License plate recognition plays a key role in intelligent transportation systems. Therefore, it is a very important process to efficiently detect the number and character areas. In this paper, we propose a method to effectively detect license plate number area by applying deep learning and semantic image segmentation algorithm. The proposed method is an algorithm that detects number and text areas directly from the license plate without preprocessing such as pixel projection. The license plate image was acquired from a fixed camera installed on the road, and was used in various real situations taking into account both weather and lighting changes. The input images was normalized to reduce the color change, and the deep learning neural networks used in the experiment were Vgg16, Vgg19, ResNet18, and ResNet50. To examine the performance of the proposed method, we experimented with 500 license plate images. 300 sheets were used for learning and 200 sheets were used for testing. As a result of computer simulation, it was the best when using ResNet50, and 95.77% accuracy was obtained.
Kim, Jonghyeon;Jeon, Jiwoon;Kim, Taeho;Kim, Sungjun;Nah, Wansoo
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.3
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pp.319-332
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2014
Insertion loss is used as the character to express the efficiency of EMI filter. In this paper, we studied the better method that can measure the insertion loss of EMI filter exactly than the original method. For the achievement of this, the method measuring both common mode(CM) and differential mode(DM) insertion loss with arbitrary input/output impedance is accomplished using a 4-ports S-parameters system for consideration of unbalanced factor. Using this method, when input/output used in specific system is known, CM/DM insertion loss of EMI filter inserted in the system can be calculated. Finally, we applied 4-ports modeling method to 'X/Y capacitor part' and suggested the algorithm for selecting suitable the value of Y-capacitor using mixed mode S-parameters and mixed mode chain S-parameters.
TFD is a transcription factor database which consists of short functional DNA sequences called as signals and their references. SIGNAL SCAN, developed by Dan S. Prestridge, is used to determine what signals of TFD may exist in a DNA sequence. This program searches TFD database by using a simple algorithm for character string comparison. We developed TFSCAN that aims at searching for signals in an input DNA sequence more efficently than SIGNAL SCAN. Our algorithms consist of two parts, one constructs an automata by scanning sequences of rFD, the other searches for signals through this automata. Searching for signal-related references is radically improved in time by using an indexing method. Usage of TFSCAN is very simple and its output is obvious. We developed and installed a TFSCAN input form and a CGI program in GINet Web server, to use TFSCAN. The algorithm applying automata showed drastical results in improvement of computing time. This approach may apply to recognizing several biological patterns. We have been developing our algorithm to optimize the automata and to search more sensitively for signals.
Kim, Do-Kyeong;Oh, Yeong-Jun;Kim, Sang-Hyun;Hong, Kyeong-Jin;Jung, Haeng-Yeon;Kim, Hoy-Jin;Jeon, Myeong-Seok
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.14
no.4
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pp.177-181
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2013
In this paper, silicon solar cells are analyzed regarding power conversion efficiency by changed capacitance in the depletion region. For the capacitance control in the depletion region of silicon solar cell was applied for 10, 20, 40, 80, 160 and 320 Hz frequency band character and alternating current(AC) voltage with square wave of 0.2~1.4 V. Academically, symmetry formation of positive and negative change of the p-n junction is similar to the physical effect of capacitance. According to the experiment result, because input of square wave with alternating current(AC) voltage could be observed to changed capacitance effect by indirectly method through non-linear power conversion (Voltage-Current) output. In addition, when input alternating current(AC) voltage in the silicon solar cell, changed capacitance of depletion region with the forward bias condition and reverse bias condition gave a direct effect to the charge mobility.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.52-57
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2018
The purpose of this paper is to develop simulations that can be used for virtual education in dentistry. The virtual education to be developed will be developed with clinical training and actual case data of tooth extraction. This development goal is to allow dental students to learn the necessary surgical techniques at the point of their choice, not going into the operating room, away from time, space, and physical limits. I want to develop content using VR. Oculus Rift HMD, Optical Based Outside-in Tracking System, Oculus Touch Motion Controller, and Headset as Input / Output Device. In this configuration, the optimization method is applied convergent, and when the operation of the VR contents is performed, the content data is extracted from the interaction analysis formed in the VR engine, and the data is processed by the content algorithm. It also computes events and dental operations generated within the 3D engine programming and generates corresponding events through data processing according to the input signal. The visualization information is output to the HMD using the rendering information. In addition, the operating room environment was constructed by studying lighting and material for actual operating room environment. We applied the ratio of actual space to virtual space and the ratio between character and actual person to create a spatial composition at a similar rate to actual space.
