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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김범수 (강원대학교) 문양세 (강원대학교) 김진호 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제36권 제4호
발행연도
2009.8
수록면
327 - 340 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2019

대용량 이미지 데이터베이스를 위한 부분 노이즈제거를 지원하는 윤곽선 매칭 시스템 설계 및 구현
김범수 ,  김진욱 한국컴퓨터정보학회논문지 2019.05 학술저널

2013

시계열 매칭 기술을 이용한 스케일링-불변 및 부분 노이즈 제거를 지원하는 윤곽선 이미지 매칭
김범수 컴퓨터 2013.01 학위논문

2012

스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템의 설계 및 구현
김범수 ,  김상필 ,  문양세 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2012.06 학술대회자료

2009

2008년도 학생논문 경진대회 수상작 - 시계열 이동평균 변환을 이용한 노이즈 제어 윤곽선 이미지 매칭
김범수 ,  문양세 ,  김진호 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2009.08 학술저널
스케일링 불변 지원 윤곽선 이미지 매칭
김범수 ,  문양세 ,  길명선 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 k-계수 이미지 매칭(k-order image matching)을 제안한다. 제안한 k-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 k-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 k-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 k와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 k를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, k-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.
#시계열 데이터베이스 #데이터 마이닝 #윤곽선 이미지 매칭 #시계열 매칭 #이동평균 변환 #Time-series databases #data mining #boundary image matching #time-series matching #moving average transform

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 이동평균 변환 기반 윤곽선 이미지 매칭
4. 성능 평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1993 / Efficient Similarity Search in Sequence Databases / Proc. the 4th Int'l Conf. on Foundations of Data Organization and Algorithms : 69 ~ 84 google schola 2. [학술대회논문] - Faloutsos, C. / 1994 / Fast Subsequence Matching in Time-Series Databases / Proc. Int'l Conf. on Management of Data, ACM SIGMOD : 419 ~ 429 google schola 3. [학술대회논문] - Keogh, E. / 2006 / LB_Keogh Supports Exact Indexing of Shapes under Rotation Invariance with Arbitrary Representations and Distance Measures / Proc. the 32rd Int’l Conf. on Very Large Data Bases : 882 ~ 893 google schola 4. [학술대회논문] - Moon, Y.-S. / 2002 / General Match: A Subsequence Matching Method in Time-Series Databases Based on Generalized Windows / Proc. Int’l Conf. on Management of Data, ACM SIGMOD : 382 ~ 393 google schola 5. [학술대회논문] - Loh, W.-K. / 2007 / Fast Recognition of Asian Characters Based on Database Methodologies / Proc. the 24th British Nat’l Conf. on Databases : 37 ~ 48 google schola

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