Abstract:
본 발명은 서열 유사도 측정 장치 및 그 제어방법에 관한 것으로, 다이나믹 프로그래밍을 이용한 서열 유사도 측정 장치에 있어서, 두 서열을 이용하여 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming)에 따른 행렬을 생성하는 행렬 생성부; 상기 행렬 생성부에 의해 생성된 상기 행렬의 마지막 행/열의 원소값을 소정의 서열 길이 정규화 식에 대입하여 유사도 기준값을 산출하는 정규화부; 및 상기 정규화부에 의해 산출된 상기 유사도 기준값에 따라 상기 두 서열 간의 소정의 서열 유사도를 측정하는 유사도 측정부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 다수의 서열 간의 유사도 비교가 용이해지고 정당해짐에 따라, 생물학 및 프로그래밍 응용분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 서열 유사도, 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming), 정규화
Abstract:
A method and a device for generating an object location trace model and a method and a system for recognizing a pattern of an object location trace are provided to group object location information data per a specific time, thereby effectively modeling the information data. In at least one object location trace information belonging to an object location trace pattern, object location information data including information related to an object location of a specific time is generated(S200). The location information data corresponds coordinates including time. A coordinate within a preset distance range between the coordinates is grouped into one to generate at least one group(S300). The predetermined object location trace pattern corresponds to at least one group(S400). An object location trace model is generated by using a hidden Markov model in the groups(S500).
Abstract:
본 발명에 따른 사용자들의 재생 목록 분석을 통한 맞춤형 음악 추천 방법은, 음악 데이터로부터 MFCC를 추출하고, 은닉 마코프 모델링(HMM) 방법을 사용하여 음악 모델을 구축하며, 구축한 음악 모델 간의 유사도를 계산하여 측정하는 음악 모델링 및 유사도 비교 단계(Step 1)와; 상기 음악 모델링 및 유사도 비교 단계에서 구한 음악 유사도를 이용해서 사용자들이 들은 음악들에 대한 음악 유사도 그래프를 만들고, MCL 그래프 클러스터링법에 의해 과거 재생 목록에 존재하는 음악들을 클러스터링하여, 사용자들이 과거에 들었던 음악 재생 목록을 기반으로 음악들을 유사한 음악끼리 그룹화하는 사용자들의 재생 목록 분석 단계(Step 2) 및; 다른 사용자들의 재생 목록 분석을 통해 도출된 음악 그룹 중 사용자의 음악 그룹과 얼마나 잘 부합되는지를 평가하고, 평가된 결과를 바탕으로 사용자에게 추천 목록을 제공하는 음악 추천 단계(Step 3)를 갖추어 이루어진다.
Abstract:
PURPOSE: A customized music recommending method through the play list analysis of users for recognizing the taste of a user through contents-based music analysis is provided to supply a recommendation catalog to the user by making a recommendation list. CONSTITUTION: An MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) is extracted from musical data. Music models is constructed by using an HMM(Hidden Markov Models) method. Similarity between music models is calculated. The similar music is grouped based on music reproduction list which a user listened to in the past. The conformity with music groups is evaluated. The recommendation list is supplied to the user based on the evaluated result.
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PURPOSE: A method for extracting various sized Korean captions and a recording medium recording the same are provided to extract captions by determining whether connection objects are a caption or a background. CONSTITUTION: A caption candidate connection object image is produced by extracting a connection object from edges connected to a caption edge candidate image(S40). The pixel rate of the directional edges and the brightness variation of center pixels of the connection object are calculated. According to the decision tree, the connection object is adjudged as a caption or a background and a caption search result image is produced. A preprocessed image corresponding to connection object belonging to the caption search result image is binarized into the caption and the background and the binarized caption image is extracted(S50).
