KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5474-5490
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2017
Although two-dimensional principal component analysis (2DPCA) has been shown to be successful in face recognition system, it is still very sensitive to illumination variations. To reduce the effect of these variations, texture-based techniques are used due to their robustness to these variations. In this paper, we explore several texture-based techniques and determine the most appropriate one to be used with 2DPCA-based techniques for face recognition. We also propose a new distance metric computation in 2DPCA called Row Assembled Matrix Distance (RowAMD). Experiments on Yale Face Database, Extended Yale Face Database B, AR Database and LFW Database reveal that the proposed RowAMD distance computation method outperforms other conventional distance metrics when Local Line Binary Pattern (LLBP) and Multi-scale Block Local Binary Pattern (MB-LBP) are used for face authentication and face identification, respectively. In addition to this, the results also demonstrate the robustness of the proposed RowAMD with several texture-based techniques.
Based on the recent laboratory experiments (Kim et al. 2004), comparisons of caisson sliding distance are made between the computations and experiments. The time history model of wave force, which is proposed by Tanimoto et al. (1996), is modified in the standing wave part of horizontal and uplift wave forces because of the overestimation of the time history model. The comparison between experimental and computational sliding distance has showed that the caisson tilting increases the resistant force to the horizontal sliding. Therefore, a titling resistant force, which is caused by caisson tilting, is introduced into computation of sliding distance.
As the simple empirical and phenomenological model applied to the analysis of leakage and explosion of chemical substances does not regard numerous variables, such as positional density of installations and equipment, turbulence, atmospheric conditions, obstacles, and wind effects, there is a significant gap between actual accident consequence and computation. Therefore, the risk management of a chemical plant based on such a computation surely has low reliability. Since a process plant is required to have outcomes more similar to the actual outcomes to secure highly reliable safety, this study was designed to apply the CFD (computational fluid dynamics) simulation technique to analyze a virtual prediction under numerous variables of leakages and explosions very similarly to reality, in order to review the computation technique of the practical safety distance at a process plant.
공간 데이터 마이닝을 위한 기존의 클러스터링 기법들은 점 객체만을 대상으로 한다. 즉, 선이나 면 같은 다양한 공간 객체들을 지원하지 못한다. 이것은 클러스터링 과정에서 객체들 간의 거리 계산에 있어서, 점 객체는 용이하지만 선과 면인 경우에는 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 균등 격자를 이용한 클러스터링 기법을 설계한다. 세부적으로 이 기법에서는 다각형 객체들 간의 거리 계산을 균등 격자를 이용하여 단순화시킴으로서 거리 계산에 따른 시간과 비용을 줄일 수 있다.
A new approach based on cone prism intersection method combined with sorting algorithm is proposed for the fast and robust signed distance field computation. In the method, the space bounding the geometric model composed of triangular net is divided into multiple smaller cells. For the efficient calculation of distance fields, valid points among the triangular net which will generate minimum distances with current cell are selected by checking the intersection between current cell and cone prism generated at each point. The method is simple to implement and able to achieve an order of magnitude improvement in the computation time as compared to earlier approaches. Further the method is robust in handling the traditional sign problems. The validity of the suggested method was demonstrated by providing numerous examples including Boolean operation, shape deformation and morphing of complex geometric models.
With the expansion of Internet, a variety of image databases are widely used and it is needed to select the part of an image what he wants. In contents-based image retrieval system, Zernikie moment and ART Descriptors are used fur shape descriptors in MPEC-7. This paper presents a fast computation method to determine the radius of a bounding circle that encloses an object in a binary image. With conventional methods, the whole area of the image should be scanned first and the distance from every pixel to the center point be computed. The proposed 4-directional scan method and fast circle-drawing algorithm is utilized to minimize the scanning area and reduce the number of operations fur computing the distance. Experimental results show that proposed method saves the computation time to determine the radius of a bounding circle efficiently.
멀티미디어 데이타베이스 시스템에서 k-최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. K-최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있어야한다. 본 논문에서는 최적검색거리[1]의 연산시간을 줄일 수 있는 새로운 검색거리를 제안하고 그 특성을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.514-537
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2020
Wireless sensor network (WSN) is a distributed network composed of many sensory nodes. It is precisely due to the clustering unevenness and cluster head election randomness that the energy consumption of WSN is excessive. Therefore, a many-objective optimization WSN energy balance model is proposed for the first time in the clustering stage of LEACH protocol. The four objective is considered that the cluster distance, the sink node distance, the overall energy consumption of the network and the network energy consumption balance to select the cluster head, which to better balance the energy consumption of the WSN network and extend the network lifetime. A many-objective optimization algorithm to optimize the model (LEACH-ABF) is designed, which combines adaptive balanced function strategy with penalty-based boundary selection intersection strategy to optimize the clustering method of LEACH. The experimental results show that LEACH-ABF can balance network energy consumption effectively and extend the network lifetime when compared with other algorithms.
We present an efficient algorithm for computing the Hausdorff distance between two planar curves. The algorithm is based on an efficient trimming technique that eliminates the curve domains that make no contribution to the final Hausdorff distance. The input curves are first approximated with biarcs within a given error bound in a pre-processing step. Using the biarc approximation, the distance map of an input curve is then approximated and stored into the graphics hardware depth-buffer by rendering the distance maps (represented as circular cones) of the biarcs. We repeat the same procedure for the other input curve. By sampling points on each input curve and reading the distance from the other curve (stored in the hardware depth-buffer), we can easily estimate a lower bound of the Hausdorff distance. Based on the lower bound, the algorithm eliminates redundant curve segments where the exact Hausdorff distance can never be obtained. Finally, we employ a multivariate equation solver to compute the Hausdorff distance efficiently using the remaining curve segments only.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권1호
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pp.4-9
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2009
Fuzzy entropy is designed for non convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Design procedure of convex fuzzy membership function is represented through distance measure, furthermore characteristic analysis for non convex function are also illustrated. Proof of proposed fuzzy entropy is discussed, and entropy computation is illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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