KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3268-3283
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2018
With the advent of the Information Age, the source identification of digital images, as a part of digital image forensics, has attracted increasing attention. Therefore, an effective technique to identify the source of digital images is urgently needed at this stage. In this paper, first, we study and implement some previous work on image source identification based on sensor pattern noise, such as the Lukas method, principal component analysis method and the random subspace method. Second, to extract a purer sensor pattern noise, we propose a sample selection method to improve the random subspace method. By analyzing the image texture feature, we select a patch with less complexity to extract more reliable sensor pattern noise, which improves the accuracy of identification. Finally, experiment results reveal that the proposed sample selection method can extract a purer sensor pattern noise, which further improves the accuracy of image source identification. At the same time, this approach is less complicated than the deep learning models and is close to the most advanced performance.
본 논문에서 개개인의 인증을 위한 그래프 이론을 사용한 손등 표면의 정맥 패턴의 인식을 알고리즘을 제안하였다. 개인 고유의 손 정맥 패턴의 데이터이미지를 사용하여 우리는 기대되는 응답의 측정을 위한 그래프 이론의 틀 내에서 매칭 알고리즘을 사용했다. 전처리과정을 통해 캡쳐된 이미지는 좀 더 날카롭고 명료하게 변환하였으며 세선화하였다. 세선화 후 이 이미지는 다시 정규화하여 노드와 에지셀을 갖춘 그래프를 만들었다. 이 정규화된 그래프는 인접 매트릭스를 만들 수 있었으며, 개개인의 정맥 패턴으로 부터 각각의 인접 매트릭스는 달랐다. 우리는 개인의 정맥 패턴은 실험을 통해 생체인식의 새로운 방법으로 접근할 수 있었다.
Choi, Hyung-joo;Cheon, Bo-Wi;Baek, Min Kyu;Chung, Heejun;Chung, Yong Hyun;You, Sei Hwan;Min, Chul Hee;Choi, Hyun Joon
Nuclear Engineering and Technology
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제54권6호
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pp.1982-1990
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2022
The purpose of this study was to verify the possibility of fuel rod pattern analysis in a fresh fuel assembly using the Yonsei single-photon emission computed tomography (YSECT) system. The YSECT system consisted of three main parts: four trapezoidal-shaped bismuth germanate scintillator-based 64-channel detectors, a semiconductor-based multi-channel data acquisition system, and a rotary stage. In order to assess the performance of the prototype YSECT, tomographic images were obtained for three representative fuel rod patterns in the 6 × 6 array using two representative image-reconstruction algorithms. The fuel-rod patterns were then assessed using an in-house fuel rod pattern analysis algorithm. In the experimental results, the single-directional projection images for those three fuel-rod patterns well discriminated each fuel-rod location, showing a Gaussian-peak-shaped projection for a single 10 mm-diameter fuel rod with 12.1 mm full-width at half maximum. Finally, we successfully verified the possibility of the fuel rod pattern analysis for all three patterns of fresh fuel rods with the tomographic images obtained by the rotational YSECT system.
In this paper, we present a method for obtaining a high-quality 3D depth. The advantages of active pattern projection and passive stereo matching are combined and a system is established. A diffractive optical element (DOE) is developed to project the active pattern. Cross guidance (CG) and auto guidance (AG) are proposed to perform the passive stereo matching in a stereo image in which a DOE pattern is projected. When obtaining the image, the CG emits a DOE pattern periodically and consecutively receives the original and pattern images. In addition, stereo matching is performed using these images. The AG projects the DOE pattern continuously. It conducts cost aggregation, and the image is restored through the process of removing the pattern from the pattern image. The ground truth is generated to estimate the optimal parameter among various stereo matching algorithms. Using the ground truth, the optimal parameter is estimated and the cost computation and aggregation algorithm are selected. The depth is calculated and bad-pixel errors make up 4.45% of the non-occlusion area.
Sensors of Landsat detect different objects with different waves, so the range of water quality conditions can be accurately checked, and their images can be displayed in colors. The present study was conducted to measure the degree of clearness and depth and to detect elements from the surface water of Hwajinpo Lake. Based on these results, water quality of the lake was analyzed, and the range of water quality was drawn graphically. According to comparison outcomes, the new technique of detecting water elements from DN of Landsat TM images and drawing the range of water quality produced a far more accurate pattern for a wide area than the direct measurement. To display the pattern more clearly, the stretching technique in particular was very effective in the pattern analysis.
