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문상환(Sang-Hwan Moon),한종구(Jong-Goo Han),문용호(Yong-Ho Moon),엄일규(Il-Kyu Eom) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.5
본 논문에서는 밴포드 법칙과 컬러의 차이를 이용한 영상 접합 조작 검출 방법을 제안하고자 한다. 조작이 의심되는 영상에 대하여 먼저 컬러 변환을 시행한 후, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 수행한다. 이상적인 밴포드 분포와 의심되는 영상에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 추출한다. 아울러 컬러 성분에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 사용한다. 본 논문의 방법은 13개의 특징만으로 우수한 접합 영상 검출 성능을 보인다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 본 논문의 방법은 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상 접합 조작 결과를 보임을 확인하였다. This paper presents a spliced color image detection method using Benford" Law and color difference. For a suspicious image, after color conversion, the discrete wavelet transform and the discrete cosine transform are performed. We extract the difference between the ideal Benford distribution and the empirical Benford distribution of the suspicious image as features. The difference between Benford distributions for each color component were also used as features. Our method shows superior splicing detection performance using only 13 features. After training the extracted feature vector using SVM classifier, we determine whether the presence of the image splicing forgery. Experimental results show that the proposed method outperforms the existing methods with smaller number of features in terms of splicing detection accuracy.
RDM(Real-time Digital Map)제작을 위한 관심영역 추출기법 사례 조사분석
문광일(Kwang-Il Moon),편무욱(Moo-Wook Pyeon),김강산(Kang-San Kim),김종화(Jong-Hwa Kim) 대한공간정보학회 2014 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2014 No.5
본 연구는 3D 공간정보 분야의 Real-time Digital Map(RDM)에 구축에 필요한 3D 포인트 클라우드를 추출하는 영상정렬 기법에서 불필요한 영상간의 정합점을 제거할 수 있는 관심영역 추출 기법(Region of interest extraction techniques)에 대한 사례를 조사 및 분석하였다. 관심영역을 추출하기 위한 영상분할 기법은 경계선(edge)기반 기법과 영역(region)기반 기법이 있으며 경계선 기반 기법은 잡음에 민감하고 폐곡선 형태의 경계선을 얻기 어렵고 영역 기반 기법은 객체간의 세부적인 경계선을 명확하게 추출하기 어렵다는 문제점을 발견하였다. 이를 보완하기 위한 방법으로 영역인접 그래프를 이용한 병합이나 컬러 히스토그램 유사도를 이용한 병합, 크기 및 영역 관계를 이용한 병합 등을 통해 관심 영역을 추출하는 기법을 사용한다. 또한 기법들의 병합을 통해 영상 매칭 시 매칭정확도를 향상 시킬 수 있을 것으로 예상된다.
문일기(Moon Il ki),이경수(Yi Kyongsu) 대한기계학회 2004 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2004 No.11
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)?based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.