• 제목/요약/키워드: pattern feature detection

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차량후면부 차량특징정보 검출을 통한 차량정보인식 및 자동과금시스템 (Vehicle Information Recognition and Electronic Toll Collection System with Detection of Vehicle feature Information in the Rear-Side of Vehicle)

  • 이응주
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.35-43
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    • 2004
  • 본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.

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엔트로피 시계열 데이터 추출과 순환 신경망을 이용한 IoT 악성코드 탐지와 패밀리 분류 (IoT Malware Detection and Family Classification Using Entropy Time Series Data Extraction and Recurrent Neural Networks)

  • 김영호;이현종;황두성
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권5호
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    • pp.197-202
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    • 2022
  • IoT (Internet of Things) 장치는 취약한 아이디/비밀번호 사용, 인증되지 않은 펌웨어 업데이트 등 많은 보안 취약점을 보여 악성코드의 공격 대상이 되고 있다. 그러나 CPU 구조의 다양성으로 인해 악성코드 분석 환경 설정과 특징 설계에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CPU 구조와 독립된 악성코드의 특징 표현을 위해 실행 파일의 바이트 순서를 이용한 시계열 특징을 설계하고 순환 신경망을 통해 분석한다. 제안하는 특징은 바이트 순서의 부분 엔트로피 계산과 선형 보간을 통한 고정 길이의 시계열 패턴이다. 추출된 특징의 시계열 변화는 RNN과 LSTM으로 학습시켜 분석한다. 실험에서 IoT 악성코드 탐지는 높은 성능을 보였지만, 패밀리 분류는 비교적 성능이 낮았다. 악성코드 패밀리별 엔트로피 패턴을 시각화하여 비교했을 때 Tsunami와 Gafgyt 패밀리가 유사한 패턴을 나타내 분류 성능이 낮아진 것으로 분석되었다. 제안된 악성코드 특징의 데이터 간 시계열 변화 학습에 RNN보다 LSTM이 더 적합하다.

조기심실수축 분류를 위한 위상 변이 추적 기반의 QRS 특징점 검출 (Detection of QRS Feature Based on Phase Transition Tracking for Premature Ventricular Contraction Classification)

  • 조익성;윤정오;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.427-436
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    • 2016
  • 일반적으로 QRS간격은 시작점을 기준으로 끝점까지의 간격을 말하지만 그 기준이 모호하고 Q와 S의 검출이 정확하지 않아 부정맥 분류 성능을 저하시키는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 심전도신호 중 가장 큰 피크인 R파를 정확히 검출한 후 이를 기준으로 위상 변이 추적 기법을 적용하여 Q와 S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정을 통해 잡음이 제거된 정확한 R파를 검출한다. 이후 심전도신호의 미분값을 통해 QRS패턴을 분류하고, R파를 기준으로 위상이 변화되는 방향과 횟수를 추적함으로써 Q, S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법이다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 R파 검출율은 99.60%의 성능을 나타내었고, 위상 변이 추적 기법의 경우 조기심실수축(PVC)이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 10개의 레코드를 대상으로 조기심실수축 분류율을 각각 비교 분석한 결과 94.12%로 우수하게 나타났다.

QRS 패턴에 의한 QS 간격과 R파의 진폭을 이용한 조기심실수축 분류 (PVC Classification based on QRS Pattern using QS Interval and R Wave Amplitude)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.825-832
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    • 2014
  • 조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.

부호화 패턴 분석을 이용한 동영상 삭제 검출 기법 (Detection of Frame Deletion Using Coding Pattern Analysis)

  • 홍진형;양윤모;오병태
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.734-743
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    • 2017
  • 본 논문에서는 동영상의 압축 정보를 이용하여 동영상 조작 시 발생하는 특징 패턴을 분석하여 동영상의 삭제 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안 방식에서는 최근 표준 코덱으로 개발되어 향후 널리 사용될 것으로 예상되는 HEVC 코덱을 이용한다. 우선 조작된 동영상과 그렇지 않은 동영상의 HEVC 부호화 패턴 중 분류하기가 용이한 여러 패턴들을 분석하여 특징벡터로 선정하고, 선정된 특징벡터를 기계학습을 통해 학습하여 두 그룹 간의 분류 기준을 모델링하여 동영상에 대한 삭제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안한 방식이 이전의 연구 결과에 비해 HEVC 코덱 환경에서 더욱 효과적으로 삭제 여부를 판단함을 확인하였다.

문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 자연이미지에세 텍스트 영역 추출 (Text Region Extraction Using Pattern Histogram of Character-Edge Map in Natural Images)

  • 박종천;황동국;이우람;전병민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1167-1174
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    • 2006
  • 자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

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LBP and DWT Based Fragile Watermarking for Image Authentication

  • Wang, Chengyou;Zhang, Heng;Zhou, Xiao
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제14권3호
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    • pp.666-679
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    • 2018
  • The discrete wavelet transform (DWT) has good multi-resolution decomposition characteristic and its low frequency component contains the basic information of an image. Based on this, a fragile watermarking using the local binary pattern (LBP) and DWT is proposed for image authentication. In this method, the LBP pattern of low frequency wavelet coefficients is adopted as a feature watermark, and it is inserted into the least significant bit (LSB) of the maximum pixel value in each block of host image. To guarantee the safety of the proposed algorithm, the logistic map is applied to encrypt the watermark. In addition, the locations of the maximum pixel values are stored in advance, which will be used to extract watermark on the receiving side. Due to the use of DWT, the watermarked image generated by the proposed scheme has high visual quality. Compared with other state-of-the-art watermarking methods, experimental results manifest that the proposed algorithm not only has lower watermark payloads, but also achieves good performance in tamper identification and localization for various attacks.

Electrical impedance-based crack detection of SFRC under varying environmental conditions

  • Kang, Man-Sung;An, Yun-Kyu;Kim, Dong-Joo
    • Smart Structures and Systems
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    • 제22권1호
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    • pp.1-11
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    • 2018
  • This study presents early crack detection of steel fiber-reinforced concrete (SFRC) under varying temperature and humidity conditions using an instantaneous electrical impedance acquisition system. SFRC has the self-sensing capability of electrical impedance without sensor installation thanks to the conductivity of embedded steel fibers, making it possible to effectively monitor cracks initiated in SFRC. However, the electrical impedance is often sensitively changed by environmental effects such as temperature and humidity variations. Thus, the extraction of only crack-induced feature from the measured impedance responses is a crucial issue for the purpose of structural health monitoring. In this study, the instantaneous electrical impedance acquisition system incorporated with SFRC is developed. Then, temperature, humidity and crack initiation effects on the impedance responses are experimentally investigated. Based on the impedance signal pattern observation, it is turned out that the temperature effect is more predominant than the crack initiation and humidity effects. Various crack steps are generated through bending tests, and the corresponding impedance damage indices are extracted by compensating the dominant temperature effect. The test results reveal that propagated cracks as well as early cracks are successfully detected under temperature and humidity variations.

교통신호제어를 위한 HOG 기반 보행자 검출 및 행동패턴 인식 (HOG based Pedestrian Detection and Behavior Pattern Recognition for Traffic Signal Control)

  • 양성민;조강현
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.1017-1021
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    • 2013
  • The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.

색상 검출 알고리즘을 활용한 물고기로봇의 위치인식과 군집 유영제어 (Position Detection and Gathering Swimming Control of Fish Robot Using Color Detection Algorithm)

  • 무하마드 아크바르;신규재
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.510-513
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    • 2016
  • Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.