International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.109-114
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2007
Fingerprints have been widely used in the biometric authentication because of its performance, uniqueness and universality. Lately, the speed of identification has become a very important aspect in the fingerprint-based security applications. Also, the reliability still remains the main issue in the fingerprint identification. A fast and reliable fingerprint matching algorithm based on the process of the 'self-nonself' discrimination in the biological immune system was proposed. The proposed algorithm is organized by two-matching stages. The 1st matching stage utilized the self-space and MHC detector string set that are generated from the information of the minutiae and the values of the directional field. The 2nd matching stage was made based on the local-structure of the minutiae. The proposed matching algorithm reduces matching time while maintaining the reliability of the matching algorithm.
In this paper, we present a dynamic matching methodology for the logistics brokerage agent that intermediates empty vehicles and freights registered to the logistics e-marketplace by car owners and shippers. In this matching methodology, two types of decisions should be made: one is when to match freights and vehicles and the other is how to match freights and vehicles at that time. We propose three strategies for deciding when to match, i.e. real time matching (RTM), periodic matching (PM), and fixed matching (FM) and use Hungarian method for solving tho how-to-match problem. In order to compare the performance of the when-to-match strategies, computational experiments are done and the results show that the waiting-and matching strategies, PM and FM, give better performance than real time matching strategy, RTM. We can expect that the suggested matching methodology may be used as an efficient and affective tool for the brokerage agent in the logistics e-marketplaces
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
In this paper, we develop the matching priors and the reference priors for linear combination of the means under the normal populations with equal variances. We prove that the matching priors are actually the second order matching priors and reveal that the second order matching priors match alternative coverage probabilities up to the second order (Mukerjee and Reid, 1999) and also, are HPD matching priors. It turns out that among all of the reference priors, one-at-a-time reference prior satisfies a second order matching criterion. Our simulation study indicates that one-at-a-time reference prior performs better than the other reference priors in terms of matching the target coverage probabilities in a frequentist sense. We compute Bayesian credible intervals for linear combination of the means based on the reference priors.
In this paper, we proposed color stereo matching algorithm using dynamic programming. The conventional gray stereo matching algorithms show blur at depth discontinuities and non-existence of matching pixel in occlusion lesions. Also it accompanies matching error by lack of matching information in the untextured region. This paper defines new cost function makes up for the problems happening in conventional gray stereo matching algorithm. New cost function contain the following properties. I) Edge points are corresponded to edge points. ii) Non-edge points are corresponded to non-edge points. iii) In case of exiting the amount of edges, the cost function has some weight in proportion to path distance. Proposed algorithm was applied in various images obtained by parallel camera model. As the result, proposed algorithm showed improved performance in the aspect of matching error and processing in the occlusion region compared to conventional gray stereo matching algorithms.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.859-863
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1993
There are two methods to get 3-dimensional information by matching image pair feature-based matching and area-based matching. One of the problems in the area-based matching is how the optimal search region which gives accurate correlation between given point and its neighbors can be selected. In this paper, we proposed a new area-based matching algorithm which uses edge-features used in the conventional feature-based matching. It first selects matching candidates by feature-based and matches image pair with area-based method by taking these candidates as guidance to decision of search area. The results show that running time is reduced by optimizing search area(considering edge points and continuity of disparity), keeping on the precision as the conventional area-based matching method.
Stereo vision is useful to obtain three dimensional depth information from two images taken from different view points. In this paper, we reduce searching area for correspondence by using the intra-scanline constraint, and utilize the inter-scanline constraint and the property of disparity continuity among the neighboring pixels for relaxation. Nodes with 3-D stucture are located on the axes of two views, and have matching possibility of correspondent pixels of two images. A matching is accepted if a node at the intersection of the disparity axes has the greatest matching possibility. Otherwise, the matching possibility of the node is updated by relaxation with the cooperation of neighboring nodes. Further relaxation with competition of two views is applied to a matching possibility of randomly selected node. The consensus of two views increases the confidence of matching, and removes a blurring phenomenon on the discontinuity of object. This approach has been tested with various types of image such as random dot stereogram and aerial image, and the experimental results show good matching performance.
Purpose: Recently, propensity score matching method is used in a large number of research paper, nonetheless, there is no research using fitness test of before and after propensity score matching. Therefore, comparing fitness of before and after propensity score matching by logistic regression analysis using data from 'online survey of adolescent health' is the main significance of this research. Method: Data that has similar propensity in two groups is extracted by using propensity score matching then implement logistic regression analysis on before and after matching separately. Results: To test fitness of logistic regression analysis model, we use Model summary, -2Log Likelihood and Hosmer-Lomeshow methods. As a result, it is confirmed that the data after matching is more suitable for logistic regression analysis than data before matching. Conclusion: Therefore, better result which has appropriate fitness will be shown by using propensity score matching shows better result which has better fitness.
A segment matching algorithm in stereo vision via the fusion of multiple features on long edge segments is proposed. One problem of the previous segment matching algorithm is the similarity among the segments caused from its short length. In the proposed algorithm, edges are composed of longer segments which are obtained by breaking the edges only at the locations with distinguished changes of the shape. Such long segments can contain extra features such as curvature ratio and length of segments which could not be included in shorter ones. Use of such additional features enhances the matching accuracy significantly To fuse multiple features for matching, weighting value determination algorithm which is computed according to the degree of the contribution of each factor is proposed. The stereo matching simulations with the proposed algorithm are done about various images and their results are included.
The scan matching is widely used in localization and mapping of mobile robots. This paper presents a probabilistic scan matching method. To improve the performance of the scan matching, a direction of data point is incorporated into the scan matching. The direction of data point is calculated using the line fitted by the neighborhood data. Owing to the incorporation, the performance of the matching was improved. The number of iterations in the scan matching decreased, and the tolerance against a high rotation between scans increased. Based on real data of a laser range finder, experiments verified the performance of the proposed direction augmented probabilistic scan matching algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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