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      KCI등재

      Rotation Invariant Local Directional Pattern을 이용한 텍스처 분류 방법

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      https://www.riss.kr/link?id=A103537822

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      지역 패턴을 정확하게 부호화 하는 방법은 텍스처 분류 연구에 매우 중요한 요소다. 하지만 기존 널리 연구된 LBP기반 방 법들은 잡음에 취약한 근본적인 문제점이 있다. 최근 표정인식 분야에서 에지반응 값과 방향 정보를 활용한 LDP방법이 제안 되었다. LDP방법은 LBP보다 잡음에 강하고 더 많은 정보를 코드에 수용할 수 있는 장점이 있지만 텍스처 분류에 적용하기에 는 치명적인 회전 변화에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 LDP 방법에 회전 불변 특성을 결합하고 기존 LDP가 가지고 있 던 부호 정보를 수용하지 않은 단점과 밝기 값 차이가 적은 영역에서 의미 없는 코드가 생성되는 단점을 극복한 새로운 지역 패턴 부호화 방법인 Rotation Invariant Local Directional Pattern 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법의 텍스처 분류 성능을 입증하기 위해 널리 사용되는 UIUC, CUReT 데이터 셋에서 텍스처 분류를 수행했다. 그 결과 제안된 RILDP방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.
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      지역 패턴을 정확하게 부호화 하는 방법은 텍스처 분류 연구에 매우 중요한 요소다. 하지만 기존 널리 연구된 LBP기반 방 법들은 잡음에 취약한 근본적인 문제점이 있다. 최근 표정인식 분야...

      지역 패턴을 정확하게 부호화 하는 방법은 텍스처 분류 연구에 매우 중요한 요소다. 하지만 기존 널리 연구된 LBP기반 방 법들은 잡음에 취약한 근본적인 문제점이 있다. 최근 표정인식 분야에서 에지반응 값과 방향 정보를 활용한 LDP방법이 제안 되었다. LDP방법은 LBP보다 잡음에 강하고 더 많은 정보를 코드에 수용할 수 있는 장점이 있지만 텍스처 분류에 적용하기에 는 치명적인 회전 변화에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 LDP 방법에 회전 불변 특성을 결합하고 기존 LDP가 가지고 있 던 부호 정보를 수용하지 않은 단점과 밝기 값 차이가 적은 영역에서 의미 없는 코드가 생성되는 단점을 극복한 새로운 지역 패턴 부호화 방법인 Rotation Invariant Local Directional Pattern 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법의 텍스처 분류 성능을 입증하기 위해 널리 사용되는 UIUC, CUReT 데이터 셋에서 텍스처 분류를 수행했다. 그 결과 제안된 RILDP방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      Accurate encoding of local patterns is a very important factor in texture classification. However, LBP based methods w idely studied have fundamental problems that are vulnerable to noise. Recently, LDP method using edge response and dire ction information was proposed in facial expression recognition. LDP is more robust to noise than LBP and can accommod ate more information in it's pattern code, but it has drawbacks that it is sensitive to rotation transforms that are critical to texture classification. In this paper, we propose a new local pattern coding method called Rotation Invariant Local Direc tional Pattern, which combines rotation-invariant transform to LDP. To prove the texture classification performance of the proposed method in this paper, texture classification was performed on the widely used UIUC and CUReT datasets. As a result, the proposed RILDP method showed better performance than the existing methods.
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      Accurate encoding of local patterns is a very important factor in texture classification. However, LBP based methods w idely studied have fundamental problems that are vulnerable to noise. Recently, LDP method using edge response and dire ction inform...

      Accurate encoding of local patterns is a very important factor in texture classification. However, LBP based methods w idely studied have fundamental problems that are vulnerable to noise. Recently, LDP method using edge response and dire ction information was proposed in facial expression recognition. LDP is more robust to noise than LBP and can accommod ate more information in it's pattern code, but it has drawbacks that it is sensitive to rotation transforms that are critical to texture classification. In this paper, we propose a new local pattern coding method called Rotation Invariant Local Direc tional Pattern, which combines rotation-invariant transform to LDP. To prove the texture classification performance of the proposed method in this paper, texture classification was performed on the widely used UIUC and CUReT datasets. As a result, the proposed RILDP method showed better performance than the existing methods.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • ABSTRACT
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 2.1 Local Directional Pattern(LDP)
      • 요약
      • ABSTRACT
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 2.1 Local Directional Pattern(LDP)
      • 3. Rotation Invariant Local Directional Pattern (RILDP)
      • 3.1 텍스처 분류에서 LDP의 문제점
      • 3.2 Rotation Invariant Local Directional Pattern 생성 방법
      • 4. RILDP특징 벡터 생성
      • 5. 실험 결과
      • 5.1 텍스처 분류용 데이터 셋 및 실험환경
      • 5.2 텍스처 분류 실험 결과
      • 6. 결론
      • 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 Eichmann, G, "Topologically invariant texture descriptors" 41 (41): 267-281, 1988

      2 Varma, M, "Texture classification: Are filter banks necessary? In Computer vision and pattern recognition" IEEE 2 : II-691-, 2003

