Reversible data hiding scheme is a form of steganography in which the secret embedding data can be retrieved from a stego image for the purpose of identification, copyright protection and making a covert channel. The reversible data hiding should satisfy that not only are the distortions due to artifacts against the cover image invisible but also it has large embedding capacity as far as possible. In this paper, we propose a robust reversible data hiding scheme by exploiting the differences between a center pixel and its neighboring pixels in each sub-block of the image to embed secret data into extra space. Moreover, our scheme enhances the embedding capacity and can recover the embedded data from the stego image without causing any perceptible distortions to the cover image. Simulation results show that our proposed scheme has lower visible distortions in the stego image and provides robustness to geometrical image manipulations, such as rotation and cropping operations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.9
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pp.1269-1282
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1993
In this paper, we propose to method of recognizing printed chinese characters which combine the coventional deterministic methods and the neural networks. Firstly, we extract four directional vector of strokes from chinese characters. Secondly, we make the mesh of the center of gravity in the vector and then constitute the H x8 feature matrix using black pixel lenth from each meshs. This normalized feature matrix value offer as the input of neural network for classifying into the 14 character types. And this calssified character classify again into Busu group by the Busu recognizing neural network. Finally, we recognize each characters using the distance of similarity between input characters and reference characters. The usefulness of the proposed algorithm is evaluated by experimenting with recognizing the chinese characters.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.357-362
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2005
Iris recognition system is the one of the most reliable biometries recognition system. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transformed into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using a sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compared pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the server by the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the database. The process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.3
s.21
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pp.79-87
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2002
This paper proposes an approach of automatically identifying the center of fiducial marks using radiometric and geometric characteristics of those marks existing on aerial photographs. Candidate region surrounding a mark, based on radiometric strategy, is determined by producing a bi-level image and by applying morphological operations. Based on geometric strategy, the central location of a mark is determined by applying ${\bigtriangledown}^G$ filtering and symmetry-enhancement filtering, and by finding peak location of symmetry. Evaluation with respect to 66 cases of sub-images containing a fiducial mark showed that the central location of the mark is determined up to around one pixel difference whit it is compared to a manual inspection.
In this study, we present a pore-selection technique to estimate the size of pore. The estimation of the size of pore is important to examine the temporal evolution of size itself and corresponding intensity. The size of pore is typically estimated by applying the intensity threshold technique to the fixed box which contains the entire pore. The typical method has disadvantages in the following circumstances; there are small features near the pore or the image has low spatial resolution. In the former, it is difficult to define a box containing the pore only, excluding the small features near the pore. In the latter, the background and threshold intensity are insignificant due to the insufficient number of pixel in the box. To avoid these difficulties, we use a pore-selection technique which is simply based on the measurement of distances from the pore center. In addition, we will discuss the advantage of the technique for the imaging spectrograph data like the NST FISS.
The point spread function (PSF) of an optical system is in general defined as a two-dimensional intensity distribution which results from a single point source at infinity. It is an important key for the evaluation of the optical performance of an astronomical telescope. The PSFs of the soft X-ray telescope (SXT) aboard Yohkoh were measured in a wide range of the field-of-view under the in-flight configuration at White Sands Missile Range prior to launching the satellite. It has been known that the SXT PSF has a sharp peak at the core and the intensity drops very fast as it goes distant from the center. Due to the combination of this sharp peak at the PSF core and the effect of undersampling by a large pixel size, a carefully designed method is requested in the examination of the PSF data. The pattern of the SXT PSF is determined by the fitting of a mathematical functional form to the pre-launch experimental data. The elliptical Moffat function has been adopted for the evaluation of the SXT PSF. It is revealed from our study that the SXT PSF shows a peculiar characteristics, and thus a careful consideration on the undersampling effect and also a proper choice of statistics are necessary for the determination of the best fit function of the PSF. Details on the on- and off-axis SXT PSF in the field-of-view will be introduced and discussed in our presentation.
The paper proposes the scheme of skew detection for Thai printed document images by using linear regression algorithm. It intends to use with the Thai character recognition systems to reduce the skew detection time. This scheme begins by finding the center of gravity of a document image. This point is used as the starting point for gathering data in the scheme. The data is obtained by scanning incrementally one pixel in vertically with the width of 20-pixels. After the scanning process, if data Is different from it's neighbor more than ${\pm}$ 15 pixels, it will be considered as noise or data in other lines and will be deleted. The last step is the operation by using linear regression algorithm on these selected data and the skew angle will be obtained. The proposed method has been tested with 45 document images with different fonts, sizes and skew angles. The experiment results show that the proposed method can detect the skew angle with the error of less then one degree. The average processing time is about 19 times faster than that of the Hough Transform method.
The literal meaning of loitering is "to lingering aimlessly or as if aimless in or about a place". And most criminals show this kind of act before they actually commit crime. Therefore, detecting this kind of loitering can effectively prevent a variety of crime. In this paper, we propose a loitering-detection algorithm using the Raspberry Pi. Proposed algorithm uses an adaptive difference image to detect moving objects and morphology opening operation to enhance the accuracy of detection. The loitering- behavior is being detected by using the center of gravity of the object to see the changes of angle; and pixel movement distance to determine the height of the object. When the loitering-behavior is detected, it outputs the alarm to tell the users by using the Raspberry Pi.
Space telescope optics is one of the major parts of any space mission used to observe astronomical targets or the Earth. This kind of space mission typically involves bulky and complex opto-mechanics with a long optical tube, but attempts have been made to observe a target with a small satellite. In this paper, we describe the optical design of a reflecting telescope for use in a CubeSat mission. For this design we adopt the off-axis segmented method for astronomical observation techniques based on a Ritchey-Chr$\acute{e}$tien type telescope. The primary mirror shape is a rectangle with dimensions of $8cm{\times}8cm$, and the secondary mirror has dimensions of $2.4cm{\times}4.1cm$. The focal ratio is 3 which can yield a 0.383 degree diagonal angle in a $1280{\times}800$ CMOS color image sensor with a pixel size of $3{\mu}m{\times}3{\mu}m$. This optical design can capture a ${\sim}4km{\times}{\sim}2.3km$ area of the earth's surface at 700 km altitude operation.
This study presents a color 3D scanner based on the laser structured-light imaging method that can simultaneously acquire 3D shape data and color of a target object using a single camera. The 3D data acquisition of the scanner is based on the structured-light imaging method, and the color data is obtained from a natural color image. Because both the laser image and the color image are acquired by the same camera, it is efficient to obtain the 3D data and the color data of a pixel by avoiding the complicated correspondence algorithm. In addition to the 3D data, the color data is helpful for enhancing the realism of an object model. The proposed scanner consists of two line lasers, a color camera, and a rotation table. The line lasers are deployed at either side of the camera to eliminate shadow areas of a target object. This study addresses the calibration methods for the parameters of the camera, the plane equations covered by the line lasers, and the center of the rotation table. Experimental results demonstrate the performance in terms of accurate color and 3D data acquisition in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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