KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.771-788
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2020
Detection of abandoned objects for smart video surveillance should be robust and accurate in various situations with low computational costs. This paper presents a new algorithm for abandoned object detection based on the dual background model. Through the template registration of a candidate stationary object and presence authentication methods presented in this paper, we can handle some complex cases such as occlusions, illumination changes, long-term abandonment, and owner's re-attendance as well as general detection of abandoned objects. The proposed algorithm also analyzes video frames at specific intervals rather than consecutive video frames to reduce the computational overhead. For performance evaluation, we experimented with the algorithm using the well-known PETS2006, ABODA datasets, and our video dataset in a live streaming environment, which shows that the proposed algorithm works well in various situations.
We have made a topological study of cosmic microwave background (CMB) polarization maps by simulating the AMiBA experiment results. A ACDM CMB sky is adopted to make mock interferometric observations designed for the AMiBA experiment. CMB polarization fields are reconstructed from the AMiBA mock visibility data using the maximum entropy method. We have also considered effects of Galactic foregrounds on the CMB polarization fields. The genus statistic is calculated from the simulated Q and U polarization maps, where Q and U are Stokes parameters. Our study shows that the Galactic foreground emission, even at low Galactic latitude, is expected to have small effects on the CMB polarization field. Increasing survey area and integration time is essential to detect non-Gaussian signals of cosmological origin through genus measurement.
In this study, we show the numerical and the experimental results for fluid motions inside a rectangular container subjected to a background rotation added by a rotational oscillation. In the numerical computation, we used a parallel computer system of PC-cluster type. Attention is given to dependence of the flow patterns on the parameter change. It shows that the flow becomes in a periodic state at low Reynolds numbers and undergoes a transition to a chaotic motion at high Reynolds numbers. It also shows that the fluid motion tends to be depth-independent at ${\epsilon}$ up to 0.3 for Re lower than 5235.
In this paper, we propose a new tracking algorithm which uses weighted sum of color bin's centroids to find the main centroid of the target. The weights are determined by the proportion of colors of the target and by the colors of background. That is, A color which has high occupation in forming the target is highly weighted and a color which has low occupation is lowly weighted. Moreover, the proposed algorithm prevent track failure by lowering the weight of the colors which forms the background. Therefore, the proposed algorithm performs stable tracking inspite of occlusion and existence of confusing backgrounds.
The purpose of this research was to analyze the trajectory of child's academic attainment and the effect of family socioeconomic background on the trajectory. Data were part of the Korea Youth Panel Survey 2003-2005(Middle School 2) and were analyzed by Latent Growth Curve Modeling(LGM). The degree of child's academic attainment decreased over 3 years. Socioeconomic status variables that influenced academic trajectory were family poverty, parent's attainments in scholarship, and family structure. Findings from this study suggest that societal support for low socioeconomic status families is needed for improvement of academic attainment of their children.
In this paper, we show the numerical and the experimental results of two-dimensional fluid motions inside a rectangular container subjected to a background rotation added by a rotational oscillation. In the PlY experiment we apply a new algorithm, new three step search(NTSS), to the velocity calculation. In the numerical computation, the linear Ekman-pumping model was used to take the bottom friction effect into account. It was found that it well produces the experimental results at low e number.
Background subtraction is a method typically used to segment moving regions in image sequences taken from a static camera by comparing each new frame to a model of the scene background. We present a improved non-parametric background model by null hypothesis. Evaluation shows that this approach achieves very sensitive detection with very low false alarm rates.
Background doping concentration (BDC) is proven to be a critical factor to affect the high current behavior of the extended drain NMOSFET (EDNMOS) devices. The EDNMOS device with low BDC suffers from strong snapback in the high current region, which results in poor electrostatic discharge (ESD) protection performance and high latchup risk. However, the strong snapback can be avoided in the EDNMOS device with high BDC. This implies that both the good ESD protection performance and the latchup immunity can be realized in terms of the EDNMOS by properly controlling its BDC.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권4호
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pp.60-66
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2005
In this paper, we propose the basic measurement method of a 3D digitizer using a CCD camera in detail. In the localization measurement with a CCD camera, the effect of the background light and the sensitivity consideration are always problems in realizing a high precision. In this research, a new measurement principle is proposed in which the pulse compression technique known in radar is used to eliminate the effect of background light even under a low intensity light source, and the coordinate values on the CCD camera image plane are determined accurately. From the quantitative evaluation of the S/N ratio improvement and the fundamental experiment, it is verified that a substantial improvement in the S/N ratio is realized for both the background noise and the pixel noise and that a resolution of less than the pixel is sufficiently possible.
Recently various attempts to control hardware through integration of sensors and artificial intelligence have been made. This paper proposes a smart hazardous sound detection at home. Previous sound recognition methods have problems due to the processing of background sounds and the low recognition accuracy of high-frequency sounds. To get around these problems, a new MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) algorithm using Wiener filter, modified filterbank is proposed. Experiments for comparing the performance of the proposed method and the original MFCC were conducted. For the classification of feature vectors extracted using the proposed MFCC, DNN(Deep Neural Network) was used. Experimental results showed the superiority of the modified MFCC in comparison to the conventional MFCC in terms of 1% higher training accuracy and 6.6% higher recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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