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윤곽선 정보의 전송이 불필요한 분할기반 영상 부호화 방법
최재각(Jae Gark Choi),강현수(Hyun-Soo Kang),고창림(Chang-Rim Koh),권오준(Oh-Jun Kwon),이종극(Jong-Keuk Lee) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.32 No.5·6
본 논문은 윤곽선 정보의 전송이 불필요한 새로운 분할기반 영상 부호화 방법을 제안한다. 분할기반 영상 부호화에서 전송해야할 전체 정보 중 윤곽선 정보가 다른 정보에 비해 상대적으로 많은 부분을 차지하기 때문에 윤곽선 정보가 전체 전송정보의 병목현상으로 작용한다. 제안된 방법은 현재 프레임을 분할하는 대신, 복호화된 이전 프레임을 분할함으로써, 복호기로 분할된 영역에 대한 윤곽선 정보를 전송하지 않아도 되는 장점이 있다. 따라서 윤곽선 정보를 전송하지 않음으로써 여분의 비트를 오차신호와 같은 다른 정보의 전송에 할당하여 부호화 화질을 개선할 수 있다. 실험결과에 나타난 것처럼, 전송 비트율이 제한된 초저전송율 부호화에서 급격한 움직임으로 데이타 발생이 크게 증가할 경우 기존 블록기반 부호화에서는 PSNR이 20㏈ 부근까지 떨어지지만 제안된 방법은 급격한 PSNR 저하없이 우수한 재생화질을 나타내었다. A new segmentation-based image coding method which no needs transmission of contour data is proposed. The shape information acts as bottleneck in the segmentation-based video coding because it has much portion of transmission data. The proposed method segments a previous decoded frame, instead of a current frame. As a result, there is no need for transmission of contour information to a decoder. Therefore, the saved bits can be assigned to encode other information such as error signals. As shown in experiment results, if data rate is very highly increased due to abrupt motion under very low bit rate coding having limited transmission bits, PSNR of conventional block-based method go down about 20dB, while the proposed method shows a good reconstruction quality without rapid PSNR drop.
高昌林 慶一大學校 1999 論文集 Vol.16 No.2
In this paper, retrieval of the noisy pattern using Hopfield neural network are studied. The similar type bit map training patterns are the four "Kun, Kon, Kam, Iee" patterns in our national , and the test patterns are prepared with appropriate amount of noisy bits ( less than about 20 % ) to 4 training patterns. It can be concluded that stable and robust retrieval of the noise pattern to the corresponding exemplar pattern using Hopfield neural network are possible, even if the test pattern is noisy and the exemplar patterns are similar type. Simulation results are obtained and discussed.
필기체 영문단어 인식을 위한 은닉마르코프모델과 다층퍼셉트론의 결합기법
金鎭浩,李光鎬,高昌林 慶一大學校 1999 論文集 Vol.16 No.5
본 논문에서는 영문 필기체 단어인식을 위한 은닉마르코프모델과 다층퍼셉트론 결합기법을 제안하였다. 명확한 분할기반 은닉마르코 모데을 설계한 다음 가중치 기법을 이용해서 이를 내제적 분할기반 다층퍼셉트론과 결합시켰다. 서로 독립넉인 분류기일 수록 상호 보완능력이 크기때문에 은닉마르코프모델의 경우 가능한한 다층퍼셉트론과는 다르게 분류동작을 할 수 이도록 설계하였다. 또한 기존에 소개된 다양한 결합방식에 더불어 새로운 결합확률은 제안하였다. 제안된 방식에 따라 캐나다 콘코디아대한 CENPARMI 연구소의 수표 데이터베이스 인식을 시도해 본 결과 기존 결과에 비해 상당히 개선된 결과 즉, 월별 단어 인식에서는 87.3%, 금액 단어인식에서는 92.2%의 성능을 나타내었다. 특히 영문금액단어 인식에 있어서는 무제약 영문 수표 데이터베이스를 대상으로 지금까지 논문에 보고된 성능 중에서 최고의 성능을 보였다. A combining scheme of HMM (hidden Markov model) and MLP (multi-layer perceptron) for English handwritten word recognition is presented in thes paper. We have designed an explicit segmentation based HMM, and combined it with an implicit segmentation based MLP using weighting eoefficients. the main idea of this methodology is that more distinct classifier as well as conventional combining schemes. Experiments were conducted with month word and legal word databases of CENPARMI and improved perfomances of 87.3% for 21 month word classes and 92.2% for 32 legal word classes have been achieved.
신경회로망을 이용한 인공위성 다중분광 영상의 카테고리 분류
曺勇旭,李光鎬,高昌林 慶一大學校 1999 論文集 Vol.16 No.2
In general, neural networks are widely used for the category classification. But when low contrast images, such as multispectral remote sensing images, are used as the input of neural networks, neural networks converge very slowly and are of bad performance. To overcome this problem, we propose a new image enhancement method which consists of smoothing process, finding the main valley and enhancement process. And the enhanced images by the proposed method are used as the input of neural networks for the category classification. When the new category classification method is applied to multispectral LANDSAT TM images, we verified that neural networks converge very fast and overall category classification performance is improved.
高昌林 慶北工業專門大學 1983 論文集 Vol.20 No.-
The recursive least square lattice and the fast kalman algorithm are investigated in the view of geometrical structure and nature. Also, If the lattice filter order is fixed and only time updates are used, the predictor coefficients of fast kalman algorithm are determined via metric space ismorphism of input data and predictor error residual.