      3 Liu, L, "Texture classification from random features" 34 (34): 574-586, 2012

      4 Haralick, R. M, "Statistical and structural approaches to texture" 67 (67): 786-804, 1979

      5 류병용, "Signed Local Directional Pattern을 이용한 강력한 얼굴 표정인식" 대한전자공학회 51 (51): 89-101, 2014

      6 Goyal, R. K, "Scale and rotation invariant texture analysis based on structural property. In Industrial Electronics, Control, and Instrumentation" IEEE 2 : 1290-1294, 1995

      7 Chen, J. L, "Rotation and gray scale transform invariant texture identification using wavelet decomposition and hidden Markov model" 16 (16): 208-214, 1994

      8 Porter, R, "Robust rotation-invariant texture classification: wavelet, Gabor filter and GMRF based schemes" 144 (144): 180-188, 1997

      9 Taskeed Jabid, "Robust Facial Expression Recognition Based on Local Directional Pattern" 한국전자통신연구원 32 (32): 784-794, 2010

      10 Dana, K. J, "Reflectance and texture of real-world surfaces" 18 (18): 1-34, 1999

      1 Eichmann, G, "Topologically invariant texture descriptors" 41 (41): 267-281, 1988

      2 Varma, M, "Texture classification: Are filter banks necessary? In Computer vision and pattern recognition" IEEE 2 : II-691-, 2003

      3 Liu, L, "Texture classification from random features" 34 (34): 574-586, 2012

      4 Haralick, R. M, "Statistical and structural approaches to texture" 67 (67): 786-804, 1979

      5 류병용, "Signed Local Directional Pattern을 이용한 강력한 얼굴 표정인식" 대한전자공학회 51 (51): 89-101, 2014

      6 Goyal, R. K, "Scale and rotation invariant texture analysis based on structural property. In Industrial Electronics, Control, and Instrumentation" IEEE 2 : 1290-1294, 1995

      7 Chen, J. L, "Rotation and gray scale transform invariant texture identification using wavelet decomposition and hidden Markov model" 16 (16): 208-214, 1994

      8 Porter, R, "Robust rotation-invariant texture classification: wavelet, Gabor filter and GMRF based schemes" 144 (144): 180-188, 1997

      9 Taskeed Jabid, "Robust Facial Expression Recognition Based on Local Directional Pattern" 한국전자통신연구원 32 (32): 784-794, 2010

      10 Dana, K. J, "Reflectance and texture of real-world surfaces" 18 (18): 1-34, 1999

      11 Davis, L. S, "Polarograms : a new tool for image texture analysis" 13 (13): 219-223, 1981

      12 Duvernoy, J, "Optical–digital processing of directional terrain textures invariant under translation, rotation, and change of scale" 23 (23): 828-837, 1984

      13 Ojala, T, "Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns" 24 (24): 971-987, 2002

      14 Tan, X, "Enhanced local texture feature sets for face recognition under difficult lighting conditions" 19 (19): 1635-1650, 2010

      15 Liao, S, "Dominant local binary patterns for texture classification" 18 (18): 1107-1118, 2009

      16 W.K. Pratt, "Digital Image Processing" Wiley 489-, 1978

      17 Hanbay, K, "Continuous rotation invariant features for gradient-based texture classification" 132 : 87-101, 2015

      18 Zhao, Y, "Completed local binary count for rotation invariant texture classification" 21 (21): 4492-4497, 2012

      19 Cohen, F. S, "Classification of rotated and scaled textured images using Gaussian Markov random field models" 13 (13): 192-202, 1991

      20 Varma, M, "A statistical approach to texture classification from single images" 62 (62): 61-81, 2005

      21 Varma, M, "A statistical approach to material classification using image patch exemplars" 31 (31): 2032-2047, 2009

      22 Lazebnik, S, "A sparse texture representation using local affine regions" 27 (27): 1265-1278, 2005

      23 Xu, Y, "A projective invariant for textures. In Computer Vision and Pattern Recognition" IEEE 2 : 1932-1939, 2006

      24 Kashyap, R. L, "A model-based method for rotation invariant texture classification" (4) : 472-481, 1986

      25 Guo, Z, "A completed modeling of local binary pattern operator for texture classification" 19 (19): 1657-1663, 2010

      26 Hsu, C. W, "A comparison of methods for multiclass support vector machines" 13 (13): 415-425, 2002

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2012-07-04 학회명변경 한글명 : 한국사이버테러정보전학회 -> 한국융합보안학회
      영문명 : Korea Information Assurance Society -> Korea Convergence Security Association
      KCI등재후보
      2012-07-04 학술지명변경 한글명 : 정보*보안논문지 -> 융합보안 논문지
      외국어명 : The Journal of The Information Assurance -> Journal of convergence security
      KCI등재후보
      2012-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2010-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      2009-04-01 평가 등재후보 탈락 (기타)
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
      2006-11-20 학술지명변경 한글명 : 정보보증논문지 -> 정보*보안논문지 KCI등재후보
      2006-11-20 학술지명변경 한글명 : 정보보증논문지 -> 정보*보안논문지
      외국어명 : The Journal of The Information Assurance -> Journal of The Information and Security
      KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.38 0.38 0.34
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.32 0.31 0.451 0.14
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