• 건설관리
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• 제4권1호
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• pp.48-54
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• 2003

An automated system for scanning and characterizing unbound aggregates, called the 'Laser-based Aggregate Scanning System'(LASS), has been developed at the University of Texas at Austin. The system uses a laser profiler to acquire and analyze true three-dimensional data on aggregate particles to measure various morphological properties. Tests have demonstrated that the system can rapidly and accurately measure grain size distribution and dimensional ratios, and can objectively quantify particle shape, angularity, and texture in a size invariant manner. In its present state of development, the LASS machine is a first-generation, laboratory testing device. With additional development, this technology is expected to provide high-quality, detailed information for laboratory and on-line quality control during aggregate production.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1357-1366
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• 1998

본 논문에서는 형태특징추출 알고리즘의 조건인 기하학적 변환에 불변하도록 모멘트 알고리즘을 이용한 간단한 정규화 과정을 수행하고 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 적용하여 물체의 형태특징을 추출하는 방법을 제안한다. 검색영상 수를 줄이기 위해 인식객체의 이심률(eccentricity)과 원형에 가까운 정도를 나타내는 원형도(circularity)를 검색필터로 사용하였다. 다양한 식물잎을 대상으로 실험한 결과, 이산 코사인 변환을 이용한 특징추출방법이 기존의 푸리에 서술자(Fourier Descriptor)나 모멘트(Moment) 알고리즘을 적용했을 때 보다 인식률이 높음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권10호
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• pp.194-202
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• 1999

A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.227-230
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• 2006

A content-based image retrieval system using MPEG-7 is designed and implemented in this thesis. The implemented system uses existing MPEG-7 Visual Descriptors. In addition, a new descriptor for efficient retrieval of bio images is proposed and utilized in the developed content-based image retrieval system. Comparing proposed CBSD(Compact Binary Shape Descriptor) with Edge Histogram Descriptor(EHD) and Region Shape Descriptor(RSD), it shows good retrieval performance in NMRR. The proposed descriptor is robust to large modification of brightness and contrast and especially improved retrieval performance to search images with similar shapes. Also proposed system adopts distributed architecture to solve increased server overload and network delay. Updating module of client efficiently reduces downloading time for metadata. The developed system can efficiently retrieve images without causing server's overload.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1902-1911
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• 1999

본 논문에서는 객체들의 공간적 특성이 반영된 시각적인 특징벡터를 이용한 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 검색 기법은 여러 색상으로 이루어진 객체들을 표현하기 위하여 가우시안 혼성 모델을 적용하여 모델의 최대유사 파라미터는 EM 알고리즘을 사용하여 추정한다. GMM을 기반으로 하여 분할된 각 객체들로부터 Fourier descriptor의 색상 히스토그램을 사용하여 모양과 색상 특징을 추출하게 된다. 영상 검색은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 공간적인 모양 특성을 추출하여 모양이 유사한 객체들을 후보 영상으로 압축하게 되며 마지막으로 객체의 색상 히스토그램에 의하여 검색이 수행된다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 분할된 객체의 공간적, 시각적 특징을 이용하여 효율적으로 검색을 수행할 수 있음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1509-1518
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• 2015

Because a logo is a medium that connects between consumers and corporations or brands, designing memorable logo images is vital. Although predicting logo's memorability for brand marketing is essential, there have been only few researches that deal with memorability of logo images. In this paper, we analyze the memorability characteristics in logo images by performing experiments based upon our proposed prediction method for logo image's memorability. Our proposed research consists of three phases: crowdsourcing for memorability computing, computational phase for logo image's memorability, and development of a prediction model. Using computed memorability of logo images by "Visual Memory Game," we analyze the different characteristics of logo's memorability. We first developed a novel computational method that reflects logo image's color and shape. Each computational method on color and shape are selected by comparing the correlations between result values and ground truth memorability. Selected computational value is then converged with generic image feature descriptors such as SIFT and HoG to make a prediction model of logo's memorability. Using our method, we obtain reasonable performances in predicting logo image's memorability.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.43-50
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• 2017

According to living environment, the number of deaths due to thyroid diseases increased. In this paper, we proposed an algorithm for recognizing a thyroid detection using texture analysis based on shape, gray level co-occurrence matrix and gray level run length matrix. First of all, we segmented the region of interest (ROI) using active contour model algorithm. Then, we applied a total of 18 features (5 first order descriptors, 10 Gray level co-occurrence matrix features(GLCM), 2 Gray level run length matrix features and shape feature) to each thyroid region of interest. The extracted features are used as statistical analysis. Our results show that first order statistics (Skewness, Entropy, Energy, Smoothness), GLCM (Correlation, Contrast, Energy, Entropy, Difference variance, Difference Entropy, Homogeneity, Maximum Probability, Sum average, Sum entropy), GLRLM features and shape feature helped to distinguish thyroid benign and malignant. This algorithm will be helpful to diagnose of thyroid nodule on ultrasound images.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권10호
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• pp.801-810
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• 2005

자연 하천으로부터 홍수유출을 추정할 경우, 반드시 고려해야 할 중요한 인자들 중의 하나는 지체시간이다. 지체 시간은 집수형상디스크립터로 표현될 수 있는 유역의 형태적 특성의 영향아래 있음이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 Moussa(2003)에 의하여 제안된 등가타원의 기하학적 특성에 대한 개념을 유역 출구에 대한 지형학적 순간단위도 (GIUH)의 지체시간 산정에 적용한다. 강우-유출 관측 자료에 대한 지체시간은 Nash(1957)가 제안한 적률법을 이용하여 산정하고, GIUH 유도에는 지형학에 기초한 절차가 적용된다. 국내 3개 유역에 대한 적용사례를 통하여, 유역의 형태적 특성과 수문학적 응답사이의 관계를 고찰한다. 또한 상류지역으로부터 하류지역까지 등가타원 형상의 변화양상이 시험된다. 그 결과, 수문학적 응답특성과 디스크립터 사이에는 비교적 우수한 관계가 존재함이 확인되었고 타원의 형상은 하류방향을 따라 원의 형태로 접근해 감을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 미계측 유역으로 확대 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.423-431
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• 2009

영상을 검색하는 데에는 형태, 색상, 질감 등 여러 가지 특징을 사용 할 수 있다. 그 중 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야가 형태 정보와 색상 정보를 이용하는 분야이다. 형태 정보를 이용하는 검색 방법에는 2D 모멘트와 푸리에변환 등의 방법이 유명하다. 또 다른 방법으로는 CSS(Curvature Scale Space)가 있는데, 이는 윤곽선 정보를 이용하여 윤곽선의 굴곡을 2D 그래프로 표현하여 그 그래프의 극대점을 특징 값으로 사용하여 영상을 비교 검색하는 방법이다. 기존 CSS 방법에는 몇 가지 문제점이 있어서 본 논문에서는 기존 방법을 향상시킨 ICSS 방법을 사용하여 영상을 검색한다. 색상 정보를 이용하는 방법에는 RGB 색상정보를 이용하는 방법과 HSI 색상정보를 이용하는 방법 등이 있는데 본 논문에서는 HSI 색상정보를 이용하여 색상 히스토그램으로 표현한 후 영상의 비교 척도로 사용하였다. 영상의 유사도를 측정하는 방법으로는 유클리디언 디스턴스를 주로 사용하는데, 본 논문에서는 정확도와 검색 시간을 단축시키고자 DTW를 사용하여 영상의 유사도를 측정하였고, 유클리디언 디스턴스를 사용했을 때와 비교하여 성능 향상 결과를 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.38-47
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• 2006

기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.