KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2783-2795
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2014
Orthogonal frequency division multiplexing with offset quadrature amplitude modulation (OFDM-OQAM) technique has drawn significant interests in recent years. However, most of the existing OFDM peak-to-average ratio (PAPR) reduction schemes cannot be used in the OFDM-OQAM system directly. In this paper, a modified scheme called overlapped segmental clipping (OS-clipping) is proposed to deal with the high PAPR problem specifically in the OFDM-OQAM system. For the proposed OS-clipping scheme, the input signals are divided into a number of overlapped segments and then the clipping operation is processed on each segment. Simulation results show that the modified scheme used in the OFDM-OQAM system can provide better performance than conventional clipping scheme directly used in the OFDM-OQAM system, and even outperforms conventional clipping scheme applied in the OFDM system.
The Ulsan Fault System continues from north of Gyeongju to Ulsan city, trending NNW-SSE and is about 50 km. Many Quaternary faults have been reported and investigated with outcrop observation. Lineaments have been extracted with aerial photograph interpretation and classified by their ranks. Trench excavations on the lineaments along Ulsan Fault System have been carried out to clarify the neotectonic movements and fault parameters such as the latest movement age, fault displacement, slip rate and recurrence interval. We have compiled data from previous studies on criteria of segment type such as lineament rank, seismicity, slip rate, and the latest fault movement. Based on these data, we tried to devide the Ulsan Fault System into several segments. The results of segmentation with each types of segment along the Ulsan Fault System did not show singular division point but overlapped or different length and location.
A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.
In this paper, a new stereo matching algorithm is proposed which uses th econstrainted optimization technique and the matching measures between the segments extracted from zero-crossing edges. The initial matching measures and average disparities are calculated by the features of segments on the searching window of the left and right images. The matching measure is calculated by applying an exponential function using the differences of slope, overlapped length and intensity. The coherency constraint is that neighbouring image points corresponding to the same object should have nearly the same disparities. The matching measures are iteratively updated by applying the coherency constraint. Simulation results on various images show that the proposed algorithm more acculately extracts the segment disparity.
본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.
사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
In this paper, a method to segment each character and extract figure from Korean documents is proposed. At first, each character string is extracted by means of iterative horizontal propagation, shrink algorithm and run-length algorithm. Individual character region is extracted by iterative horizontal and vertical manipulation. Next, characters of right pitch are searched. Each character is segmented by the position information. Overlapped character is segmented on the ground of the width of already extracted character. The rest are extracted as special characters of half pitch. Using 9 data input in the form of 840 X 600 from Korean monthly magazine, experiment was simulated. Extraction rate of character is 100%, and that of individual character is 98%. Judging from these results, efficiency on extracting character region and segmenting individual character is proved.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제27권2호
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pp.146-159
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2023
This paper proposes a hybrid algorithm combining K-means clustering and watershed algorithms for flower segmentation and counting. We use the K-means clustering algorithm to obtain the main colors in a complex background according to the cluster centers and then take a color space transformation to extract pixel values for the hue, saturation, and value of flower color. Next, we apply the threshold segmentation technique to segment flowers precisely and obtain the binary image of flowers. Based on this, we take the Euclidean distance transformation to obtain the distance map and apply it to find the local maxima of the connected components. Afterward, the proposed algorithm adaptively determines a minimum distance between each peak and apply it to label connected components using the watershed segmentation with eight-connectivity. On a dataset of 30 images, the test results reveal that the proposed method is more efficient and precise for the counting of overlapped flowers ignoring the degree of overlap, number of overlap, and relatively irregular shape.
본 논문에서는 2차원 영상의 객체분할 방법으로 잘 알려져 있는 Snake 알고리즘을 스테레오 영상(Stereo Image)에 적용할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 2차원 단일영상에 적용한 Snake 알고리즘은 만족한 결과를 얻기 위해선 분할하려는 객체의 주변 배경이 단순하고, 다른 객체들과 중첩되어 있지 않으며, 초기 Snake 포인트를 객체의 윤곽(Boundary) 가까이에 사용자가 설정해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 스테레오 영상에서 얻을 수 있는 변이정보(Disparity Iformation)를 이용하여 변이공간(Disparity Space)에서 새로운 Snake 에너지 함수를 정의하였으며, 정의한 에너지 함수를 사용하여 스테레오 영상에 적용할 수 있는 새로운 객체 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 복잡도가 다양한 실험영상에 적용하여 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 칼라로 입력된 문서 영상에서 문자 영역추출을 위하여 k-means을 이용한 클러스트링 알고리즘을 제안하였다. 칼라 영상의 클러스트링을 위해서 HIS 좌표계에 적합한 거리함수를 제안하였다. 이를 인식하기 위한 전처리 단계인 문자분리(segmentation)방법은 연결 화소를 이용한 개별문자 추출 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘 에서는 문자분리방벙에서 접촉문자 (touching character)또는 겹친 문자(overlapped character)등과 같이 분리가 곤란한 문자를 개별문자로 분리하는 방법이다. 기존의 문자 분리방법에서는 투영(projection)dop 의한 방법과 외곽선(edge)추적에 의한 방법등을 사용하여 왔으나 제안된 방법은 문자열 추출후 한번의 투영으로 연결화소를 이용하여 개별문자를 추출한다. 문자 영역과 비 문자 영역을 구분하여 개발문자 추출을 한 결과 단순한 이진 영상이 아닌 칼라 영상에서의 문서 처리가 큰 의의가 있고 기존의 문서 처리기 보다 향상된 알고리즘인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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