• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권10호
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• pp.446-452
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• 2002

For most of pattern recognition applications, it is required to correctly recognize patterns even if they have translation variations. In this paper, to achieve the goal of translation invariant pattern recognition, we propose a new generalized translation invariant second-order neural network using a constraint on the weights. The weight constraint is implemented using generalized translation invariant features which are accumulated sums of pixel combinations. Simulation results will be given to demonstrate that the proposed second-order neural network has the generalized translation invariant property.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제16권11호
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• pp.1149-1157
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• 2006

Donoho et al. suggested a wavelet thresholding denoising method based on discrete wavelet transform. This paper proposes an improved denoising method using a new thresholding function based on translation-invariant wavelet for underwater acoustic measurement. The conventional wavelet thresholding denoising method causes Pseudo-Gibbs phenomena near singularities due to the lack of translation-invariant of the wavelet basis. To suppress Pseudo-Gibbs phenomena, a denoising method combining a new thresholding function based on the translation-invariant wavelet transform is proposed in this paper. The new thresholding function is a modified hard-thresholding to each node according to the discriminated threshold so as to reject unknown external noise and white gaussian noise. The experimental results show that the proposed method can effectively eliminate noise, extract characteristic information of radiated noise signals.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.281-286
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• 2003

웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.333-338
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• 2006

수중 방사소음 측정시 낮은 신호대 잡음비를 가지는 신호에 대해 유용한 신호를 얻기 위해서는 잡음제거가 이루어져야 한다. 본 논문은 잡음제거를 수행하기 위하여 Donoho 등에 의해 제안된 Translation-Invariant (TI) 웨이브렛 기반으로 다중 임계치 함수를 적용한 잡음제거 기법을 제안한다. 기존의 웨이브렛 잡음제거 기법은 특이점 부근에서 Pseudo-Gibbs 현상이 발생하는 문제점이 있다 TI 웨이브렛은 신호의 특성 위치를 변화시켜 Pseudo-Gibbs 현상을 제거한다. 그리고 배경잡음 및 외부잡음을 제거하기 위해 각 노드별 변형된 소프트 임계치를 적용한 다중 임계치 함수를 제안한다. 제안 기법의 타당성을 검토하기 위해 모의 시뮬레이션과 해상실험을 수행한 결과 신호대 잡음비가 23dB 및 18dB 이상 개선됨을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.27-33
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• 2006

본 논문은 회전 및 천이 불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극 좌표계에서 동일한 공간주파수에서 각도방향으로 투영을 함으로써 각도 투영법을 만들어 냈으며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수의 합과 표준 편차를 특징벡터로 이용하였다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위하여 극 좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검 색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등 방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에서 효율적인 검색률을 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권2호
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• pp.88-100
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• 2000

The design of an automatic aircraft recognition system involves two parts. The first part is extraction of invariant features independent of scale, rotation and translation. The second part is determination of optimal decision procedures, which are needed in the classification process. In this research, we extracted invariant aircraft features regardless of size, rotation and translation using Fourier Descriptors and Zernike Moments and classified using neural networks.

• 지구물리
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• 제9권2호
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• pp.99-103
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• 2006

3D object recognition independent of translation and rotation using an ultrasonic sensor array, invariant moment vectors and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks is presented. Using invariant moment vectors of the acquired 16×8 pixel data of square, rectangular, cylindric and regular triangular blocks, 3D objects could be classified by SOFM neural networks. Invariant moment vectors are constant independent of translation and rotation. The recognition rates for the training and testing data were 95.91% and 92.13%, respectively.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.21-26
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• 2003

본 논문은 퓨리에 변환을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 기법을 제시한다. 특징 벡터는 3차원극좌표계를 이용하여 폐곡면 객체의 회전각도별 내측거리값을 퓨리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환하여 추출한다. 특징 벡터는 폐곡면 표면점과 중심점과의 관계를 나타내는 내측거리값을 활용하므로 위치 이동에 불변이고 내측거리값은 퓨리에 변환 전 정규화되기 때문에 크기 변화에 불변이며 퓨리에 변환 후 파워 스펙트럼을 적용하여 회전 변화 불변임을 보여주고 있다. 실험 결과 위치 이동, 크기 변화, 회전 변화에 불변임을 알 수 있고 서로 상이한 객체간에 변별력이 있어 객체 고유의 특징 벡터로써 활용이 가능함을 제시한다.

• 호남수학학술지
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• 제26권2호
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• pp.137-145
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• 2004

we shall study some properties of a new class ($\sqrt[\kappa]{P}$) (defined below). Also we show that T may not be normaloid when $T{\in}(\sqrt[\kappa]{P})$, and that the class ($\sqrt{H}$) may not have the translation-invariant propety.

• 대한수학회보
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• 제33권4호
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• pp.545-551
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• 1996

It is well known in the theory of distributions and proved in [GS, S] that $$ (i) (Bochner-Schwartz) Every positive definite (tempered) distribution is the Fourier transform of a positive tempered measure \mu. $$ $$ (ii) (Schwartz kernel theorem) Let B(\varphi, \psi) be a bilinear distribution. Then for some u \in D'(R^n \times R^n) B(\varphi, \psi) = u(\varphi(x)\bar{\psi}(y)) for every \varphi, \psi \in C_c^\infty. $$ $$ (iii) A translation invariant positive definite bilinear distribution B(\varphi, \psi) is of the form B(\varphi, \psi) = \smallint \varphi(x)\psi(x) d\mu(x) for every \varphi, \psi \in C_c^\infty (R^n), where \mu is a positive tempered measure.