Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.
This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.
본 연구는 모바일 부동산 서비스의 정보 품질과 허위매물의 개선방안을 검색 필터 서비스를 통해 성장 가능할 방안을 제공하였다. 현재 활발하게 사용 중인 각국의 대표적인 모바일 부동산 앱의 사례를 비교했으며 부동산 정보 탐색 시 가장 먼저 필요한 검색 필터 13개를 채택하여 사용성과 서비스 상태를 분석했다. 그 결과 모바일 부동산 서비스 정의 맞게 사용자들이 언제 어디서나 유기적으로 신속하며 신뢰성 있는 정보를 받기 위해서는 수준 높은 검색 필터 서비스 공급이 정보품질 개선을 위해 필수적이다. 결국, 허위매물에 대한 사후적인 대책 마련보다는 사전 검수가 야기되며 사용자의 니즈에 충족되어 보다 개선된 검색 필터 서비스를 제공하여 모바일 부동산 중개 서비스의 정의에 맞게 시간과 공간에 제약받지 않고 신뢰할 수 있는 정보품질의 서비스를 공급하는 것이 허위매물의 피해자를 사전적으로 예방하는 것이라 말할 수 있다.
영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.
The personalized search algorithm is a search system that analyzes the user's IP, cookies, log data, and search history to recommend the desired information. As a result, users are isolated in the information frame recommended by the algorithm. This is called 'Filter bubble' phenomenon. Most of the personalized data can be deleted or changed by the user, but data stored in the service provider's server is difficult to access. This study suggests a way to neutralize personalization by keeping on sending random query words. This is to confuse the data accumulated in the server while performing search activities with words that are not related to the user. We have analyzed the rank change of the URL while conducting the search activity with 500 random query words once using the personalized account as the experimental group. To prove the effect, we set up a new account and set it as a control. We then searched the same set of queries with these two accounts, stored the URL data, and scored the rank variation. The URLs ranked on the upper page are weighted more than the lower-ranked URLs. At the beginning of the experiment, the difference between the scores of the two accounts was insignificant. As experiments continue, the number of random query words accumulated in the server increases and results show meaningful difference.
Nowadays a personalization algorithm is gaining huge attention. It gives users selective information which is helpful and interesting in a deluge of information based on their past behavior on the internet. However there is also a fatal side effect that the user can only get restricted information on restricted topics selected by the algorithm. Basically, the personalization algorithm makes users have a narrower perspective and even stronger bias because users have less chances to get views of opponent. Eli Pariser called this problem the 'filter bubble' in his book. It is important to understand exactly what a filter bubble is to solve the problem. Therefore, this paper shows how much Google's personalized search algorithm influences search result through an experiment with deep neural networks acting like users. At the beginning of the experiment, two Google accounts are newly created, not to be influenced by the Google's personalized search algorithm. Then the two pure accounts get politically biased by two methods. We periodically calculate the numerical score depending on the character of links and it shows how biased the account is. In conclusion, this paper shows the formation process of filter bubble by a personalization algorithm through the experiment.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 칼만 필터와 가중 탐색 영역을 이용한 다중 CAMShift 알고리즘(KWMCAMShift)을 제안한다. 배경모델을 구성하고 손과 얼굴의 피부색영역을 탐색 영역으로 하는 CAMShift를 제안한다. 이때 CAMShift의 유동적인 탐색영역을 안정화하기 위해 칼만 필터를 이용한다. 손과 얼굴 등이 상호 겹쳐지는 경우 탐색영역의 손실을 막기 위해 주 탐색영역과 비 탐색영역에 대한 가중치를 부가하여 서로 폐색 영역에 대한 회피 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역과 양손의 영역을 중심으로 인간의 자세를 추정하여 어깨와 손과의 관계로 팔꿈치를 추정하였고, 가우시안 배경 모델에 생성되는 그림자를 제거하여 발끝을 찾아 신체 전체를 추정하였다. 제안된 KWMCAMShift 알고리즘을 적용하였을 때 폐색 시에도 96.82%의 인식률을 보였으며 실시간이 가능하였다.
라우터의 포워팅 성능을 향상시키기 위해 많은 IP 주소 검색 알고리즘들이 연구되어 오고 있다. 기존에 제안된 블룸 필터를 이용한 IP 주소 검색 구조는 프리픽스 길이별로 블룸 필터 및 해시 테이블을 따로 가지고 있어 구현이 복잡하며, 프리픽스 길이 별 해시 테이블의 개수를 줄이기 위하여 프리적스의 복사가 불가피한 단점을 지닌다. 멀티 다중 해시 테이블을 이용한 병렬 해싱 구조는 프리픽스의 길이별로 해시 테이블을 구성하고, 다중 해싱 함수를 사용하여 모든 프리픽스 길이에 대하여 병렬 검색하는 구조로서 검색 성능이 뛰어나나 병렬 검색 구조이므로 구현이 또한 복잡하다. 본 논문에서는 단일 블룸 필터에 다양한 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 블룸 필터와 단일 테이블에 모든 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 다중-해시 테이블을 사용하여 구현이 간단하면서도 검색성능이 뛰어난 새로운 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 실제 백본 라우터에서 쓰이는 데이타를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 $15000{\sim}220000$개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 1.04-1.17번의 메모리 접근으로 IP 주소검색이 가능함을 보였다.
This paper presents a novel method to speed up neural network (NN) based face detection systems. NN-based face detection can be viewed as a classification and search problem. The proposed method formulates the search problem as an integer nonlinear optimization problem (INLP) and expands the basic particle swarm optimization (PSO) to solve it. PSO works with a population of particles, each representing a subwindow in an input image. The subwindows are evaluated by how well they match a NN-based face filter. A face is indicated when the filter response of the best particle is above a given threshold. To achieve better performance, the influence of PSO parameter settings on the search performance was investigated. Experiments show that with fine-adjusted parameters, the proposed method leads to a speedup of 94 on 320${\times}$240 images compared to the traditional exhaustive search method.
Since the period of a spreading code in DS/SS communication systems is generally long, it is necessary to make the code acquisition as fast as possible. The code acquisition time can be sued as a measure to evaluate the performance of code acquisition systems. The search rate of serial search codee acquisition system used in the coventional CDMA cellular system is lower than that of the matched filter technique. In order to reduce the code acquisition time, this paper proposes hybrid code acquisition system composed filters combined with serial search blocks. In the proposed system, the matched filter sweeps possible code phases fast and the acquired phase information is verified by the serial search block. The mean and the variance of its acquisition time are calculated and compared with those of double dwell serial search system. The results indicate better performance of the proposed system by yielding its small vaues of the mean and the variance of code acquisition time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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