• 한국작물학회지
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• 제50권1호
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• pp.60-66
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• 2005

Pod shape of twenty soybean (Glycine max L. Merrill) genotypes was evaluated quantitatively by image analysis using elliptic Fourier descriptors and their principal components. The closed contour of each pod projection was extracted, and 80 elliptic Fourier coefficients were calculated for each contour. The Fourier coefficients were standardized so that they were invariant of size, rotation, shift, and chain code starting point. Then, the principal components on the standardized Fourier coefficients were evaluated. The cumulative contribution at the fifth principal component was higher than $95\%$, indicating that the first, second, third, fourth, and fifth principal components represented the aspect ratio of the pod, the location of the pod centroid, the sharpness of the two pod tips and the roundness of the base in the pod contour, respectively. Analysis of variance revealed significant genotypic differences in these principal components and seed number per pod. As the principal components for pod shape varied continuously, pod shape might be controlled by polygenes. It was concluded that principal component scores based on elliptic Fourier descriptors yield seemed to be useful in quantitative parameters not only for evaluating soybean pod shape in a soybean breeding program but also for describing pod shape for evaluating soybean germplasm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2595-2597
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• 2002

오늘날 많은 디지털 저장 매체의 발달로 방대한 양의 영상 데이터가 데이터베이스화 되고 있으며 이러한 데이터베이스에서 필요한 영상 데이터론 효율적으로 검색하는 방범이 중요한 문제로 대두되고 있다. 현재 영상의 색상, 형태 및 질감 특성을 사용하여 다양한 영상 검색 방법이 제안되고 있으며 본 연구에선 이중 질감을 특징으로 하는 Gator 특징 벡터를 사용하고자 한다. 즉, 영상의 인터레스트 포인트를 찾아내어 그 점에서 Gabor 웨이블릿을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 VQ를 기반으로 한 히스토그램 인터섹션 방법을 이용하여 영상 검색을 한다. 기존의 Gator 웨이블릿 방법은 영상의 회전에 대해 잘 동작하지 못하는 단점을 가지고 있으며 이는 회전 영상에 대한 검색율 저하에 크게 작용한다. 이 문제를 해결하고자 본 논문에선 회전 불변 Gabor 필터를 이용한 영상 검색 방법을 제안하고자 한다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제8권3호
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• pp.1-9
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• 2001

본 논문에서는 마이크로 납볼 격자 배열 ($\mu$BGA)패키지의 검사 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬의 개발은 납볼 배열의 미세 크기 때문에 사람의 사각으로는 결함을 식별하기 어려운 점에 기인하였다. 특히, 여기에서 보인 자동 시각 $\mu$BGA 검사 알고리듬은 소위 말하는 이차원 오차뿐만 아니라 볼의 높이 오차까지 검사할 수 있다. 검사 알고리듬은 특수하게 제작된 청색 조명 하에서 이차원 $\mu$BGA 영상을 사용하고 회전 불변 알고리듬으로 영상을 처리하였다. 그리고 2개의 카메라를 사용하여 높이 오차를 검출할 수 있었다 모의실험결과, 제안한 알고리듬이 기존 방법에 비하여 괄목할 만큼 납볼 결함을 검출할 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1636-1645
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• 1996

본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.16-22
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• 2001

본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 변형된 글자를 인식하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는 2차원 조건부 모멘트로 구성된다. 변형된 글자 인식을 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 과정으로 구성하였다. (i) 특징벡터는 하나의 이미지에 대하여 추정된 조건부 깁스분포를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트를 계산하여 추출한다. (ii) 변형된 문자 인식은 제안된 판별거리함수를 계산하여 최소거리를 산출한 미지의 변형된 문자를 원형문자로 인식한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여, 생성된 훈련 데이터를 만들어 Workstation에서 실험 한 결과 96%이상의 인식성능이 있음을 밝혔다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 1999

화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.504-516
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• 2011

In this paper, we will present a method to detect human hand and recognize hand gesture. For detecting the hand region, we use the feature of human skin color and hand feature (with boundary complexity) to detect the hand region from the input image; and use algorithm of optical flow to track the hand movement. Hand gesture recognition is composed of two parts: 1. Posture recognition and 2. Motion recognition, for describing the hand posture feature, we employ the Fourier descriptor method because it's rotation invariant. And we employ PCA method to extract the feature among gesture frames sequences. The HMM method will finally be used to recognize these feature to make a final decision of a hand gesture. Through the experiment, we can see that our proposed method can achieve 99% recognition rate at environment with simple background and no face region together, and reduce to 89.5% at the environment with complex background and with face region. These results can illustrate that the proposed algorithm can be applied as a production.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.179-186
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• 2007

