To investigate accuracy of intensity method for measurement of the fiber orientation distribution, fiber orientation function is calculated by drawing simulation figures for the fiber orientation as varying fiber aspect ratio, fiber area ratio, and fiber orientation state, respectively. The values of fiber orientation function measured by intensity method are compared with the calculated values of fiber orientation function. The results show that measurement accuracy of the fiber orientation angle distribution by intensity method is affected by the fiber aspect ratio when the total length of oriented fiber is same. The average gradient of fiber orientation function is 0.94 for 1000mm of the total fiber length and is 0.93 for 2000 mm when the fiber aspect ratio is over 50. Measurement accuracy by intensity method is about 94% and the reliable data can be obtained by intensity method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.305-323
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2010
This paper proposes an efficient and yet powerful local descriptor called phase-space partition based descriptor (PPD). This descriptor is designed for the mobile image matching and retrieval. PPD, which is inspired from SIFT, also encodes the salient aspects of the image gradient in the neighborhood around an interest point. However, without employing SIFT's smoothed gradient orientation histogram, we apply the region based gradient statistics in phase space to the construction of a feature representation, which allows to reduce much computation requirements. The feature matching experiments demonstrate that PPD achieves favorable performance close to that of SIFT and faster building and matching. We also present results showing that the use of PPD descriptors in a mobile image retrieval application results in a comparable performance to SIFT.
Texture provides an important acurce of information about the threedicensfornarry information of visible surface particulary for stationary conccular views. To recover three dicmensinoary information, the distorging effects of pro jection must be distinguished from properties of the texture on which the distrortion acts. In this paper, we show an approximated maximum likelihood estimation method by which we find surface oriemtation of the visible surface in gaussian sphere using local analysis of the texture, In addition assuming that an orthographic projection and a circle is an image formation system and a texel(texture element)respectively we derive the surface orientation from the distribution of variation by means of orthographic pro jemction of a tangent directon which exstis regulary in the are length of a circle we present the orientation parameters of textured surface with saint and tilt and also the surface normal of the resvlted surface orimentation as needle map. This algorithm was applied to geograghic contour and synthetic textures.
The effect of buoyancy orientation on turbulent channel flow has been investigated using DNS (direct numerical simulation). Grashof number is kept at 9.6 $\times 10^{5}$ while changing the orientation of the buoyancy vector to be parallel or perpendicular to the channel walls. Four study cases can be distinguished during this research namely; streamwise, wall-normal unstable stratification, wall-normal stable stratification and spanwise oriented buoyancy. The driving mean pressure gradient used in all cases is adjusted to keep mass flow rate constant while friction Reynolds number is around 150. At this Grashof number, the skin friction shows decrement in the unstable and stable stratification and increment in the other two cases. Analyses of the changes of flow structure for the four cases are presented highlighting on the mean quantities and second order statistics.
본 논문은 원본 디지털 영상을 보호하고 동시에 저작권 정보 등을 저장할 수 있는 콘텐츠 기반 정지 영상 보호에 관한 새로운 방법을 제시한다. Gradient값을 이용한 기존의 알고리즘은 픽셀 단위의 소벨 연산자 알고리즘이 적용되었기 때문에 외부 공격에 대하여 상대적으로 민감하게 반응하고 저작권 정보 등을 정확하게 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 약점을 보완하기 위하여 블록 단위의 연산이 이루어지는 OCL(Orientation Certainty Level)을 적용하여 특징점을 선택하였다. 실험 결과 기존의 알고리즘에 비해 변화가 심한 공격에서도 99% 이상의 높은 검출도를 나타내는 것을 볼 수 있고 특히 회전 공격에 대해서는 10%이상의 큰 성능 향상을 보여주고 있다.
An extreme learning machine (ELM) is a recently proposed learning algorithm for a single-layer feed forward neural network. In this paper we studied the ensemble of ELM by using a bagging algorithm for facial expression recognition (FER). Facial expression analysis is widely used in the behavior interpretation of emotions, for cognitive science, and social interactions. This paper presents a method for FER based on the histogram of orientation gradient (HOG) features using an ELM ensemble. First, the HOG features were extracted from the face image by dividing it into a number of small cells. A bagging algorithm was then used to construct many different bags of training data and each of them was trained by using separate ELMs. To recognize the expression of the input face image, HOG features were fed to each trained ELM and the results were combined by using a majority voting scheme. The ELM ensemble using bagging improves the generalized capability of the network significantly. The two available datasets (JAFFE and CK+) of facial expressions were used to evaluate the performance of the proposed classification system. Even the performance of individual ELM was smaller and the ELM ensemble using a bagging algorithm improved the recognition performance significantly.
