Multi-resolution approach to object detection wherein all entities including the partial information and background knowledge are modeled in set-theoretic terms whereby associated processing are formulated via set-theoretic operations is investigated. The generic set-theoretic paradigm is then applied to particular problems of detecting malfunctions in semiconductor fabrication process wherein the computational- and storage- efficiencies as enabled by morphological signal processing further coupled with flexibilities enabled by multi-resolution approach leads to a scalable paradigm in which the desired performance can be obtained on-demand fashion.
The computational efficiency of flow simulations with Multi-resolution analysis (MRA) was enhanced via the boundary treatment of the computational domain. In MRA, an adaptive dataset to a solution is constructed through data decomposition with interpolating polynomial and thresholding. During the decomposition process, the basis points of interpolation should exceed the boundary of the computational domain. In order to resolve this problem, the weight coefficients of interpolating polynomial were adjusted near the boundaries. By this boundary treatment, the computational efficiency of MRA was enhanced while the numerical accuracy of a solution was unchanged. This modified MRA was applied to two-dimensional steady Euler equations and the enhancement of computational efficiency and the maintenance of numerical accuracy were assessed.
A real-time inspection system has been developed by combining CCD based image processing algorithm and a standard lighting equipment. The system was tested for defective fabrics showing nozzle contact scratch marks, which were one of the frequently occurring defects. Multi-resolution analysis(MRA) algorithm were used and evaluated according to both their processing time and detection rate. Standard value for defective inspection was the mean of the non-defect image feature. Similarity was decided via comparing standard value with sample image feature value. Totally, we achieved defective inspection accuracy above 95%.
In this paper, we propose tracking algorithm using multi resolution in wavelet transform domain. This algorithm consists of two steps. The first step is feature extraction that is select feature-points using 1-level wavelet transform in ROI (Region of Interest). The other step is feature tracking. Based on multi resolution of wavelet transform, we estimate a displacement between current frame and next frame on the basis of selected feature-points. Experimental results show that the proposed algorithm confirmed a better performance than a centroid tracking and correlation tracking.
Information assurance(IA) refers to methodologies to protect engineering information by ensuring its availability, confidentiality, integrity, non-repudiation, authentication, access control, etc. In collaborative design, IA techniques are needed to protect intellectual property, establish security privileges and create "need to know" protections on critical features. Aside from 3D watermarking, research on how to provide IA to distributed collaborative engineering teams is largely non-existent. This paper provides a framework for information assurance within collaborative design, based on a technique we call role-based viewing. Such role-based viewing is achieved through integration of multi-resolution geometry and security models. 3D models are geometrically partitioned, and the partitioning is used to create multi-resolution mesh hierarchies. Extracting an appropriately simplified model suitable for access rights for individual designers within a collaborative design environment is driven by an elaborate access control mechanism.
So far, The methods for identifying the parameters of some region or material have been developed. This paper describes a new method for electric resistivity reconstruction using multi-resolution property of wavelet. The outputs of the potential electrodes are computed using two dimensional FEM in the wave number space by Fourier transforming the governing equation. The resistance distribution in the region of interests, which makes the computed potential distribution coincide with the measured potential, is found by minimizing the objective function using an optimization method. Multi-resolution analysis introduced in this paper will be proved to be the proper method in the viewpoint of effectivity and time-consuming by the numerical results.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.43-51
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2012
Due to the increasing demand to utilize water fronts and water resource effectively, a multi-dimensional model that provides detailed hydraulic characteristics is required in order to improve the decision making process. An EFDC model is a kind of multi-dimension model, and it requires detailed 3D (3-dimensional) terrain in order to simulate the hydraulic characteristics of stream flow. In the case of 3D terrain creation, especially river reaches, measurement resolution and spatial interpolation methods affect the detailed 3D topography which uses input data for EFDC simulation. Such results make hydraulic characteristics to be varied. This study aims to examine EFDC simulation results depending on the 3D topographies derived by separate measurement resolution and spatial interpolation methods. The study area is at the confluence of the Nakdong and Kuemho Rivers and the event rain implemented was Typhoon Ewiniar in 2006. As a result, in the case of the area-elevation curve, the difference by means of the interpolation methods was significant when applying the same measurement resolution, except at 160m resolution. Furthermore, when the measurement resolution was 80m or above, the difference in a cross-section was occurred. Meanwhile, the water level changes between interpolation methods were insignificant by the measurement resolution except when the Kriging method was used for the 160m measurement data. Velocity changes emerged according to the interpolation methods when measurement resolution was 80m or above and the Kriging method resulted in a velocity that had a considerable gap in relation to the results from other methods at a measurement resolution of 160m.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2067-2073
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2001
Biometric systems are forms of technology that use unique human physical characteristics to automatically identify a person. They have sensors to pick up some physical characteristics, convert them into digital patterns, and compare them with patterns stored for individual identification. However, lip-print recognition has been less developed than recognition of other human physical attributes such as the fingerprint, voice patterns, retinal at blood vessel patterns, or the face. The lip print recognition by a CCD camera has the merit of being linked with other recognition systems such as the retinal/iris eye and the face. A new method using multi-resolution architecture is proposed to recognize a lip print from the pattern kernels. A set of pattern kernels is a function of some local lip print masks. This function converts the information from a lip print into digital data. Recognition in the multi-resolution system is more reliable than recognition in the single-resolution system. The multi-resolution architecture allows us to reduce the false recognition rate from 15% to 4.7%. This paper shows that a lip print is sufficiently used by the measurements of biometric systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.5129-5152
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2016
Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.313-318
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2017
Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage. Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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