Malikovich, Karimov Madjit;Akhmatovich, Tashev Komil;ugli, Islomov Shahboz Zokir;Nizomovich, Mavlonov Obid
Journal of Multimedia Information System
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제5권1호
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pp.15-20
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2018
There are a lot of problems in the face detection area. One of them is detecting faces by facial features and reducing number of the false negatives and positions. This paper is directed to solve this problem by the proposed triangle method. Also, this paper explans cascades, Haar-like features, AdaBoost, HOG. We propose a scheme using 12-net, 24-net, 48-net to scan images and improve efficiency. Using triangle method for frontal pose, B and B1 methods for other poses in neural networks are proposed.
비선형 파동장 역산은 지하의 암석과 물성을 결정하는 물리적인 제약을 위한 탄성파 변수들을 평가하는데 강력한 방법이다. 이 논문에서는 현장자료와 2 차원 탄성파 속도 모델로부터 탄성파 속도 변화를 재구성하여 만들어낸 6 가지 탄성파 속도 모드를 제시하였다. 탄성파 반사파 자료의 정보는 종종 단파장과 장파장 성분으로 나뉘어진다. 지역검색 방법은 만약 초기모델이 실제 모델로부터 동떨어지면 장파장의 속도 변화를 측정하는데 어렵다. 그러면 송신주파수들은 낮은 대역에서 더 높은 대역들로 모델의 탄성파 변수들을 측정하기 위해 변환된다 (frequency-cascade scheme) 탄성파 변수들은 P 파와 S 파 속도가 섬도에 따라 선형으로 변화는 초기 모델 가정하에 각 역산단계에서 (simultaneous mode) 계산된다. P 파와 S 파 속도 $('V_P\;V_S\;mode')$, P 파 임피던스와 포와송 비 $('I_P\;Poisson\;mode')$, P 파와 S 파 임피던스 $('I_P\;I_S\;mode')$와 같은 세가지 모드들이 탄성파 변수들의 역산을 위해 얻어진다. 각 탄성파 역산 단계에서 밀도값들은 세가지 가정하에 개선(update)된다. 탄성파 모델을 위한 각 변수 세트들에서 역산의 정확도를 평가한 결과 $V_P\;V_S$ 모드와 $I_P$ Poisson 모드 사이에 별다른 역산 차이는 없었다. $I_P\;I_S$ 모드들에 대해서도 같은 결론이 예상된다. 이러한 결과들은 전 파장에 걸친 탄성파 파동장 역산의 견고한 기초를 제공한다.
본 논문에서는 농담구조소(濃淡構造素)(GSE, grayscale structuring element)를 갖는 형태학 필터의 실시간 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 GSE로부터 유도된 basis matrix와 입력 샘플들로 구성된 input matrix를 이용하여 각 형태학 연산들을 소역행렬연산(local matrix operation)으로 새롭게 정의하고 있는데, 이를 이용하여 opening이나 closing과 같은 복합 형태학 연산들을 실시간으로 처리할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘은 복원 형태학 연산들을 erosion과 dilation의 직렬조합(cascade combination)으로 처리하던 기존의 방법에 비해 적은 메모리를 필요로 하면서도, 출력을 얻기까지의 지연(遲延)(delay)이 훨씬 적다는 장점을 갖는다. 또한 본 논문에서는 형태학 필터를 VLSI로 구현하기 위한 효율적 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 p-bit으로 표현되는 신호에 대한 형태학 연산을 p개의 이진(binary) 형태학 연산자들의 조합으로 구현하였는데, 각 이진 연산자들은 MSB(most significant bit)부터 순차적으로 (bit-serial approach) 해당 레벨의 bit들을 처리하여 출력을 부를 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 형태학 필터의 VLSI 구현에 있어서 제안된 방법이 기존의 Threshold Decomposition 방법 등에 비해 보다 효율적이라는 것을 보였다.