In this study we propose a new texture feature extraction method based on an estimation of the brightness and structural uniformity of CT images representing the important characteristics for emphysema recognition. The Center-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP) is first used to combine gray level in order to describe the brightness uniformity characteristics of the CT image. Then the gradient orientation difference is proposed to generate another CS-LBP code combining with gray level to represent the structural uniformity characteristics of the CT image. The usage of the gray level, CS-LBP and gradient orientation differences enables the proposed method to extract rich and distinctive information from the CT images in multiple directions. Experimental results showed that the performance of the proposed method is more stable with respect to sensitivity and specificity when compared with the SGLDM, GLRLM and GLDM. The proposed method outperformed these three conventional methods (SGLDM, GLRLM, and GLDM) 7.85[%], 22.87[%], and 16.67[%] respectively, according to the diagnosis of average accuracy, demonstrated by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.
Alaa A. Abdelrahman;Ismail Esen;Mohammed Y. Tharwan;Amr Assie;Mohamed A Eltaher
Advances in nano research
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제16권4호
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pp.395-412
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2024
This article develops a nonclassical size dependent nanoplate model to study the dynamic response of functionally graded carbon nanotube (FGCNT) nanoplates under a moving load. Both nonlocal and microstructure effects are incorporated through the nonlocal strain gradient elasticity theory. To investigate the effect of reinforcement orientation of CNT, four different configurations are studied and analysed. The FGM gradation thorough the thickness direction is simulated using the power law. In the context of the first order shear deformation theory, the dynamic equations of motion and the associated boundary conditions are derived by Hamilton's principle. An analytical solution of the dynamic equations of motion is derived based on the Navier methodology. The proposed model is verified and compared with the available results in the literature and good agreement is found. The numerical results show that the dynamic performance of FGCNT nanoplates could be governed by the reinforcement pattern and volume fraction in addition to the non-classical parameters and the moving load dimensionless parameter. Obtained results are reassuring in design and analysis of nanoplates reinforced with CNTs.
한쪽 방향으로 연장된 이상체를 멀리 떨어져서 관측하면 선형 이상체로 근사가 가능하다. 이런 경우 자력 및 자력 변화율 텐서를 적용하기 위해서는 선형 이상체에 대한 해석해가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 선형 이상체에 대한 자력과 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 벡터 자력은 기존에 유도한 선형 이상체에 대한 중력 변화율 텐서를 포아송 관계식을 이용하여 벡터 자력으로 변환하여 유도하였다. 자력 변화율 텐서는 벡터 자력를 기준 직교 좌표계의 성분으로 한번 더 미분하여 유도하였다. 시추공에서 얻은 총자력 탐사 자료를 가정하고, 선형 이상체의 길이, 방향, 자력 모멘트를 비선형 역산 방법으로 추정하는 사례를 보여주었다.
본 논문은 융선의 방향정보를 사용하여 지문을 실시간 자동 인식하는 알고리즘을 제안한다. 융선의 방향정보는 웨이블렛 변환(WT) 그리고 경사 가우시안(gradient of Gaussian)과 코히리언스(coherence)로부터 얻어진 주된 국부 방향(dominant local orientation)을 사용하여 추출한다. 웨이블렛 변환의 적용은 기존에 제안된 알고리즘들에 포함되어 있는 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세션화(thinning) 및 보정(restoration)등 여러 전처리 과정의 생략을 의미하며, 따라서 제안하는 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 한다. 지문 인식은 웨이블렛 변환상에서 3개의 영역-크기가 1/4로 작아진 영역(LL), 수직 성분이 강조된 영역(LH), 그리고 수평 영역이 강조된 영역(HL)-에 나타나는 주된 국부 방향을 사용하여 빠르고 효율적으로 수행된다. 제안한 알고리즘은 SunSparc-2 워크 스테이션 환경의 X-window에서 구현되었으며, $256{\times}256$ 화소 크기의 지문 영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 상이한 지문을 동일 지문으로 오인식하는 Type II 에러율을 0%로 했을때, 동일 지문을 상이한 지문으로 오인식 하는 Type I 에러율은 2.5%로서 매우 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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