본 논문에서는 Zernike 모멘트를 이용한 새로운 얼굴 검출 기법을 제안한다. 입력 영상을 가변 크기의 영역으로 탐색하면서 Zernike 모멘트를 계산하여 신경망에 의해 얼굴과 비얼굴 영역으로 분류하여 얼굴을 검출한다. 직교 모멘트의 재구성 능력으로 인해, 분류기의 입력 특정은 화소의 수에 비해 감소될 수 있다. 또한, Zernike 모멘트의 크기는 회전에 불변한 특정을 가지므로, 회전된 얼굴 영역을 검출할 수 있다. Yale 데이터베이스의 영상에 대해 적용한 결과, 회전되지 않은 영상에서는 밝기값 정보를 사용하는 기법보다 약간 낮은 성능을 보였지만, 회전된 영상에 대해서는 월등히 높은 성능을 보였다. 국부 조명에 대한 추가적인 보상과 특징이 사용된다면, 강건한 얼굴 인식을 위한 전처리 과정의 핵심 기술로 사용할 수 있을 것이다.

• 충청수학회지
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• 제24권3호
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• pp.417-426
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• 2011

Let ${\mu}$ be a finite positive Borel measure on the unit ball $B{\subset}{\mathbb{C}}^n$ and ${\nu}$ be the Euclidean volume measure such that ${\nu}(B)=1$. For the unit sphere $S=\{z:{\mid}z{\mid}=1\}$, ${\sigma}$ is the rotation-invariant measure on S such that ${\sigma}(S) =1$. Let ${\mathcal{P}}[f]$ be the Poisson-$Szeg{\ddot{o}}$ integral of f and $\tilde{\mu}$ be the Berezin transform of ${\mu}$. In this paper, we show that if there is a constant M > 0 such that ${\int_B}{\mid}{\mathcal{P}}[f](z){\mid}^pd{\mu}(z){\leq}M{\int_B}{\mid}{\mathcal{P}}[f](z){\mid}^pd{\nu}(z)$ for all $f{\in}L^p(\sigma)$, then ${\parallel}{\tilde{\mu}}{\parallel}_{\infty}{\equiv}{\sup}_{z{\in}B}{\mid}{\tilde{\mu}}(z){\mid}<{\infty}$, and we show that if ${\parallel}{\tilde{\mu}{\parallel}_{\infty}<{\infty}$, then ${\int_B}{\mid}{\mathcal{P}}[f](z){\mid}^pd{\mu}(z){\leq}C{\mid}{\mid}{\tilde{\mu}}{\mid}{\mid}_{\infty}{\int_S}{\mid}f(\zeta){\mid}^pd{\sigma}(\zeta)$ for some constant C.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4005-4025
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• 2019

Copy-move forgery (CMF) in digital images is a detrimental tampering of artefacts that requires precise detection and analysis. CMF is performed by copying and pasting a part of an image into other portions of it. Despite several efforts to detect CMF, accurate identification of noise, blur and rotated region-mediated forged image areas is still difficult. A novel algorithm is developed on the basis of quaternion polar complex exponential transform (QPCET) to detect CMF and is conducted involving a few steps. Firstly, the suspicious image is divided into overlapping blocks. Secondly, invariant features for each block are extracted using QPCET. Thirdly, the duplicated image blocks are determined using k-dimensional tree (kd-tree) block matching. Lastly, a new technique is introduced to reduce the flat region-mediated false matches. Experiments are performed on numerous images selected from the CoMoFoD database. MATLAB 2017b is used to employ the proposed method. Metrics such as correct and false detection ratios are utilised to evaluate the performance of the proposed CMF detection method. Experimental results demonstrate the precise and efficient CMF detection capacity of the proposed approach even under image distortion including rotation, scaling, additive noise, blurring, brightness, colour reduction and JPEG compression. Furthermore, our method can solve the false match problem and outperform existing ones in terms of precision and false positive rate. The proposed approach may serve as a basis for accurate digital image forensic investigations.