Lu, Yu;Yoon, Sook;Xie, Shan Juan;Yang, Jucheng;Wang, Zhihui;Park, Dong Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1766-1784
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2014
Finger vein images contain rich oriented features. Local line binary pattern (LLBP) is a good oriented feature representation method extended from local binary pattern (LBP), but it is limited in that it can only extract horizontal and vertical line patterns, so effective information in an image may not be exploited and fully utilized. In this paper, an orientation-selectable LLBP method, called generalized local line binary pattern (GLLBP), is proposed for finger vein recognition. GLLBP extends LLBP for line pattern extraction into any orientation. To effectually improve the matching accuracy, the soft power metric is employed to calculate the matching score. Furthermore, to fully utilize the oriented features in an image, the matching scores from the line patterns with the best discriminative ability are fused using the Hamacher rule to achieve the final matching score for the last recognition. Experimental results on our database, MMCBNU_6000, show that the proposed method performs much better than state-of-the-art algorithms that use the oriented features and local features, such as LBP, LLBP, Gabor filter, steerable filter and local direction code (LDC).
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.141-149
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2023
Repacked mobile apps constitute about 78% of all malware of Android, and it greatly affects the technical ecosystem of Android. Although many methods exist for repacked app detection, most of them suffer from performance issues. In this manuscript, a novel method using the Constant Key Point Selection and Limited Binary Pattern (CKPS: LBP) Feature extraction-based Hashing is proposed for the identification of repacked android applications through the visual similarity, which is a notable feature of repacked applications. The results from the experiment prove that the proposed method can effectively detect the apps that are similar visually even that are even under the double fold content manipulations. From the experimental analysis, it proved that the proposed CKPS: LBP method has a better efficiency of detecting 1354 similar applications from a repository of 95124 applications and also the computational time was 0.91 seconds within which a user could get the decision of whether the app repacked. The overall efficiency of the proposed algorithm is 41% greater than the average of other methods, and the time complexity is found to have been reduced by 31%. The collision probability of the Hashes was 41% better than the average value of the other state of the art methods.
본 논문에서는 (4.6) 블록의 새로운 2진 선로부호를 제안하였다. 제안된 2진 선로부호 MB46은 무직류 (DC-Free) 성질 및 유한연속장(runlength limited) 성질을 만족할 뿐만 아니라 대역폭이 나이퀴스트 주파수로 제한되므로 이제까지 알려진 2진 선로부호들 보다 대역폭 효율이 개선된 부호이다. 제안된 부호의 설계에 특별히 적용된 설계기법을 심도있게 설명하였으며, 성능 측정의 일환으로 시뮬레이션을 통하여 MB46의 눈 모양 및 전력스펙트럼을 나타내었다.
A new line code design technique based on the BUDA(Binary Unit DSV and ASV) concept is introduced. The new line code called MB34 and designed by this new technique is of the minimum bandwidth, dc-free, and runlength limited. To confirm the performance of the new code, its power spectrum and eye pattern are obtained, wherein spectral nulls at dc(f=0) and Nyguist frequency (f=1/2Ts) are clearly identified. It is also discussed how the transmission errors can be detected by monitoring the DSV, the ASV, and the runlength.
Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.
This paper is a study on the word recognition using neural network. A limited vocabulary, speaker independent, isolated word recognition system has been built. This system recognizes isolated word without performing segmentation, phoneme identification, or dynamic time wrapping. It needs a static pattern approach to recognize a spatio-temporal pattern. The preprocessing only includes preceding and tailing silence removal, and word length determination. A LPC analysis is performed on each of 24 equally spaced frames. The PARCOR coefficients plus 3 other features from each frame is extracted. In order to simplify a structure of neural network, we composed binary code form to decrease output nodes.
최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.
새로운 (5.8)블록 2진 선로부호를 제안하였다. 제안된 선로부호 MB58은 무직류(DC-free)성질 및 유한 연속장(runlength limited) 성질을 만족할 뿐만아니라, 대역폭이 나이퀴스트 주파수로 제한되므로 대역폭 효율이 개선된다. 또한 이 부호는 memoryless 부호이고, 오류 발생을 검출해 낼 수 있는 장점이 있으며 복호규칙이 간단하다. 제안된 선로부호에 대한 전력스펙트럼에서 DC(f=0)및 나이퀴스트 주파수(f=1/2Ts)에서 전력 영점이 존재함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 눈 모양의 시뮬레이션을 통해 눈이 충분히 크게 됨을 확인하였다.
최소대역폭 성질을 만족하고, 직류 성분을 지니고, 상태 독립적인 부호화 및 복호화가 가능한 2진 선로부호 MB46d BUDA 셀 기법을 응용하여 설계하였다. 설계된 선로부호 MB46d는 하나의 상태만 존재하므로 앞 상태에 무관하게 부호화할 수 있으며 데이터 메모리 용량이나 하드웨어가 간단하다. 또한, 최대 연속장이 8로 제한되어 있으므로, 수신 측에서 시각 정보를 많이 가져 자체 동기 기능을 가지며, 복호화 규칙이 매우 간단하며, 임펄스 응답 함수가 Raised cosine pulse인 시스템에서 최악의 경우에도 눈 모양이 크게 열려있으므로 어느 정도의 샘플링 지터가 존재하더라도 오류 없는 수신이 가능하다. 제안된 2진 선로부호 MB46d는 직류 성분성질을 제한하지 않은 반면에 고주파 성분을 더욱 억압하여 캐리어 파일럿 삽입 시 데이터 스펙트럼과 파일럿 사이의 간섭을 최소화 할 수 있다는 장점도 가지고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3312-3327
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2020
Plant diseases are a significant yield and quality constraint for farmers around the world due to their severe impact on agricultural productivity. Such losses can have a substantial impact on the economy which causes a reduction in farmer's income and higher prices for consumers. Further, it may also result in a severe shortage of food ensuing violent hunger and starvation, especially, in less-developed countries where access to disease prevention methods is limited. This research presents an investigation of Directional Local Quinary Patterns (DLQP) as a feature descriptor for plants leaf disease detection and Support Vector Machine (SVM) as a classifier. The DLQP as a feature descriptor is specifically the first time being used for disease detection in horticulture. DLQP provides directional edge information attending the reference pixel with its neighboring pixel value by involving computation of their grey-level difference based on quinary value (-2, -1, 0, 1, 2) in 0°, 45°, 90°, and 135° directions of selected window of plant leaf image. To assess the robustness of DLQP as a texture descriptor we used a research-oriented Plant Village dataset of Tomato plant (3,900 leaf images) comprising of 6 diseased classes, Potato plant (1,526 leaf images) and Apple plant (2,600 leaf images) comprising of 3 diseased classes. The accuracies of 95.6%, 96.2% and 97.8% for the above-mentioned crops, respectively, were achieved which are higher in comparison with classification on the same dataset using other standard feature descriptors like Local Binary Pattern (LBP) and Local Ternary Patterns (LTP). Further, the effectiveness of the proposed method is proven by comparing it with existing algorithms for plant disease phenotyping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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