• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.1088-1095
• /
• 2009

In this paper, we describe the reorientation method of distorted road sign by using projection transformation for improving recognition rate of road sign. RSR (Road Sign Recognition) is one of the most important topics for implementing driver assistance in intelligent transportation systems using pattern recognition and vision technology. The RS (Road Sign) includes direction of road or place name, and intersection for obtaining the road information. We acquire input images from mounted camera on vehicle. However, the road signs are often appeared with rotation, skew, and distortion by perspective camera. In order to obtain the correct road sign overcoming these problems, projection transformation is used to transform from 4 points of image coordinate to 4 points of world coordinate. The 4 vertices points are obtained using the trajectory as the distance from the mass center to the boundary of the object. Then, the candidate areas of road sign are transformed from distorted image by using homography transformation matrix. Internal information of reoriented road signs is segmented with arrow and the corresponding indicated place name. Arrow area is the largest labeled one. Also, the number of group of place names equals to that of arrow heads. Characters of the road sign are segmented by using vertical and horizontal histograms, and each character is recognized by using SAD (Sum of Absolute Difference). From the experiments, the proposed method has shown the higher recognition results than the image without reorientation.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권3호
• /
• pp.266-274
• /
• 2007

본 논문에서는 하향식 기계 학습 및 반복적 오차 역투영음 이용하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 얼굴 영상을 독립된 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으로 표현하고, 주어진 저해상도 얼굴 영상을 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으 로 최대한 근사하게 표현할 수 있는 계수를 추정한다. 이 추정된 계수를 고해상도 얼굴 영상의 형태 기저 와 질감 기저의 선형 중첩 계수로 사용함으로써 고해상도 얼굴 영상을 복원한다. 또한, 복원된 고해상도 얼굴 영상의 정확도를 개선하기 위하여 학습 기반 오차 역투영 과정을 반복적으로 적용한다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.648-654
• /
• 2009

본 논문에서는 얼굴을 인식하기 위한 쌍대각 2차원 LDA를 제안하였다. 기존의 Dia2DPCA와 Dia2DLDA가 대각 방향 영상들의 행 변화량과 열 변화량 사이의 상관을 제한하기 위하여 제안되어지고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상들의 행방향으로 동작한다. 제한 방법에 있어서 행방향의 투영 행렬은 기존 방법과 전혀 다르게 대각 방향 얼굴 영상들의 열 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 그리고 열방향의 투영 행렬은 대각방향 얼굴 영상들의 행 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 좌우 양측의 투영 방법은 투영 행렬들을 좌우로 곱함으로써 적용된다. 그 결과로 특징 행렬의 차원과 계산 시간이 감소된다. ORL 얼굴 데이터베이스에서 수행된 실험들은 Frobenius, Yang, AMD와 같은 3가지 거리 척도를 사용하여 2DPCA, B2DPCA, 2DLDA 등과 같은 다른 얼굴 인식 방법들보다 제안된 방법의 인식률이 높음을 보여준다.

• 대한수학회지
• /
• 제57권3호
• /
• pp.617-640
• /
• 2020

In this paper, we introduce a parallel iterative method for finding a common fixed point of a finite family of Bregman strongly nonexpansive mappings in a real reflexive Banach space. Moreover, we give some applications of the main theorem for solving some related problems. Finally, some numerical examples are developed to illustrate the behavior of the new algorithms with respect to existing algorithms.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(I)
• /
• pp.86-89
• /
• 1987

In this paper, feature vectors composed of 6 features of Fourier spectrum of 2-D image at each projection angle and 7 features of invariant moments are defined. The feature are extracted by optical Fourier transformer and Radon transformer. After extracting the feature, the input pattern is recognized using the squared Mahalanobis distance.

• Korean Journal of Mathematics
• /
• 제26권4호
• /
• pp.777-798
• /
• 2018

In this paper, we study a new iterative method for solving mixed equilibrium problem and a common fixed point of a finite family of Bregman strongly nonexpansive mappings in the framework of reflexive real Banach spaces. Moreover, we prove a strong convergence theorem for finding common fixed points which also are solutions of a mixed equilibrium problem.

• 한국음향학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.73-84
• /
• 1992

본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
• /
• pp.823-826
• /
• 2004

In this paper, A tracking of the moving objects using normalized hue distribution in HSI color model was proposed. Moving objects are detected by using difference image method and integral projection method to background image and objects image only with hue area. Hue information of the detected moving area are normalized by 24 levels from $0^{\circ}$ to $3600^{\circ}A$ distance in between normalized levels with a hue distribution chart of the normalized moving objects is used for the identity distinction feature parameters of the moving objects. To examine proposed method in this paper, image of moving cars are obtained by setting up three cameras at different places every 1 km on outer motorway. The simulation results of identity distinction show that it is possible to distinct the identity a distance in between normalization levels of a hue distribution chart without background.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권9C호
• /
• pp.861-866
• /
• 2007

본 논문은 가우시안 확률분포함수 (Gaussian Probability Distribution Function) 데이터 군집화를 위해 중심신경망 (Centroid Neural Network, CNN)에 Bhattacharyya 커널을 적용한 군집화 알고리즘 (Bhattacharyya Kernel based CNN, BK-CNN)을 제안한다. 제안된 BK-CNN은 무감독 알고리즘인 중심신경망을 기반으로 하고 있으며, 커널 방법을 이용하여 데이터를 특징공간에서 투영한다. 입력공간의 비선형 문제를 선형적으로 해결하기 위해 제안한 커널 방법인데, 확률분포 사이의 거리측정을 위해 Bhattacharyya 거리를 이용한 커널방법을 사용하였다. 제안된 BK-CNN을 영상데이터 분류의 문제에 적용했을 때, 제안된 BK-CNN 알고리즘이 Bhattacharyya 커널을 적용한 k-means, 자기조직지도(Self-Organizing Map)와 중심 신경망등의 기존 알고리즘보다 1.7% - 4.3%의 평균 분류정확도 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.171-181
• /
• 2011

본 논문에서는 자율주행 지게차에서 팔레트 화물을 자동 인식하여 운송할 수 있도록 하는 비전 기반의 팔레트 자세 및 위치 측정 방법을 제안한다. 일반적으로 3차원 측정에서는 스테레오 비전 기술이 사용되나, 제안한 방법에서는 지게차의 포크 캐리지에 설치한 한 대의 카메라만을 사용한다. 먼저 어떤 별도의 표식이 없는 팔레트의 자세를 측정하기 위해 영상 역투영 기법을 제시하였는데, 이 기법에서는 팔레트 앞면 영상에서의 두 특징 직선을 3차원 공간에서 주어진 축 중성으로 회전시킬 수 있는 가상평면에 역투영 시킨다. 가상평면에 역투영된 두 특정 직선이 평행하게 되면 그 때의 가상평면의 회전각이 팔레트의 자세를 나타낸다는 사실을 이용한다. 팔레트 위치 측정 방법에서는 역투영된 특징 직선 간의 거리와 팔레트 앞면에서의 실제 직선간 거리의 비율을 이용한다. 실제 팔레트 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성 및 실시간 실행 가능성을 보였다.