본 논문에서는 2 Ms/s의 데이터 rate와 12-비트의 해상도를 갖는 Sigma-delta modulator의 구조를 제안한다. Sigma-delta modulator는 oversampling과 노이즈 shaping의 두 가지 특성으로 인해 낮은 해상도의 A/D 변환기와 결합하여 높은 해상도를 갖는 A/D 변환기의 구현이 가능하다는 장점으로 audio 응용 분야에 널리 사용되어 왔다. 그러나, Sigma-delta modulator를 무선 데이터 통신 등 다양한 응용 분야에서 사용하기 위해서는 좀더 높은 데이터 rate를 갖는 Sigma-delta modulator에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서 제안한 Sigma-delta modulator 구조는 기존의 64 내지 256의 oversampling비를 16으로 낮추어 sampling을 하여 기존의 수 십에서 수 백 Ks/s정도의 데이터 rate를 1 Ms/s 이상의 높은 데이터 rate에서 동작하도록 하였다. 그리고 두 개의 2차 Sigma-delta modulator를 Cascade 구조로 연결하고, 이득을 최적화하여 4차의 Sigma-delta modulator와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 내부에는 1-비트 A/D, D/A 변환기를 채용하여 부가적인 calibration 회로가 필요 없도록 하였다.
Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다.
아웃도어 열풍과 자연생태공원 조성 등으로 야외활동이 증가하고, 그에 따라 야생화를 접할 기회가 늘어나는 추세이다. 스마트 기기의 보유율이 증가하고 있는 현실을 반영하여, 스마트 기기를 이용한 등산 탐방로, 생태공원 등에 조성되어 있는 야생화를 판별해 줄 어플리케이션을 개발하고자 한다. 이 논문에서는 촬영한 야생화 이미지에서 배경과 대상을 분리하는 방법과 색상을 추출하는 방법을 분석하고 데이터베이스에서 검색하여 사용자에게 야생화 정보를 제공하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 태양광 모듈 집적형 전력변환장치 (Photovoltaic Module Integrated Converter, PV MIC)를 구동하기 위한 제어 시퀀스를 분석하고 이를 구현한다. 이를 위해 Cascade Buck-Boost Converter Topology를 채택하였고, 이를 기반으로 일사조건에 따른 최대 전력점 추종을 위해 PV MIC의 동작 모드를 결정하는 제어 시퀀스를 제안한다. 실제 PV Module을 연결한 PV MIC의 구동 실험을 통하여 제안한 제어 시퀀스를 검증한다.
본 논문에서는 Cascade Buck-Boost 컨버터를 사용한 모듈 직접형 컨버터 (Module Integrated Converter, MIC)를 이용하여 독립형으로 저전압 배터리를 충전할 수 있는 알고리즘을 제안하고 이를 검증한다. 제안한 알고리즘은 입력 조건의 변화를 고려하여 MPPT 충전 동작 및 Constant Current (CC) - Constant Voltage (CV) 제어를 수행할 수 있어 배터리를 항상 최대의 전력으로 충전할 수 있게 한다. 제안한 충전 장치는 150W급 PV Module을 사용하여, 98.4%의 고효율 획득 및 알고리즘 성능을 검증한다.
The complexity of deep learning models affects the real-time performance of gesture recognition, thereby limiting the application of gesture recognition algorithms in actual scenarios. Hence, a residual learning neural network based on a deep convolutional neural network is proposed. First, small convolution kernels are used to extract the local details of gesture images. Subsequently, a shallow residual structure is built to share weights, thereby avoiding gradient disappearance or gradient explosion as the network layer deepens; consequently, the difficulty of model optimisation is simplified. Additional convolutional neural networks are used to accelerate the refinement of deep abstract features based on the spatial importance of the gesture feature distribution. Finally, a fully connected cascade softmax classifier is used to complete the gesture recognition. Compared with the dense connection multiplexing feature information network, the proposed algorithm is optimised in feature multiplexing to avoid performance fluctuations caused by feature redundancy. Experimental results from the ISOGD gesture dataset and Gesture dataset prove that the proposed algorithm affords a fast convergence speed and high accuracy.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권4호
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pp.97-120
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2007
Development of information technology and Internet brought big changes in information society. Quantity of information increased rapidly and various types of information were presented through diverse channels. This change brought an impact in electronic commerce environment. A large number of products are transacted in online market. And various search functions and product information are presented for supporting customer's decision making. This study examined the effect of external information on purchase decision-making in electronic commerce environment. An experiment was conducted to see the customer product review, unit sales, etc. on purchase decision-making process in online shopping mall based electronic commerce. As a result of study, external information referring to number of purchasing, positive product review, and reliability of information has a positive effect on purchase-decision. The significance of the study can be found in that it defined 1) external information has an effect on decision-making, 2) positiveness and reliability of product information showed that they have an influence on customer, and 3) when self opinion and other person's opinion are different, one is not satisfied with decision making process. The results of the study can be of practical use in the design and implementation of online shopping mall in electronic commerce.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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