The acoustical sources of intake and exhaust systems in fluid machines are often characterized by the source impedance and strength using linear frequency-domain modeling. In the case of the sources which are nonlinear and time-variant, however, the source parameters were sometimes incorrectly obtained. In this paper, the source model and direct measurement technique are modified in order to evaluate the effect due to nonlinear and periodically time-varying source character as well as the linear property of the reflectivity of in-duct fluid machine source. With a priori known kinematical information of the source, the types of nonlinear time-variant terms can be presumed by a simple physical model, in which there is practically no restriction on the form of the model. The concept of source impedance can be extendable by introducing the linear frequency response function for each nonlinear or time-variant input. Extending the conventional method and adapting the reverse MISO technique, it is possible to develop a direct method that can deal with the nonlinear time-variant source parameters. The proposed direct method has a novel feature that there is no restriction on the probability or spectral natures of the excited sound pressure data. The present method is verified by the simulated measurements for simplified fluid machines. It is thought that the proposed method would be useful in predicting the insertion loss or the radiated sound level from intake or exhaust systems.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.383-389
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2004
This paper proposes a method to provide intelligence for characters in fighting action games by using a neural network. Each action takes several time units in general fighting action games. Thus the results of a character's action are not exposed immediately but some time units later. To design a suitable neural network for such characters, it is very important to decide when the neural network is taught and which values are used to teach the neural network. The fitness of a character's action is determined according to the scores. For learning, the decision causing the score is identified, and then the neural network is taught by using the score change, the previous input and output values which were applied when the decision was fixed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, many experiments are executed on a simple action game (but very similar to the actual fighting action games) environment. The results show that the intelligent character trained by the proposed algorithm outperforms random characters by 3.6 times at most. Thus we can conclude that the intelligent character properly reacts against the action of the opponent. The proposed method can be applied to various games in which characters confront each other, e.g. massively multiple online games.
IC package marking inspection system using machine vision locates and identifies the target elements from input image, and decides the quality of marking by comparing the extracted target elements with the standard patterns. This paper proposes an adaptive multi-level thresholding (AMLT) method which is suitable for a series of operations such as locating the target IC package, extracting the characters, and detecting the Pinl dimple. It also proposes a dynamic matching unit selection (DMUS) method which is robust to noises as well as effective to catch out the local marking errors. The main idea of the AMLT method is to restrict the inputs of Otsu's thresholding algorithm within a specified area and a partial range of gray values. Doing so, it can adapt to the specific domain. The DMUS method dynamically selects the matching unit according to the result of character extraction and layout analysis. Therefore, in spite of the various erroneous situation occurred in the process of character extraction and layout analysis, it can select minimal matching unit in any environment. In an experiment with 280 IC package images of eight types, the correct extracting rate of IC package and Pinl dimple was 100% and the correct decision rate of marking quality was 98.8%. This result shows that the proposed methods are effective to IC package marking inspection.
In this paper, we propose a novel deep learning-based motion reconstruction approach that facilitates the generation of full-body motions, including finger motions, while also enabling the online adjustment of motion generation delays. The proposed method combines the Vive Tracker with a deep learning method to achieve more accurate motion reconstruction while effectively mitigating foot skating issues through the use of an Inverse Kinematics (IK) solver. The proposed method utilizes a trained AutoEncoder to reconstruct character body motions using tracker data in real-time while offering the flexibility to adjust motion generation delays as needed. To generate hand motions suitable for the reconstructed body motion, we employ a Fully Connected Network (FCN). By combining the reconstructed body motion from the AutoEncoder with the hand motions generated by the FCN, we can generate full-body motions of characters that include hand movements. In order to alleviate foot skating issues in motions generated by deep learning-based methods, we use an IK solver. By setting the trackers located near the character's feet as end-effectors for the IK solver, our method precisely controls and corrects the character's foot movements, thereby enhancing the overall accuracy of the generated motions. Through experiments, we validate the accuracy of motion generation in the proposed deep learning-based motion reconstruction scheme, as well as the ability to adjust latency based on user input. Additionally, we assess the correction performance by comparing motions with the IK solver applied to those without it, focusing particularly on how it addresses the foot skating issue in the generated full-body motions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.8C
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pp.1159-1174
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2004
In this paper, we present an efficient algorithm for region analysis of business card images acquired in a PDA by using DCT and information pixel density. The proposed method consists of three parts: region segmentation, information region classification, and text region classification. In the region segmentation, an input business card image is partitioned into 8 f8 blocks and the blocks are classified into information and background blocks using the normalized DCT energy in their low frequency bands. The input image is then segmented into information and background regions by region labeling on the classified blocks. In the information region classification, each information region is classified into picture region or text region by using a ratio of the DCT energy of horizontal and vertical edge components to that in low frequency band and a density of information pixels, that are black pixels in its binarized region. In the text region classification, each text region is classified into large character region or small character region by using the density of information pixels and an averaged horizontal and vertical run-lengths of information pixels. Experimental results show that the proposed method yields good performance of region segmentation, information region classification, and text region classification for test images of several types of business cards acquired by a PDA under various surrounding conditions. In addition, the error rates of the proposed region segmentation are about 2.2-10.1% lower than those of the conventional region segmentation methods. It is also shown that the error rates of the proposed information region classification is about 1.7% lower than that of the conventional information region classification method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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