle), the terrain cover classification is an important component as well as terrain geometry recognition and obstacle detection. The vision based terrain cover classification algorithm consists of pre-processing, feature extraction, classification and post-processing. In this paper, we present a method to classify terrain covers based on the color and texture information. The color space conversion is performed for the pre-processing, the wavelet transform is applied for feature extraction, and the SVM(support vector machine) is applied for the classifier. Experimental results show that the proposed algorithm has a promising classification performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.41
no.3
/
pp.195-200
/
2004
In this paper we propose effective speech recognizer through two recognition experiments. In general, SVM is classification method which classify two class set by finding voluntary nonlinear boundary in vector space and possesses high classification performance under few training data number. In this paper we compare recognition performance of HMM and SVM at training data number and investigate recognition performance of each feature parameter while changing feature space of MFCC using Independent Component Analysis(ICA) and Principal Component Analysis(PCA). As a result of experiment, recognition performance of SVM is better than 1:.um under few training data number, and feature parameter by ICA showed the highest recognition performance because of superior linear classification.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.21
no.6
/
pp.1-6
/
2021
Recently, pre-trained convolutional neural network CNNs have been widely used and applied for medical image classification. These models can utilised in three different ways, for feature extraction, to use the architecture of the pre-trained model and to train some layers while freezing others. In this study, the ResNet18 pre-trained CNNs model is used for feature extraction, followed by the support vector machine for multiple classes to classify medical images from multi-classes, which is used as the main classifier. Our proposed classification method was implemented on Kvasir and PH2 medical image datasets. The overall accuracy was 93.38% and 91.67% for Kvasir and PH2 datasets, respectively. The classification results and performance of our proposed method outperformed some of the related similar methods in this area of study.
In this paper, feature vector extraction methods and classification algorithms for the automatic classification of transient signals in underwater are discussed. A feature vector extraction method using wavelet transform, which shows good performance with small number of coefficients, is proposed and compared with the existing classical methods. For the automatic classification, artificial neural networks such as multilayer perceptron (MLP), radial basis function (RBF), and MLP-Class are utilized, where those neural networks as well as extracted feature vectors are combined to improve the performance and reliability of the proposed algorithm. It is confirmed by computer simulation with Traco's standard transient data set I and simulated data that the proposed feature vector extraction method and classification algorithm perform well, assuming that the energy of a given transient signal is sufficiently larger than that of a ambient noise, that there are the finite number of noise sources, and that there does not exist noise sources more than two simultaneously.
Identifying disease genes from human genome is a critical task in biomedical research. Important biological features to distinguish the disease genes from the non-disease genes have been mainly selected based on traditional feature selection approaches. However, the traditional feature selection approaches unnecessarily consider many unimportant biological features. As a result, although some of the existing classification techniques have been applied to disease gene identification, the prediction performance was not satisfactory. A small set of the most important biological features can enhance the accuracy of disease gene identification, as well as provide potentially useful knowledge for biologists or clinicians, who can further investigate the selected biological features as well as the potential disease genes. In this paper, we propose a new stepwise random forests (SRF) approach for biological feature selection and disease gene identification. The SRF approach consists of two stages. In the first stage, only important biological features are iteratively selected in a forward selection manner based on one-dimensional random forest regression, where the updated residual vector is considered as the current response vector. We can then determine a small set of important biological features. In the second stage, random forests classification with regard to the selected biological features is applied to identify disease genes. Our extensive experiments show that the proposed SRF approach outperforms the existing feature selection and classification techniques in terms of biological feature selection and disease gene identification.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.47
no.3
/
pp.36-41
/
2010
An advanced form of Multistage Feature-based Classification Model(AMFCM), called AMFCM, is proposed in this paper. AMFCM like MFCM does not use the concatenated form of available feature vectors extracted from original data to classify each data, but uses only groups related to each feature vector to classify separately. The prpposed AMFCM improves the contribution rate used in MFCM and proposes a confusion table for each local classifier using a specific feature vector group. The confusion table for each local classifier contains accuracy information of each local classifier on each class of data. The proposed AMFCM is applied to the problem of music genre classification on a set of music data. The results demonstrate that the proposed AMFCM outperforms MFCM by 8% - 15% on average in terms of classification accuracy depending on the grouping algorithms used for local classifiers and the number of clusters.
Kim Hak-Kyeong;Jeong Nam-Su;Kim Sang-Bong;Lee Myung-Suk
Fisheries and Aquatic Sciences
/
v.4
no.1
/
pp.1-9
/
2001
This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.
In recent years, worldwide production of solar wafers increased rapidly. Therefore, the solar wafer technology in the developed countries already has become an industry, and related industries such as solar wafer manufacturing equipment have developed rapidly. In this paper we propose the color classification method of the polycrystalline solar wafer that needed in manufacturing equipment. The solar wafer produced in the manufacturing process does not have a uniform color. Therefore, the solar wafer panels made with insensitive color uniformity will fall off the aesthetics. Gaussian mixture models (GMM) are among the most statistically mature methods for clustering and we use the Gaussian mixture models for the classification of the polycrystalline solar wafers. In addition, we compare the performance of the color feature vector from various color space for color classification. Experimental results show that the feature vector from YCbCr color space has the most efficient performance and the correct classification rate is 97.4%.
Kim, Won-Hee;Yin, Qingbo;Moon, Kwang-Seok;Kim, Jong-Nam
Journal of Korea Multimedia Society
/
v.10
no.9
/
pp.1125-1134
/
2007
In this paper, we propose a new approach for rotation invariant texture classification based on Gabor wavelet. Conventional methods have the low correct classification rate in large texture database. In our proposed method, we define two feature groups which are the global feature vector and the local feature matrix. The feature groups are output of Gabor wavelet filtering. By using the feature groups, we defined an improved discriminant and obtained high classification rates of large texture database in the experiments. From spectrum symmetry of texture images, the number of test times were reduced nearly 50%. Consequently, the correct classification rate is improved with $2.3%{\sim}15.6%$ values in 112 Brodatz texture class, which may vary according to comparison methods.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.