The feature map used in the network for deep learning generally has larger data than the image and a higher compression rate than the image compression rate is required to transmit the feature map. This paper proposes a method for transmitting a pyramid feature map with high compression rate, which is used in a network with an FPN structure that has robustness to object size in deep learning-based image processing. In order to efficiently compress the pyramid feature map, this paper proposes a structure that predicts a pyramid feature map of a level that is not transmitted with pyramid feature map of some levels that transmitted through the proposed prediction network to efficiently compress the pyramid feature map and restores compression damage through the proposed reconstruction network. Suggested mAP, the performance of object detection for the COCO data set 2017 Train images of the proposed method, showed a performance improvement of 31.25% in BD-rate compared to the result of compressing the feature map through VTM12.0 in the rate-precision graph, and compared to the method of performing compression through PCA and DeepCABAC, the BD-rate improved by 57.79%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.5
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pp.63-71
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2011
In this paper, we propose a new real time image retargeting method which preserves the contents of an image. Since the conventional seam carving which is the well-known content-based image retargeting technology uses the dynamic programming method, the repetitive update procedure of the accumulation minimum energy map is absolutely needed. The energy map update procedure cannot avoid the processing time delay because of many operations by the image full-searching. The proposed method calculates the diffusion region of each seam candidates in the accumulation minimum energy map in order to reduce the update processing time. By using the diffusion region, several seams are extracted at the same time and the update number of accumulation energy map is reduced. Therefore, although the fast processing is possible, the quality of an image can be analogously maintained with an existing method. The experimental results show that the proposed method can preserve the contents of an image and adjust the image size on a real-time.
In this paper, we address an efficient processing scheme for k-nearest neighbor queries to retrieve k static objects in road network databases. Existing methods cannot expect a query processing speed-up by index structures in road network databases, since it is impossible to build an index by the network distance, which cannot meet the triangular inequality requirement, essential for index creation, but only possible in a totally ordered set. Thus, these previous methods suffer from a serious performance degradation in query processing. Another method using pre-computed network distances also suffers from a serious storage overhead to maintain a huge amount of pre-computed network distances. To solve these performance and storage problems at the same time, this paper proposes a novel approach that creates an index for moving objects by approximating their network distances and efficiently processes k-nearest neighbor queries by means of the approximate index. For this approach, we proposed a systematic way of mapping each moving object on a road network into the corresponding absolute position in the m-dimensional space. To meet the triangular inequality this paper proposes a new notion of average network distance, and uses FastMap to map moving objects to their corresponding points in the m-dimensional space. After then, we present an approximate indexing algorithm to build an R*-tree, a multidimensional index, on the m-dimensional points of moving objects. The proposed scheme presents a query processing algorithm capable of efficiently evaluating k-nearest neighbor queries by finding k-nearest points (i.e., k-nearest moving objects) from the m-dimensional index. Finally, a variety of extensive experiments verifies the performance enhancement of the proposed approach by performing especially for the real-life road network databases.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.1
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pp.43-48
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2016
We propose plain fingerprint classification based on a core stochastic algorithm that effectively uses a core stochastic model, acquiring more fingerprint minutiae and direction, in order to increase matching performance. The proposed core stochastic algorithm uses core presence/absence and contains a ridge direction and distribution map. Simulations show that the fingerprint classification accuracy is improved by more than 14%, on average, compared to other algorithms.
This paper provides a framework for semantic correspondence of heterogeneous databases using self- organizing map. It solves the problem of overlapping between different databases due to their different schemas. Clustering technique using self-organizing maps (SOM) is tested and evaluated to assess its performance when using different kinds of data. Preprocessing of database is performed prior to clustering using edit distance algorithm, principal component analysis (PCA), and normalization function to identify the features necessary for clustering.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.2
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pp.439-445
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2007
GVF can solve two difficulties with Snakes that are on setting initial contour and have a hard time processing into boundary concavities. But GVF takes much longer computation time than the existing Snakes because of their edge map and partial derivatives. Therefore this paper analyzed the computation time between GVF and Snakes. As a simulation result, both algorithms took almost similar computation time in simple image. In real images, GVF took about two times computation than Snakes.
This paper represents the computer application techniques of initial and modification machining for dies with 3-dimensional scluptured surfaces. All procedures from die design to die machining and measurement are covered. The component of modelling is data management and modification (extrapolation and smoothing), surface modelling, and nc program preparation. Also this paper introduces the utility for successful and efficient operation of system such as map generation, data communication, tool path verification, contour map generation, graphic processing of extrapolation and smoothing results, and CAD/CAM system interface. Examples are given to illustrate the modelling.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.8
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pp.1511-1513
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2007
A new reference point location method using the cosine component is proposed, where an edge map is defined and used to find the reference point. Because all processes used in the proposed method are performed at the block level, less processing time is required. Experimental results show that the proposed method can effectively detect the reference point with higher speed and accuracy for all types of fingerprints.
This paper presents a method of the constructing DEM(Digital Elevation Model) from the image data acquired from a commercial map using the scanner. Data acquistion, mark elimination, linking the broken line, elevation interpolation and 3D display processing are performed and the results are satisfatory.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2007.05a
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pp.123-126
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2007
Deformation behavior of $Zr_{55}Cu_{30}Al_{10}Ni_5$ (at. %) bulk metallic glass (BMG) fabricated by suction casting method has been investigated at elevated temperatures in this study. The BMG was first verified to have an amorphous structure thru X-ray diffraction (XRD) and differential scanning calorimetry (DSC). A series of compression tests has consequently been performed in supercooled liquid temperature region to investigate the high temperature deformation behavior. A transition from Newtonian to non-Newtonian flow appeared to take place depending upon both the strain rate and test temperature. A processing map based on a dynamic materials model has been constructed to estimate a feasible forming condition for this BMG alloy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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