Identity recognition in real environment with a reliable mode is a key issue in human computer interaction (HCI). In this paper, we present a robust person identification system considering score-based optimal reliability measure of audio-visual modalities. We propose an extension of the modified reliability function by introducing optimizing parameters for both of audio and visual modalities. For degradation of visual signals, we have applied JPEG compression to test images. In addition, for creating mismatch in between enrollment and test session, acoustic Babble noises and artificial illumination have been added to test audio and visual signals, respectively. Local PCA has been used on both modalities to reduce the dimension of feature vector. We have applied a swarm intelligence algorithm, i.e., particle swarm optimization for optimizing the modified convection function's optimizing parameters. The overall person identification experiments are performed using VidTimit DB. Experimental results show that our proposed optimal reliability measures have effectively enhanced the identification accuracy of 7.73% and 8.18% at different illumination direction to visual signal and consequent Babble noises to audio signal, respectively, in comparison with the best classifier system in the fusion system and maintained the modality reliability statistics in terms of its performance; it thus verified the consistency of the proposed extension.
The purpose of this thesis is to suggest objective basic data for the environmental design through the quantitative analysis of the visual quality included in the physical environment of Basemsagol valley sequence landscape. For this, visual volumes of physical elements have been evaluated by using the mesh analysis, spatial images structure of physical elements have been analyzed by factor analysis algorithm, and degree of visual quality have been measured mainly by questionnaires. Also, this study aims to understand semiotics and to grope the possibility of application to the sequence landscape assessment. A semiological approach suggests a new dimension in sequence landscape assessment, which is a contrast to the existing scientific evaluation methods. Result of this thesis can be summarized as follows. Visual volumes of the immediate vegetation, rock, bridge, road and distant vegetation are found to be the main factor determining the visual quality. Factors covering the spatial image of natural park sequence landscape have been found to be the overall synthetic evaluation, potentiality, natural quality, spatial, appeal and dignity. By using the control method for the number of factors, T.V. has been obtained as 40.22%. The characteristics of the semiological approach is qualitative, open, holistic, and experiential, whereas that of the scientific approach is quantitative, closed, reductive, and experimental.
In today’s era of advanced technological developments, the threats to the authenticity and integrity of digital images, in a nutshell, the threats to the Image Forensics Research communities have also increased proportionately. This happened as even for the ‘non-expert’ forgers, the availability of image processing tools has become a cakewalk. This image forgery poses a great problem for judicial authorities in any context of trade and commerce. Block matching based image cloning detection system is widely researched over the last 2-3 decades but this was discouraged by higher computational complexity and more time requirement at the algorithm level. Thus, for reducing time need, various dimension reduction techniques have been employed. Since a single technique cannot cope up with all the transformations like addition of noise, blurring, intensity variation, etc. we employ multiple techniques to a single image. In this paper, we have used Fuzzy logic approach for decision making and getting a global response of all the techniques, since their individual outputs depend on various parameters. Experimental results have given enthusiastic elicitations as regards various transformations to the digital image. Hence this paper proposes Fuzzy based cloning detection and classification system. Experimental results have shown that our detection system achieves classification accuracy of 94.12%. Detection accuracy (DAR) while in case of 81×81 sized copied portion the maximum accuracy achieved is 99.17% as regards subjection to transformations like Blurring, Intensity Variation and Gaussian Noise Addition.
In this paper, we analyzed the effect of wavelet decomposition levels in feature extraction for anomaly detection from hyperspectral imagery. After wavelet analysis, anomaly detection was experimentally performed using the RX detector algorithm to analyze the detecting capabilities. From the experiment for anomaly detection using CASI imagery, the characteristics of extracted features and the changes of their patterns showed that radiance curves were simplified as wavelet transform progresses and H bands did not show significant differences between target anomaly and background in the previous levels. The results of anomaly detection and their ROC curves showed the best performance when using the appropriate sub-band decided from the visual interpretation of wavelet analysis which was L band at the decomposition level where the overall shape of profile was preserved. The results of this study would be used as fundamental information or guidelines when applying wavelet transform to feature extraction and selection from hyperspectral imagery. However, further researches for various anomaly targets and the quantitative selection of optimal decomposition levels are needed for generalization.
