There are many kinds of military images used in naval combat system because various sensors are operated. The military images are displayed, analysed and stored with analysed informations according to the tactical purpose on combat system. These images are used to target detection, analysis and classification. Thus the analysed information and images must be secured, the information hiding methods are the most eligible solutions to get secured informations and images. In this paper, the hybrid information hiding method based on the characteristics of the military images is proposed and the effectiveness is shown by experiments.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
본 논문에서는 exclusive-OR 연산을 기반으로 암호화된 그레이 영상에 위상 랩핑(phase-wrapping)과 다중 위상 분할(multi-phase separation)방법을 적용하여 광학적 복호화가 용이하도록 한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 암호화시 그레이 영상을 이진 영상들의 합으로 분리한 후 각각의 이진영상을 이진 무작위 영상과 변형된 XOR(modified XOR) 연산을 수행하고, 연산된 이진 영상들과 이진 무작위 영상들을 따로 결합한 후 이를 위상 부호화하여 암호화 영상과 키 영상을 만든다. 복호화시 암호화 영상과 키 영상의 위상 정보를 광소자로 구현할 경우 제어 가능한 위상 범위의 현실적 한계로 인해 그레이 정보 복원에 제약이 따른다. 따라서 위상 랩핑(phase-wrapping) 방법으로 암호화 영상과 키 영상의 위상 범위를 줄이고, 다중 위상분할(multi-phase separation)로 이 영상들을 낮은 레벨의 위상영상들로 분할함으로써, 위상범위가 제한된 광소자로도 그레이영상의 복호화가 가능하도록 하였다. 복호화는 암호화 영상과 키 영상의 곱을 기준파와 간섭시켜 간단히 구현하며, 컴퓨터 모의 실험을 이용해 제안한 방법의 타당성과 복호화시 위상 범위의 제한에 따른 영향을 분석하였다.
A railway security detection system is very important. There are many safety factors that directly affect the safe operation of trains. Security detection technology can be divided into passive and active approaches. In this paper, we will first survey the railway security systems and compare them. We will also propose a subway security detection system with computer vision technology, which can detect three kinds of problems: the spark problem, the obstacle problem, and the lost screw problem. The spark and obstacle detection methods are unique in our system. In our experiment using about 900 input test images, we obtained about a 99.8% performance in F- measure for the spark detection problem, and about 94.7% for the obstacle detection problem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제8권11호
/
pp.4153-4169
/
2014
To recognize F5-like (such as F5 and nsF5) steganographic algorithm from multi-class stego images, a recognition algorithm based on the identifiable statistical feature (IDSF) of F5-like steganography is proposed in this paper. First, this paper analyzes the special modification ways of F5-like steganography to image data, as well as the special changes of statistical properties of image data caused by the modifications. And then, by constructing appropriate feature extraction sources, the IDSF of F5-like steganography distinguished from others is extracted. Lastly, based on the extracted IDSFs and combined with the training of SVM (Support Vector Machine) classifier, a recognition algorithm is presented to recognize F5-like stego images from images set consisting of a large number of multi-class stego images. A series of experimental results based on the detection of five types of typical JPEG steganography (namely F5, nsF5, JSteg, Steghide and Outguess) indicate that, the proposed algorithm can distinguish F5-like stego images reliably from multi-class stego images generated by the steganography mentioned above. Furthermore, even if the types of some detected stego images are unknown, the proposed algorithm can still recognize F5-like stego images correctly with high accuracy.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제24권3호
/
pp.59-70
/
2024
Background: The COVID-19 pandemic (the form of coronaviruses) developed at the end of 2019 and spread rapidly to almost every corner of the world. It has infected around 25,334,339 of the world population by the end of September 1, 2020 [1] . It has been spreading ever since, and the peak specific to every country has been rising and falling and does not seem to be over yet. Currently, the conventional RT-PCR testing is required to detect COVID-19, but the alternative method for data archiving purposes is certainly another choice for public departments to make. Researchers are trying to use medical images such as X-ray and Computed Tomography (CT) to easily diagnose the virus with the aid of Artificial Intelligence (AI)-based software. Method: