Blind source extraction (BSE) is a special class of blind source separation (BSS) methods, which only extracts one or a subset of the sources at a time. Based on the time delay of the desired signal, a simple but important extraction algorithm (simplified " BC algorithm")was presented by Barros and Cichocki. However, the performance of this method is not satisfying in some cases for which it only carries out the constrained minimization of the mean squared error. To overcome these drawbacks, ICA with reference (ICA-R) based approach, which considers the higher-order statistics of sources, is added as the second stage for further source extraction. Specifically, BC algorithm is exploited to roughly extract the desired signal. Then the extracted signal in the first stage, as the reference signal of ICA-R method, is further used to extract the desired sources as cleanly as possible. Simulations on synthetic data and real-world data show its validity and usefulness.
최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 독순(lipreading)을 PC에서 구현하고자 한다. 간 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 독순(lipreading)을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식 단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의한다. 인식은 다차원(multi-dimensional), 다단계 라벨링 방법을 사용하여 3차원 특징벡터를 입력으로 한 이산 HMM을 사용하였다.
최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 논은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형살 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차인 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다.
본 논문은 불필요한 잉크의 양을 줄이기 위하여 전체 잉크량 제한과 도트 가시성 순서에 기반한 6색 분리 방법을 제안한다. 첫 번째, 입력 RGB 이미지의 CIELAB 값이 컬러 혼합 모델을 이용하여 추정되고 미리 정한 색차 허용 범위 내의 CMYKlclm 색료의 모두 조합에 해당하는 CIELAB 값과 비교되어, 그 결과 초기 CMYKlclm 후보군이 선택된다. 그 다음, 전체 잉크량 제한이 과도하게 사용된 잉크량을 줄이기 위해 초기 CMYKlclm 후보군에 적용되고, 최후의 CMYKlclm 후보군이 C, M, Y, K, lc, lm의 도트 가시성 순서에 기반하여 어두운 영역에 사용된 묽은 사이안과 묽은 마젠타의 사용량을 줄임으로써 결정되어진다. 실험에서는 제안된 방법이 좋은 이미지 품질을 유지하면서 과도한 잉크 사용량을 줄인 것을 보여준다.
Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localitzation technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.
Plate-fin heat exchanger is a kind of compact heat exchangers with a good performance in heat transfer. It is widely used in various engineering fields such as aerospace, chemical and biomedical industries. Quantitative and qualitative flow visualization study were performed using the water model of commercial plate-fin heat exchanger with header angles of $30^{\circ}$. The Reynolds number was 100. Conventional digital particle image velocimetry was used to measure the instantaneous velocity fields of the header region and the flow visualization using dye injection and hydrogen bubble method were applied to capture the qualitative flow characteristics. The results showed the existence of separation flow region at the junction area and the bottom wall of the exit region.
The video phone tube (VPT) of monochrome CRT have utilized home door phone, fish-finder and the rear watch monitors. Phosphor screen formation is made by electrodeposition spin coating and thermal transfer methods etc. Recently, thermal transfer method was developed, as a novel method, to form the phosphor surface for mnonchrom VPT. This method have advantages of simple process, automatization, clean environment, saving raw material and saving running-cost. In this study, it was developed new phosphor of VPT, and tested about phosphor paste properties. An experimental studies of VPT as a new phosphor property and improved VPT's manufacturing process shortening and brightness. As thermal transper method is a paste processing, it is important that rheology of phosphor effects on the formation of phosphor screen. Hence this paper was studied rheology properties of phosphor paste and the formation of phosphor screen had looked most suitable condition. Experimented thermal separation properties of low calcination temperature resin and the result analyzed comparison by TGA. Also, examined calcination properties to reduce remaining binder phosphor.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.187-192
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2023
With development of information technology and necessity for high security, using different identification methods has become very important. Each biometric feature has its own advantages and disadvantages and choosing each of them depends on our usage. Retinal scanning is a bio scale method for identification. The retina is composed of vessels and optical disk. The vessels distribution pattern is one the remarkable retinal identification methods. In this paper, a new approach is presented for identification via retinal images using LBP and hog methods. In the proposed method, it will be tried to separate the retinal vessels accurately via machine vision techniques which will have good sustainability in rotation and size change. HOG-based or LBP-based methods or their combination can be used for separation and also HSV color space can be used too. Having extracted the features, the similarity criteria can be used for identification. The implementation of proposed method and its comparison with one of the newly-presented methods in this area shows better performance of the proposed method.
A tongue shows physiological and clinicopathological changes of inner organs. Visual inspection of a tongue is not only convenient but also non-invasive. To develop an automat ic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, the separation of the tongue are a from a facial image and the detection of coatings, spots and cracks are inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips, and skin in a mouth as well as those of tongue furs and body are similar. The propose d method includes preprocessing with down-sampling and edge enhancement, over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading from the structure of a tongue, and correcting local minima or detecting edge with color difference. The proposed method produces the region of a segmented tongue, and then decomposes the color components of the region into hue, saturation and brightness, resulting in classifying the regions of tongue furs(coatings) into kinds of coatings and substance and segmenting them. Spots are detected by using local maxima and the variation of saturation, and cracks are searched by using local minima and the directivity of dark areas in brightness. The results illustrate the segmented region with effective information, excluding a non-tongue region and also give us accurate discrimination of coatings and the precise detection of spots and cracks. It can be used to make an objective and standardized diagnosis for an u-Healthcare system as well as a home care system.
본 논문에서는 움직임 분리와 안정화 모드를 이용하여 근접감시용 무인항공기의 영상을 안정화 시키는 알고리즘을 제안하였다. 무인 항공기에서 촬영된 영상에는 임무에 의한 움직임과 기체의 진동에 의한 움직임이 혼합되어 나타난다. 영상을 안정화하기 위해서는 진동에 의한 움직임을 제거하여야 한다. 제안된 알고리즘에서는 연속된 두 영상의 전역움직임을 6계수 움직임 모형과 2계수 밝기변화 모형으로 모델링하고 Gauss-Newton 알고리즘에 기반한 비선형 최소 제곱법(non-linear least squares)을 이용하여 움직임을 추정하였다. 추정된 움직임에서 IIR 필터를 이용하여 진동에 의한 움직임을 분리하여 제거함으로서 영상을 안정화 하였다. 또한 안정화 영상 생성시 시점의 변화가 많은 실제 무인항공영상에 적용하기 위하여 초기화 상태와 안정화 상태의 두 가지의 상태를 가지는 안정화 모드를 제안하였다. 실험결과 99%의 정확도로 전역 움직임을 추정하였고, 90%의 진동에 의한 움직임 제거 성능을 보였다. 또한, 제안한 알고리즘을 실제 항공영상에 적용하여 영상이 안정화 되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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