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PURPOSE: A device and control method for measuring degree of sequence similarity is provided to measure the similarity degree between sequence s by normalizing the sequence length based on the matrix according to dynamic programming. CONSTITUTION: A matrix generating unit(100) generates the matrix according to the dynamic programming using two sequences. A normalization unit(300) substitutes the element value of the last row/column to the sequence length normalization formula and calculates the standard value of the similarity degree. A similarity degree measuring unit(500) measures the similarity degree between two sequences according to the standard value. The sequence length normalization formula calculates the standard value of the similarity degree which is proportional to the element value of the last row/column of the matrix and the average of the reciprocal of the length between two sequences.
Abstract:
본 발명에 따른 객체위치 변화 이력 모델 생성 방법은, 소정의 객체위치 변화 이력 유형에 속하는 1 이상의 객체위치 변화 이력 정보를 기초로 객체위치 변화 이력 모델을 생성하는 객체위치 변화 이력 모델 생성 방법에 있어서, [a] 상기 소정의 객체위치 변화 이력 유형에 속하는 1 이상의 객체위치 변화 이력 정보에서 특정시각의 객체위치와 관련된 정보를 포함하는 특정시각 별 객체위치 정보 데이터를 생성하는 단계 [b] 상기 각 특정시각 별 객체 위치 정보 데이터를 시각을 포함하는 좌표에 각각 대응시키고 상기 좌표간의 거리가 기 설정된 거리 범위 이내에 있는 좌표를 하나의 그룹으로 그룹화하여 1 이상의 그룹을 생성하는 단계 [c] 상기 소정의 객체위치 변화 이력 유형을 상기 1이상의 그룹의 집합으로 대응시키는 단계 및 [d] 상기 그룹의 집합을 은닉 마르코프 모델을 이용하여 학습시켜서 상기 소정의 객체위치 변화 이력 유형의 객체위치 변화 이력 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라서, 소정의 의도를 갖는 사용자의 행동을 행동모델로 효과적으로 구축할 수 있게 되면, 상기 행동모델을 이용하여 사용자의 행동의 의도를 인식할 수 있게 되는 효과를 성취할 수 있게 된다. 객체위치 변화 이력 유형 모델, 의도 인식, 행동 모델
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본 발명은 자막 추출 시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로, 자막 추출 시스템에 있어서, 입력되는 컬러 영상으로부터 생성한 명암도 영상을 기초로 방향 에지 영상을 추출하고, 추출된 상기 방향 에지 영상을 통합하여 전방향 에지 영상을 생성하는 에지 영상 생성부; 생성된 상기 전방향 에지 영상을 기초로 영상에 포함된 인접한 픽셀들로 구성된 연결 객체를 구성하여 자막이 포함되지 않는 연결 객체를 제거함으로써 자막 포함 연결 객체를 생성하고, 생성된 상기 자막 포함 연결 객체에서 애매한 방향성을 제거하여 에지 방향 정제 영상을 생성하는 정제 영상 생성부; 및 상기 연결 객체를 자막 및 비 자막 연결 객체의 패턴으로 분류하고, 분류된 상기 패턴에 따라 상기 자막 포함 연결 객체에서 상기 비 자막 연결 객체를 제거하여 탐색 결과 영상을 생성하는 자막 연결 객체 분류부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 자막의 크기(폰트)에 무관하게 자막을 추출할 수 있고, 이로써 영상 관련 정보를 이용하여 영상으로부터 자막을 추출하는 것이 더 용이해질 것이 기대된다. 에지, 연결 객체, 방향성
Abstract:
A caption extraction system and a control method thereof are provided to generate a connection object to remove unclear directivity and remove a non caption connection object according to caption/non caption pattern classification. An edge image generation unit(100) extracts a directional edge image based on a shading image generated from a color image. A refine image generating unit(300) generates a caption-included connection object by removing a connection object not included in a caption by configuring a connection object configured by adjacent pixels included in the image. The refine image generating unit generates a refine image by removing unclear directivity from the generated caption-included connection object.