• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.113-120
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• 2004

본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3475-3496
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• 2018

Most of current watermarking algorithms for GIS vector data embed copyright information by means of modifying the coordinate values, which will do harm to its quality and accuracy. To preserve the fidelity of vector line data and protect its copyright at the same time, a lossless watermarking algorithm is proposed based on storage feature in this paper. Firstly, the superiority of embedding watermark based on storage feature is demonstrated theoretically and technically. Then, the basic concepts and operations on storage feature have been defined including length and angle of the polyline feature. In the process of embedding watermark, the watermark information is embedded into directions of polyline feature by the quantitative mechanism, while the positions of embedding watermark are determined by the feature length. Hence, the watermark can be extracted by the same geometric features without original data or watermark. Finally, experiments have been conducted to show that coordinate values remain unchanged after embedding watermark. Moreover, experimental results are presented to illustrate the effectiveness of the method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2919-2937
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• 2020

Post-Quantum Cryptography (PQC) is rapidly developing as a stable and reliable quantum-resistant form of cryptography, throughout the industry. Similarly to existing cryptography, however, it does not prevent a third-party from using the secret key when third party obtains the secret key by deception, unauthorized sharing, or unauthorized proxying. The most effective alternative to preventing such illegal use is the utilization of biometrics during the generation of the secret key. In this paper, we propose a biometric-based secret key generation scheme for multivariate quadratic signature schemes, such as Rainbow. This prevents the secret key from being used by an unauthorized third party through biometric recognition. It also generates a shorter secret key by applying Principal Component Analysis (PCA)-based Confidence Interval Analysis (CIA) as a feature extraction method. This scheme's optimized implementation performed well at high speeds.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.38-43
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.3972-3988
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• 2020

Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.297-300
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• 2000

본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot을 구하고 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 MPEG 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권5호
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• pp.58-64
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• 2001

현재 많은 정보들이 비디오 데이터로 전송 또는 저장되고 있으며 고성능 PC의 보급과 internet과 같은 통신망의 대중화로 이런 비디오 데이터는 급속도로 증가하고 있다. 본 논문에서는 이런 비디오 데이터의 검색을 위하여 비디오 스트립을 분석하여 shot을 찾아내고 이들 중 key frame을 찾는 방법에 대하여 연구하고 이로서 사용자의 질의에 부합하는 비디오를 검색한다. 본 논문에서는 shot 경계 검출을 위해 객체의 움직임에 강인하면서 shot 내에서의 칼라의 변화에 둔감한 새로운 feature를 제안하고, shot frame에서 구한 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트립의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특정적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 short frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원 영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 parameter를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.

• 대한인간공학회지
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• 제28권4호
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• pp.167-169
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• 2009

Korean vowels have special feature such that same vowels do not appear sequentially in a syllable. And two vowels appear with consistent rules. Using this feature, functional key stroke methods are available to Korean computer keyboard. Tapping a key makes diphthong easily. This will be used to Korean computer keyboard design.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제9권1호
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• pp.37-46
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• 2010

Existing methods for the registration of blurred images are efficient for the artificially blurred images or a planar registration, but not suitable for the naturally blurred images existing in the real image mosaic process. In this paper, we attempt to resolve this problem and propose a method for a distortion-free stitching of naturally blurred images for image mosaic. It adopts a multi-resolution and robust feature based inter-layer mosaic together. In each layer, Harris corner detector is chosen to effectively detect features and RANSAC is used to find reliable matches for further calibration as well as an initial homography as the initial motion of next layer. Simplex and subspace trust region methods are used consequently to estimate the stable focal length and rotation matrix through the transformation property of feature matches. In order to stitch multiple images together, an iterative registration strategy is also adopted to estimate the focal length of each image. Experimental results demonstrate the performance of the proposed method.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권3호
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• pp.215-224
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• 2024

In medium- and long-range optical imaging systems, atmospheric turbulence causes blurring and distortion of images, resulting in loss of image information. An image-restoration method based on an adaptive feature-fusion multi-input-multi-output (MIMO) dense U-shaped network (Unet) is proposed, to restore a single image degraded by atmospheric turbulence. The network's model is based on the MIMO-Unet framework and incorporates patch-embedding shallow-convolution modules. These modules help in extracting shallow features of images and facilitate the processing of the multi-input dense encoding modules that follow. The combination of these modules improves the model's ability to analyze and extract features effectively. An asymmetric feature-fusion module is utilized to combine encoded features at varying scales, facilitating the feature reconstruction of the subsequent multi-output decoding modules for restoration of turbulence-degraded images. Based on experimental results, the adaptive feature-fusion MIMO dense U-shaped network outperforms traditional restoration methods, CMFNet network models, and standard MIMO-Unet network models, in terms of image-quality restoration. It effectively minimizes geometric deformation and blurring of images.