This paper presents an efficient disparity matching, using sum of absolute difference (SAD) and dynamic programming (DP) algorithm. This algorithm makes use of one of area-based algorithm which is the absolute sum of the pixel difference corresponding to the window size. We use the information of the right eye brightness (B) and the left eye brightness to get an best matching results and apply the results to the left eye image using the window go by the brightness of the right eye image. This is that we can control the brightness. The major feature of this algorithm called SAD+DP+B is that although Root Mean Square (RMS) performance is slightly less than SAD+DP, due to comparing original image, its visual performance is increased drastically for matching the disparity map on account of its matching compared to SAD+DP. The simulation results demonstrate that the visual performance can be increased and the RMS is competitive with or slightly higher than SAD+DP.
This paper studies a vehicle routing problem variant which considers customers to require simultaneous delivery and pick-up under time windows(VRPSDP-TW). The objective of this paper is to minimize the total travel distance of routes that satisfy both the delivery and pick-up demand. We propose a heuristic algorithm for solving the VRPSDP-TW, based on the ant colony system(ACS). In route construction, an insertion algorithm based ACS is applied and the interim solution is improved by local search. Through iterative processes, the heuristic algorithm drives the best solution. Experiments are implemented to evaluate a performance of the algorithm on some test instances from literature.
This paper implements a method that tracking the moving objects that detected by the motion detection function of the digital CCTV system. We simply implement the motion detection function of the digital CCTV system that use frame difference and thresholding. When motion is detected, the motion detection function generates two outputs. One output is the event that the motion is arised in input image frame. The other output is coordinate that motion is exists. Then, do the block matching algorithm[2] using coordinate, that motion is exists, as initial coordinate of the block matching algorithm. The best matched coordinate is new initial coordinate of the block matching algorithm for the next image frame. We simply use the block matching algorithm that implements tracking the moving objects. It is simple, but useful the actual digital CCTV system.
The correspondence problem is known to be difficult to solve because false positives and false negatives almost always exist in real image sequences. In this paper, we propose a robust feature tracking algorithm considering incomplete trajectories such as entering and/or vanishing trajectories. We solve the correspondence problem as the optimal graph search problem, by considering false feature points and by properly reflecting motion characteristics. The proposed algorithm finds a local optimal correspondence so that the effect of false feature points can be minimized in the decision process. The time complexity of the proposed graph search algorithm is given by O(mn) in the best case and O(m$^2$n) in the worst case, where m and n are the number of feature points in two consecutive frames. The proposed algorithm can find trajectories correctly and robustly, which has been shown by experimental results.
This paper presents a fast sequencing algorithm for a mixed model assembly line with multiple workstations which minimize the total utility work and idle time. We compare the proposed algorithms with another heuristic, the Tsai-based heuristic, for a sequencing problem that minimizes the total utility works. Numerical experiments are used to evaluate the performance and effectiveness of the proposed algorithm. The Tsai-based heuristic performs best in terms of utility work, but the fast sequencing algorithm performs well for both utility work and idle time. However, the computational complexity of the fast sequencing algorithm is O (KN) while the Tsai-based algorithm is O (KNlogN). Actual computational time of the fast sequencing heuristic is 2-6 times faster than that of the Tsai-based heuristic.
In this paper, we present two constructions of the attribute-based broadcast encryption(ABBE) algorithm. Attribute-based encryption(ABE) algorithm enables an access control mechanism over encrypted data by specifying access policies among private keys and ciphertexts. ABBE algorithm can be used to construct ABE algorithm with revocation mechanism. Revocation has a useful property that revocation can be done without affecting any non-revoked uers. The main difference between our algorithm and the classical ones derived from the complete subtree paradigm which is apt for military hierarchy. Our algorithm improve the efficiency from the previously best ABBE algorithm, in particular, our algorithm allows one to select or revoke users by sending ciphertext of constant size with respect to the number of attributes and by storing logarithm secret key size of the number of users. Therefore, our algorithm can be an option to applications where computation cost is a top priority and can be applied to military technologies in the near future.
For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.
본 논문은 RFID 시스템에서의 태그 Anti-collision 알고리즘을 제안하고 분석한다. 제안한 RFID 시스템에서의 Anti-collision 알고리즘과 기존의 이진 방식 알고리즘들(이진 탐색 알고리즘, time slot을 이용한 slotted 이진 트리 알고리즘, Auto-ID 센터에서 제안한 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘)을 수학적으로 비교하고 분석하였다. 수학적 분석 결과는 OPNET 모의실험을 통하여 그 결과를 검증하였다. 분석 결과에 의하면 제안한 Improved bit-by-bit 이진 트리 알고리즘의 성능이 기존의 Anti-collision 알고리즘 중 가장 좋은 성능을 보이는 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘과 비교할 때 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 20개일 경우에는 약 $304\%$정도의 성능향상이 있었으며 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 200개일 경우에는 $839\%$의 성능향상이 있었다.
Babar, Zaheer Ud Din;UlAmin, Riaz;Sarwar, Muhammad Nabeel;Jabeen, Sidra;Abdullah, Muhammad
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.330-334
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2022
In light of the decreasing crop production and shortage of food across the world, one of the crucial criteria of agriculture nowadays is selecting the right crop for the right piece of land at the right time. First problem is that How Farmers can predict the right crop for cultivation because famers have no knowledge about prediction of crop. Second problem is that which algorithm is best that provide the maximum accuracy for crop prediction. Therefore, in this research Author proposed a method that would help to select the most suitable crop(s) for a specific land based on the analysis of the affecting parameters (Temperature, Humidity, Soil Moisture) using machine learning. In this work, the author implemented Random Forest Classifier, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree for crop selection. The author trained these algorithms with the training dataset and later these algorithms were tested with the test dataset. The author compared the performances of all the tested methods to arrive at the best outcome. In this way best algorithm from the mention above is selected for crop prediction.
BACKGROUND: Best management practices are often implemented to control nonpoint source pollutants. Best management practices need to be simulated and analyzed for effective Best management practices implementations. Filter strip is one of effective Best management practices in agricultural areas. METHODS AND RESULTS: Soil and Water Assessment Tool model was selected to explore the effectiveness of filter strip to control total phosphorous in Golji watershed. Soil and Water Assessment Tool model was calibrated for flow and total phosphorous by Sequential Uncertainty Fittin ver.2 algorithm provided in Soil and Water Assessment Tool-Calibration and Uncertainty Procedures. Three scenarios defined by filter strip width were applied. The filter strip width of 5 m was able to reduce the most amount of total phosphorous. In other words, the total phosphorous reduction by filter strip of 5 m was 28.0%, while the reduction was 17.5% by filter strip of 1 m. However, the reduction per unit filter strip width were 17.4%, 8.0%, and 4.5% for 1 m, 3 m, and 5 m of filter strips, respectively. CONCLUSION: Best management practices need to be simulated and analyzed so that the BMP scenario can be cost-effective. A large size of BMP might be able to control large amount of pollutants, however it would not be indicated as a cost-effective strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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