The purpose of this study is to help understanding of abstract patterns and to play a guideline's role in the development of designs and the prediction of trends for present and future fashion designers and textile designers. The summary of this study's results is like followings. Formative characteristics of abstract pattern in 2000's fashion are Impromptu, Anti-mechanism, Superimposing, Disorder. First, Impromptu is rebounce against uniformity, mechanism, man-created beauty Second, Anti-mechanism represents unfinishing, unbalance, inaccuracy and relates with each traditional of nation or ethnic group. Third, Presupposing transparency Superimposing offsets each patterns. So Their images are ambiguity, ununiformity, unequality, incompletion, uncertainty and so on. Fourth, Disorder breaks and ignores physical balance, rule, order and so on. These images represent uncertainty, freedom, naturality. From this result, I can interpret that these images are representing of humanism reacting about uniformity, mechanism, man-created beauty, completeness of modernism since the Industrial Revolution.
The adjustment of lens magnification can make the degree of precision in pattern measurement be improved, but several problems such as high cost, smaller field of view and stage error accumulation are followed. In this paper, a method for precisely measuring patterns is proposed based on gradient transition vector, in order to solve these problems. The performance of our method is evaluated using pattern images with several directions. Also, it is compared with previous methods based on edge and gray-level moment. It is judged that the proposed method outperforms consistent pattern width results, and so could be applied to automation processes for measurement and inspection of precise and complexed patterns in IT, BT industry products.
The purpose of this study is to help understanding of patterns and to play a guideline's role in the development of designs and the prediction of trends for present and future fashion designers and textile designers. The methods of this study are the study of academic literatures as well as practical study through the analysis about actual works. The results of study are like followings. An inquiry of Pattern history in 20c is divided into six periods by the classification of styles and the styles of fashion culture according to other artistic formative will. Main trends of Pattern's image in each period and characteristics in each dimensions of Pattern image positioning are like followings. Art Nouveau style period from 1900 to 1910 is , Art Deco style period from 1910 to 1920 is , Elegance style period of 1930s is , and New Romantic style period from 1945 to mid 1950s and Pop style period from late 1950s to mid 1970s does not show main Pattern image but they are shown in four Pattern image of , , , . Compromising style period from late 1980s to 1990s shows all of four Pattern image, at the same time shows intensive main Pattern's image, .
The purpose of this study was to investigate the images and characteristic formative elements of Korean traditional patterns. The Korean pattern image could be interpreted into visual elements of design based on the images, the characteristic formative elements of Korean traditional patterns, and their relationships. Fourteen patterns selected from 5 groups of Korean patterns were used as stimuli. An image evaluation using a 2-point sementica scale of 19 bipolar adjectives, and an impression evaluation of which results were presented by visual drawing using lines and shapes were carried out. The data were analyzed by correspondence analysis and cluster analysis. The major findings are as follows; 1. Fourteen patterns and 19 adjectives were marked on a perception map composed of two (x and y-) axes. The bipoles of x- and y axes were soft-hard and splendid-artless, respectively. 2. Four clusters semerged to account for the dimensional sturucture of 14 patterns and 19 adjectives. These were splendid image, soft image, individualistic image, and sophisticated image. However there was no pattern which belonged to the cluster, sophisticated image. The Korean pattern image was founded to be better related to the kind of patterns than the type of patterns. 3. The characteristic formative elements obtained from the impression test were contour of motif, repeated line or shape, various curved lines, and decorative elements. 4. The splendid image was related to Bongwhang patterns and detailed line and complexity. The individualistic image was related to the abstractive form of Bongwhang pattern and the decorative form of Cloud pattern both of which have the characteristics of point-symmetry and abstraction, and Turtle-back pattern. In this case, the related charac-teristic formative element was identified to be repeated lines. The soft image was related to Moran, Cloud, and Taegeuk patterns. The related characteristic elements were various types of curved lines, decorative elements, and rounded contours.
Cow image processing technique would be useful not only for recognizing an individual but also for establishing the image database and analyzing the shape of cows. A cow (Holstein) has usually the unique speckle pattern. In this study, the individual recognition of cow was carried out using the speckle pattern and the content-based image retrieval technique. Sixty cow images of 16 heads were captured under outdoor illumination, which were complicated images due to shadow, obstacles and walking posture of cow. Sixteen images were selected as the reference image for each cow and 44 query images were used for evaluating the efficiency of individual recognition by matching to each reference image. Run-lengths and positions of runs across speckle area were calculated from 40 horizontal line profiles for ROI (region of interest) in a cow body image after 3 passes of 5$\times$5 median filtering. A similarity measure for recognizing cow individuals was calculated using Euclidean distance of normalized G-frame histogram (GH). normalized speckle run-length (BRL), normalized x and y positions (BRX, BRY) of speckle runs. This study evaluated the efficiency of individual recognition of cow using Recall(Success rate) and AVRR(Average rank of relevant images). Success rate of individual recognition was 100% when GH, BRL, BRX and BRY were used as image query indices. It was concluded that the histogram as global property and the information of speckle runs as local properties were good image features for individual recognition and the developed system of individual recognition was reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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