• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.19-26
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.9-19
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.331-335
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• 2008

본 논문에서는 멀티코어 환경에서 파노라마 이미지 생성 시간을 단축시키기 위해 특징점 추출 알고리즘을 병렬화한다. 여러 장의 사진들을 합성하여 파노라마 이미지를 만드는 과정에는 사진들 간의 겹치는 영역을 찾아내기 위해 각 사진의 특징점을 추출하는 단계가 필요하다. 계산량이 많은 특징점 추출 단계를 빠르게 수행하기 위해 비대칭 멀티 프로세서 아키텍처인 CBE(Cell Broadband Engine)를 사용하여 특징점 추출 병렬 알고리즘을 개발하고, 성능이 얼마나 향상되는지 실험하였다. 실험 결과, 본 논문에서 개발한 병렬 알고리즘은 프로세서 수에 비례하여 성능이 높아지는 선형 확장성의 특징을 보였다. 이처럼 멀티코어 환경에서 이미지 프로세싱 작업 수행 시에 어떻게 하면 높은 성능의 좋은 결과를 낼 수 있는지 알아본다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.167-171
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• 2012

본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의 특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.214-217
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• 2000

Many researches have been performed for human recognition and coding schemes recently. For this situation, we propose an automatic facial feature extraction algorithm. There are two main steps: the face region evaluation from original background image such as office, and the facial feature extraction from the evaluated face region. In the face evaluation, Genetic Algorithm is adopted to search face region in background easily such as office and household in the first step, and Template Matching Method is used to extract the facial feature in the second step. We can extract facial feature more fast and exact by using over the proposed Algorithm.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권3호
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• pp.525-533
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• 2003

In this paper we introduce some existing preprocessing algorithm for character recognition and consider feature extraction method for the recognition of low resolution document. Image recognition of low resolution document including fax images can be frequently misclassified due to the blurring effect, slope effect, noise and so on. In order to overcome these difficulties in the character recognition we considered a mesh feature extraction and contour direction code feature. System for automatic character recognition were suggested.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.149-154
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• 2023

This paper presents a novel approach to multi-focus image fusion using light field cameras. The proposed neural network, LFFCNN (Light Field Focus Convolutional Neural Network), is composed of three main modules: feature extraction, feature fusion, and feature reconstruction. Specifically, the feature extraction module incorporates SPP (Spatial Pyramid Pooling) to effectively handle images of various scales. Experimental results demonstrate that the proposed model not only effectively fuses a single All-in-Focus image from images with multi focus images but also offers more efficient and robust focus fusion compared to existing methods.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.40-47
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• 2007

단백질 매크로 어레이 영상에서 단백질 칩 각각의 특징을 규명하는 것은 중요한 것이다. 사람의 시각에 의한 판단은 많은 단백질 칩 영상을 실험할 경우, 장시간의 관찰과 그로 인한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 시뮬레이터를 통한 특성 파악이 필요하게 되고, 매크로 어레이 스캔 영상에 대해 특성 분석을 할 경우 효율을 극대화할 수 있다. 형광 스캔 영상에 있어서, 각 셀의 반응도는 컬러 영상의 R, G, B 분포에 의존하여 왔다. 그러나 중첩되는 영상의 경우는 한쪽으로 구분하여 분류하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 사용자가 원하는 색상에 대한 퍼지 측도 값을 적용한 퍼지 적분 값으로서 단백질 칩의 반응색상을 구분 지었다. Scan Array 5000에 의해 구성된 매크로 어레이 형광 영상들에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 모호한 색상에 대해 결정을 내릴 수 있는 요소가 됨을 보여 주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.831-842
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• 1999

We propose a wavelet decomposition feature extraction method for the hand-written character recognition. Comparing the recognition rates of which methods with original image features and with selected features by the wavelet decomposition we study the characteristics of the proposed method. LDA(Linear Discriminant Analysis) QDA(Quadratic Discriminant Analysis) RDA(Regularized Discriminant Analysis) and NN(Neural network) are used for the calculation of recognition rates. 6000 hand-written numerals from CENPARMI at Concordia University are used for the experiment. We found that the set of significantly selected wavelet decomposed features generates higher recognition rate than the original image features.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.99-102
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• 2009

In this paper a hierarchical stereo matching algorithm based on feature extraction is proposed. The boundary (edge) as feature point in an image is first obtained by segmenting an image into red, green, blue and white regions. With the obtained boundary information, disparities are extracted by matching window on the image boundary, and the initial disparity map is generated when assigned the same disparity to neighbor pixels. The final disparity map is created with the initial disparity. The regions with the same initial disparity are classified into the regions with the same color and we search the disparity again in each region with the same color by changing block size and search range. The experiment results are evaluated on the Middlebury data set and it show that the proposed algorithm performed better than a phase based algorithm in the sense that only about 14% of the disparities for the entire image are inaccurate in the final disparity map. Furthermore, it was verified that the boundary of each region with the same disparity was clearly distinguished.