Gradient Test based Image Feature Detection Method

더 다양하게 특징에 대한 설정을 하는 것이 가능하며 크기 공간으로의 자연스러운 확장이 가능하도록, 검사 영역을 소영역으로 분할하고 이 소영역 중 주어진 특징에 부합하는 소영역의 영상 특징 분포를 이용하여 영상 특징을 분류하므로, 검사 영역을 한번에 분류하는 것에 비하여 소영역의 분할 방식에 따라 다양한 특징에 대한 검출을 행하는 것이 가능하고, 각 소영역의 기울기가 미리 정해진 기울기에 부합하는지 검사하고 부합한 소영역의 영상 특징 분포를 이용하여 특징을 판단하는 기울기 검사 기반 영상 특징 검출방법을 제공한다

BINARY DATA CLUSTERING METHOD AND APPARATUS

장치가 이진 자료를 군집화하는 방법으로서, 이진 자료들과 군집들의 거리를 기초로 이진 자료들 각각을 어느 하나의 군집에 할당하는 단계, 그리고 각 군집에 할당된 이진 자료들의 값을 이용하여 해당 군집의 대표값을 계산하는 단계를 포함하고, 상기 대표값을 계산하는 단계는 자료의 벡터 벡터 성분별로 제1 군집에 할당된 이진 자료들을 합산하여 합 벡터를 생성하고, 상기 합 벡터의 각 벡터 성분을 문턱값으로 이진화하여 상기 제1 군집의 대표 벡터를 계산한다

METHOD AND APPARATUS FOR GENERAING BINARY DESCRIPTOR BASED ON IMAGE PATTERN TEST

장치가 이진 기술자를 생성하는 방법으로써, 영상에 이진화를 위한 영역의 위치와 크기가 설정된 복수의 패턴을 적용하는 단계, 각 패턴에서의 밝기값을 계산하는 단계, 그리고 문턱값을 기반으로 각 패턴의 밝기값을 이진화하는 단계를 포함한다

METHOD AND APPARATUS FOR GROWING VOCABULARY TREE

어휘 나무 생성 장치가 어휘 나무를 생성하는 방법으로서, 입력 자료가 상기 어휘 나무를 구성하는 노드들과 일정 기준 이상 구별되는지 판단하는 단계, 그리고 구별되는 경우, 상기 입력 자료를 상기 어휘 나무의 노드로 추가하는 단계를 포함한다

Extracting Supporting Evidence with High Precision via Bi-LSTM Network

논지가 높은 설득력을 갖기 위해서는 충분한 지지 근거가 필요하다. 논지 내의 주장을 논리적으로 지지할 수 있는 근거 자료 추출의 자동화는 자동 토론 시스템, 정책 투표에 대한 의사 결정 보조 등 여러 어플리케이션의 개발 및 상용화를 위해 필수적으로 해결되어야 한다. 하지만 웹문서로부터 지지 근거를 추출하는 시스템을 위해서는 다음과 같은 두 가지 연구가 선행되어야 하고, 이는 높은 성능의 시스템 구현을 어렵게 한다: 1) 논지의 주제와 직접적인 관련성은 낮지만 지지 근거로 사용될 수 있는 정보를 확보하기 위한 넓은 검색 범위, 2) 수집한 정보 내에서 논지의 주장을 명확하게 지지할 수 있는 근거를 식별할 수 있는 인지 능력. 본 연구는 높은 정밀도와 확장 가능성을 가진 지지 근거 추출을 위해 다음과 같은 단계적 지지 근거 추출 시스템을 제안한다: 1) TF-IDF 유사도 기반 관련 문서 선별, 2) 의미적 유사도를 통한 지지 근거 1차 추출, 3) 신경망 분류기를 통한 지지 근거 2차 추출. 제안하는 시스템의 유효성을 검증하기 위해 사설 4008개 내의 주장에 대해 웹 상에 있는 845675개의 뉴스에서 지지 근거를 추출하는 실험을 수행하였다. 주장과 지지 근거를 주석한 정보에 대하여 성능 평가를 진행한 결과 본 연구에서 제안한 단계적 시스템은 1,2차 추출 과정에서 각각 0.41, 0.70의 정밀도를 보였다. 이후 시스템이 추출한 지지 근거를 분석하여, 논지에 대한 적절한 이해를 바탕으로 한 지지 근거 추출이 가능하다는 것을 확인하였다

FLOATING DESCRIPTOR BINARIZATION METHOD AND APPARATUS

장치가 실수형 기술자를 이진화하는 방법으로서, 실수형 자료 벡터를 입력받는 단계, 상기 실수형 자료 벡터에 포함된 자료들을 실수값을 기준으로 순차적으로 정렬하는 단계, 정렬한 자료들 중에서 임의 자료의 실수값을 문턱값으로 결정하는 단계, 그리고 상기 문턱값을 기초로 상기 실수형 자료 벡터에 포함된 각 자료의 실수값을 이진화하는 단계를 포함한다

Per-class key feature weighting method for image retrieval

대용량 이미지 검색을 위한 가중치를 설정하기 위하여, 이미지에 대한 시각 단어 별로 이미지 구별성에 영향을 미치는 키 값을 정의한다. 이미지의 클래스간 구별성을 높이기 위한 비용 함수를 결정하고, 최적화를 통해 가중치 매핑 함수를 결정하며, 질의 이미지에 대해 가중치 없이 서브셋을 만들어 클래스별 가중치를 적용한 후 재 나열하여 대용량 이미지 검색을 수행한다