In this study, to diagnose the grinding state of a micro drill bit, a sensor attachment location was selected through random vibration analysis of the grinding unit of the micro drill-bit grinding system. In addition, the vibration data generated during the drill bit grinding were collected from the grinding unit for the grinding wheels under the steady and worn conditions, and data feature extraction and dimension reduction were performed. The wear of the micro-drill-bit grinding wheel was diagnosed by applying KNN, a machine-learning algorithm. The classification model showed excellent performance, with an accuracy of 99.2%. The precision, recall and f1-score were higher than 99% in both the steady and wear conditions.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.
The methods of fitting a circle to measured data, geometric fit and algebraic fit, have been studied profoundly in various areas of science. However, they have not been applied exactly to a biomechanics discipline for locating the center of rotation of a human joint. The purpose of this study was to generalize the methods to fitting spheres to the points in 3-dimension, and to estimate the center of rotation of a hip joint by three of geometric fit methods(Levenberg-Marquardt, Landau, and Sp$\ddot{a}$th) and four of algebraic fit methods(Delogne-K${\aa}$sa, Pratt, Taubin, and Hyper). 1000 times of simulation experiments for flexion/extension and ad/abduction at an artificial hip joint with four levels of range of motion(10, 15, 30, and $60^{\circ}$) and three levels of angular velocity(30, 60, and $90^{\circ}$/s) were executed to analyze the responses of the estimated center of rotation. The results showed that the Sp$\ddot{a}$th estimate was very sensitive to the marker near the center of rotation. The bias of Delogne-K${\aa}$sa estimate existed in an even larger range of motion. The Levenberg-Marquardt algorithm of geometric fit and the Pratt of algebraic fit showed the best results. The combination of two methods, using the Pratt's estimate as initial values of the Levenberg-Marquardt algorithm, could be a candidate of more valid estimator.
The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.
본 연구에서는 3차원 포아송방정식을 이용하여 FinFET의 문턱전압특성을 분석하였다. FinFET는 차세대 나노소자로서 단채널효과를 감소시킬 수 있다는 장점 때문에 많은 연구가 진행중에 있다. 이에 FinFET에서 단채널효과로서 잘 알려진 문턱 전압이하 스윙 및 문턱 전압 등을 3차원 포아송방정식의 분석학적 모델로 분석하고자 한다. 나노소자인 FinFET의 구조적 특성을 고찰하기 위하여 채널의 두께, 길이, 폭 등의 크기요소에 따라 분석하였다. 본 논문에서 사용한 분석학적 3차원 포아송방정식의 포텐셜모델 및 전송모델은 여러 논문에서 3차원 수치해석학적 값과 비교하여 그 타당성이 입증되었으므로 이 모델을 이용하여 FinFET의 문턱전압특성 및 문턱전압이하 특성을 분석하였다.
1. Objectives: This study is about a development of Sasang constitutional classification algorithm using facial information. 2. Methods: We analysed the datum of middle aged (20~48) women collected by multi-center researchers in 2007. And this study analysed the data of the measurement of the face by 3D-AFRA (3-Dimensional Automatic Face Recognition Apparatus) and the items of impression by SDQ. We used multiple comparison, exploratory discriminant analysis and clinical decision to select optimal 3D facial variables which will be input in discriminant analysis model. And we used univariate F values and stepwise discriminant function analysis to choose best impression variables. 3. Results and Conclusions: In this study, derived discriminant function's explanation power was 39% in female group. Diagnostic accuracy rate was 66.0% in female group. And in test sample, Sasang constitutional diagnostic accuracy rate was 56.9%. In this process we could help improve the objectification of Sasang constitution diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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