This review paper provides an investigation of a newly emerging machine-learning method used to detect COVID-19 from X-ray images instead of using other methods of tests performed by medical experts. The facilities of computer vision enable us to develop an automated model that has clinical abilities of early detection of the disease. We have explored the researchers' focus on the modalities, images of datasets for use by the machine learning methods, and output metrics used to test the research in this field. Finally, the paper concludes by referring to the key problems posed by identifying COVID-19 using machine learning and future work studies. Result: This review's findings can be useful for public and private sectors to utilize the X-ray images and deployment of resources before the pandemic can reach its peaks, enabling the healthcare system with cushion time to bear the impact of the unfavorable circumstances of the pandemic is sure to cause
Saif Hassan;Abdul Ghafoor;Zahid Hussain Khand;Zafar Ali;Ghulam Mujtaba;Sajid Khan
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제24권7호
/
pp.170-176
/
2024
Since the World Health Organization (WHO) has declared COVID-19 as pandemic, many researchers have started working on developing vaccine and developing AI systems to detect COVID-19 patient using Chest X-ray images. The purpose of this work is to improve the performance of pre-trained Deep convolution neural nets (DCNNs) on Chest X-ray images dataset specially COVID-19 which is developed by collecting from different sources such as GitHub, Kaggle. To improve the performance of Deep CNNs, data augmentation is used in this study. The COVID-19 dataset collected from GitHub was containing 257 images while the other two classes normal and pneumonia were having more than 500 images each class. There were two issues whike training DCNN model on this dataset, one is unbalanced and second is the data is very less. In order to handle these both issues, we performed data augmentation such as rotation, flipping to increase and balance the dataset. After data augmentation each class contains 510 images. Results show that augmentation on Chest X-ray images helps in improving accuracy. The accuracy before and after augmentation produced by our proposed architecture is 96.8% and 98.4% respectively.
홍채인식 시스템의 성능은 입력된 눈 영상으로부터 정확한 홍채 영역의 검출 및 효율적인 홍채코드의 생성 등의 영향을 받으나, 이를 위해서는 입력된 눈 영상에서 홍채 패턴이 선명해야 한다는 선행 조건이 존재한다. 초점이 맞지 않아 흐리게 나온 영상 눈을 감은 영상, 속눈썹에 의해 홍채영역이 가려진 영상, 움직임에 의해 블러링된 영상, 또는 홍채가 아닌 속눈썹 등의 다른 부분에 초점이 맞춰진 영상 등에서는 선명한 홍채 패턴을 얻을 수 없으므로 전체 인식 성능을 떨어뜨리는 요인이 된다. 그러므로 이러한 영상들을 자동으로 걸러내 제거해주는 눈 영상 화질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 눈 영상의 초점이 잘 맞는지 측정하는 방법을 제안하고 자체적으로 획득한 데이터베이스를 이용해 이를 테스트하였다.
International journal of advanced smart convergence
/
제1권2호
/
pp.39-42
/
2012
This paper proposed a method that detects emergency situations in a video stream using MHI (Motion History Image) and template matching for a video-based intelligent security system. The proposed method creates a MHI of each human object through image processing technique such as background removing based on GMM (Gaussian Mixture Model), labeling and accumulating the foreground images, then the obtained MHI is compared with the existing MHI templates for detecting an emergency situation. To evaluate the proposed emergency detection method, a set of experiments on the dataset of video clips captured from a security camera has been conducted. And we successfully detected emergency situations using the proposed method. In addition, the implemented system also provides MMS (Multimedia Message Service) so that a security manager can deal with the emergency situation appropriately.
In this paper, we propose a two-scale fusion method for infrared and visible images using saliency and variance. The images are separated into two scales respectively: a base layer of low frequency component and a detailed layer of high frequency component. Then, these are synthesized using weight. The saliencies and the variances of the images are used as the fusion weights for the two-scale images. The proposed method is tested on several image pairs, and its performance is evaluated quantitatively by using objective fusion metrics.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.