This study presents a schema matching technique which can be applied to XML semantic model of structural calculation reports of steel-box bridges. The semantic model of structural calculation documents was developed by extracting the optimized common elements from the analyses of various existing structural calculation documents, and the standardized semantic model was schematized by using XML Schema. In addition, the similarity measure technique and the relaxation labeling technique were employed to develop the schema matching algorithm. The former takes into account the element categories and their features, and the latter considers the structural constraints in the semantic model. The standardized XML semantic model of steel-box bridge's structural calculation documents called target schema was compared with existing nonstandardized structural calculation documents called primitive schema by the developed schema matching algorithm Some application examples show the importance of the development of standardized target schema for structural calculation documents and the effectiveness and efficiency of schema matching technique in the examination of the degree of document standardization in structural calculation reports.
스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
For the registration problem in which the matching of two images is made, a new algorithm using an 1-D LPC model was proposed. The proposed algorithm employed LPC coefficients as feature vector of an image. The similarity of two images was measured using an LPC distance, proposed by Itakura, between each image's feature vector. The comparision of performance with normalized correlation method and template matching method was made by a computer simulation with several real images. The results of simulation showed that the proposed algorithm was more robust to image intensity variation and computationall efficient.
본 논문에서는 색맹인 사람들을 위한 스마트 폰 기반 색상 매칭 기법을 제안한다. 색맹인 사람들을 위해 기존 연구로 모바일 기반 애플리케이션들이 제공되기는 하였으나, 대부분의 연구가 사진 촬영 후 색상의 값, 이름만 제공할 뿐 동일 색상을 실시간으로 비교하지 못하는 불편함이 있다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 우리는 스마트 폰의 카메라로 색상 비교를 위해 사진을 촬영하여 화면 옆에 두고, 실시간 입력되는 카메라 영상을 비교하여 유사 색상을 알려줌으로써 실시간 비교가 가능한 색상 매칭 알고리즘과 이를 이용한 애플리케이션을 개발하였다. 색상 매칭 알고리즘은 실시간 비교를 위해 Red, Green, Blue 그리고 Hue 값을 이용하여 코사인 유사도를 계산하며, 유사도 값에 따라 매칭 결과를 실시간으로 알려준다. 제안 방법의 성능을 판단하기 위해 색상 매칭 실험을 하였으며, 그 결과 매칭 성공률은 약 98%를 나타냈다. 따라서 제안 방법은 색맹인 사용자가 스마트 폰을 이용하여 자신이 원하는 색을 찾는데 효과적인 기법이 될 것이다.
The main problems of computational complexity in object tracking are definition of objects, segmentations and identifications in non-structured environments with erratic movements and collisions of objects. The object's information as a region that corresponds to objects without discriminating among objects are considered. This paper describes the algorithm that, automatically and efficiently, recognizes and keeps tracks of interest-regions selected by users in video or camera image sequences. The block-based feature matching method is used for the region tracking. This matching process considers only dominant feature points such as corners and curved-edges without requiring a pre-defined model of objects. Experimental results show that the proposed method provides above 96% precision for correct region matching and real-time process even when the objects undergo scaling and 3-dimen-sional movements In successive image sequences.
본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 다대다 면 객체 정합을 수행하는 방법을 제안한다. 동일한 지형 지물을 표현하는 객체 집합의 형상은 서로 동일하다는 가정 하에 형상 유사도를 최적화하는 객체 집합을 두 지도 사이에서 탐색함으로써 정합을 수행한다. 이 때 어떤 객체가 객체 집합에 포함되는지의 여부를 이진 부호로 표현하고, 이진 부호들을 결합한 이진 문자열로 후보해를 표현한다. 초기 후보해들로 해집단을 생성한 뒤, 유전 알고리즘에 의하여 점진적으로 해집단의 품질을 개선함으로써 최적해를 탐색하였다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 수원시 도심지역의 수치지형도와 지적도에서 가구계 대응 면 객체 집합을 탐색하였으며 제안된 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었다. 또한 수작업에 의한 탐색결과를 이용하여 평가한 결과 0.946의 정확도를 얻었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.79-88
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2024
The information retrieval domain deals with the retrieval of unstructured data such as text documents. Searching documents is a main component of the modern information retrieval system. Locality Sensitive Hashing (LSH) is one of the most popular methods used in searching for documents in a high-dimensional space. The main benefit of LSH is its theoretical guarantee of query accuracy in a multi-dimensional space. More enhancement can be achieved to LSH by adding a bit to its steps. In this paper, a new Dynamic Locality Sensitive Hashing (DLSH) algorithm is proposed as an improved version of the LSH algorithm, which relies on employing the hierarchal selection of LSH parameters (number of bands, number of shingles, and number of permutation lists) based on the similarity achieved by the algorithm to optimize searching accuracy and increasing its score. Using several tampered file structures, the technique was applied, and the performance is evaluated. In some circumstances, the accuracy of matching with DLSH exceeds 95% with the optimal parameter value selected for the number of bands, the number of shingles, and the number of permutations lists of the DLSH algorithm. The result makes DLSH algorithm suitable to be applied in many critical applications that depend on accurate searching such as forensics technology.
모자이크란 여러 가지 빛깔의 재료를 조각조각 붙여서 무늬나 영상을 만드는 기법을 말하며, 최근에는 디지털 이미징 기술의 발달로 인하여 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 기술들이 활용되고 있다. 본 논문에서는 적응적 타일링 및 블록 매칭을 통하여 포토 모자이크 영상을 만드는 컴퓨터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사진 데이터베이스의 생성 단계와 포토 모자이크 생성 단계로 구성된다. 사진 데이터베이스란 모자이크에 사용되는 사진(또는 타일)을 의미하며, 타일을 $4{\times}4$로 분할한 후에 각 영역의 RGB 평균값을 특징값으로 저장한다. 포토 모자이크 생성 단계는 입력 영상에 대하여 기 설정된 블록 크기로 분할한 후에 특징을 추출하는 과정, 인접한 블록들 사이의 유사도를 비교하여 병합하는 적응적 타일링 과정, 적응적 타일링을 통해 생성된 블록들을 사진 데이터베이스의 타일들과 유클리드 차이로 유사도를 비교하여 유사한 타일을 찾는 블록 매칭 과정 및 매칭된 타일의 명암값을 해당 블록의 명암값으로 교체하여 영상의 유사도를 높이는 밝기값 조정 과정으로 구성된다. 또한 인접 블록간 타일의 중복성을 최소화하는 기법을 적용하여 영상의 품질도 향상하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 안드레아 모자이크 소프트웨어와 비교하였고, 정량적인 분석 및 정성적인 분석에 있어서 제안한 알고리즘이 우수한 것으로 나타났다.
To manage large database system with video, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query, whereas a few video identification algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an effective video identification algorithm for video sequence query that employs the Cauchy function of histograms between successive frames and the modified Hausdorff distance. To effectively match the video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative Cauchy function and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several color video sequences show that the proposed algorithm for video identification yields remarkably higher performance than conventional algorithms such as Euclidean metric, and directed divergence methods.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권1호
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pp.64-69
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2019
With the advent of the fourth industry, the need for office automation with automatic character recognition capabilities is increasing day by day. Therefore, in this paper, we study a character recognition algorithm that effectively recognizes a new experimental data character by using learning data characters. The proposed algorithm computes the degree of similarity that the structural regions of learning data characters match the corresponding regions of the experimental data character. It has been confirmed that satisfactory results can be obtained by selecting the learning data character with the highest degree of similarity in the matching process as the final recognition result for a given experimental data character.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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