This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
Radar target identification can be achieved by using various radar signatures, such as one-dimensional(1-D) range profile, 2-D radar images, and 1-D or 2-D scattering centers on a target. In this letter, five 1-D scattering center extraction methods are discussed - TLS(Total Least Square)-Prony, Fast Root-MUSIC (Multiple Signal Classification), Matrix-Pencil, GEESE(GEneralized Eigenvalues utilizing Signal-subspace Eigenvalues), TLS-ESPRIT(Total Least Squares - Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique), These methods are compared in the context of estimation accuracy as well as a computational efficiency using a noisy data. Finally these methods are applied to the target classification experiment with the measured data in the POSTECH compact range facility.
Purpose: Current research aimed at exploring whether group entitativity and satisfaction to becoming the member of group have positive effects on group identification, and whether group identification has positive effects on within-in-group domain consumption. This research focused on the mediation role of group identification in the effects of the group entitativity and the satisfaction to becoming the member of group on the within-in-group domain consumption. Research design, data, and methodology: We selected Shandong Province as our experimental target group and people living in Shandong province as our respondents. 316 questionnaire data were collected. The structural equation model in AMOS 26 were used to verify hypotheses. Results: First, group entitativity affected group identification positively. Second, satisfaction to becoming the member of group affected group identification positively. Third, group identification positively influenced on the within-in-group domain consumption. Fourth, the group identification played the full mediation roles in the effects of both the group entitativity and the satisfaction on the within-in-group domain consumption. Conclusions: marketers should highlight the group identification with their target group by stimulating the perception of the consumer's group entitativity and satisfied feelings about the group to induce the intent to purchase their brand as within-in-group domain consumption object.
Identification of target protein is an important procedure in the course of drug discovery. Because of complexity, action mechanisms of herbal medicine are rather obscure, unlike small-molecular drugs. Inverse docking simulation is a reverse use of molecular docking involving multiple target searches for known chemical structure. This methodology can be applied in the field of target fishing and toxicity prediction for herbal compounds as well as known drug molecules. The aim of this review is to introduce a series of in silico works for predicting potential drug targets and side-effects based on inverse docking simulations.
본 논문에서는 레이다 표적식별 성능을 향상시키기 위하여 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP)에 포함된 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 HRRP에 포함된 잡음의 통계적인 특성과 EMD(Empirical Mode Decomposition) 알고리즘을 이용하여 HRRP에 포함된 잡음을 효과적으로 제거한다. 잡음 제거 실험 결과에서는, 본 논문에서 제안한 기법이 잡음을 효과적으로 제거하면서, 표적 식별 성능을 크게 향상시키는 것을 수치적으로 확인할 수 있었다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없는 표적과 부분적으로 가려진 표적을 식별하기 위해 국부적 표적 경계선에 대한 거리함수의 푸리에기술자와 다중의 다층 퍼셉트론을 사용한 특징정보 융합 방법을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 표적 경계선의 중심을 기준으로 푸리에 기술자를 구해 전역적 특징으로 사용한다. 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 표적 경계선을 분할하여 4개의 국부적 경계선을 만들고, 각 국부적 경계선에서 두 개의 극단점이 이루는 직선과 경계선 픽셀로부터 거리함수를 정의한다. 거리함수에 대한 푸리에 기술자를 국부적 형상특징으로 사용한다. 1개의 광역적 특징 백터와 4개의 국부적 특징 백터를 정의하고 다중의 다층 퍼셉트론을 사용하여 특징정보들을 융합함으로써 최종 표적식별 결과를 얻는다. 실험을 통해 기존의 특징벡터들에 의한 표적식별 방법과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.
The Korean high back vowels /o/ and /u/ have been reported to be in a state of near-merger especially among young female speakers. Along with cross-generational changes, the vowel position within a word has been reported to render different phonetic realization. The current study examines native English speakers' ability to attend to the phonetic cues that distinguish the two merging vowels and the positional effects (word-initial vs. word-final) on the identification accuracy. 28 two-syllable words containing /o/ or /u/ in either initial or final position were produced by native female Korean speakers. The CV part of each target word were excised and presented to six native English speakers. The results showed that although the identification accuracy was the lowest for /o/ in word- final position (41%), it increased up to 80% in word-initial position. The acoustic analyses of the target vowels showed that /o/ and /u/ were differentiated on the height dimension only in word-initial position, suggesting that English speakers may have perceived the distinctive F1 difference retained in the prominent position.
In this paper, we propose a test pattern generation algorithm on the basis of the identification of undetectable faults for Speed-Independent(SI) asynchronous control circuits. The proposed methodology generates tests from the specification of a target circuit, which describes the behavior of the circuit in the form of Signal Transition Graph (STG). The proposed identification method uses only topological information of a target circuit and reachability information of a fault-free circuit, which is generated in the form of Binary Decision Diagram(BDD) during pre-processing. Experimental results show that high fault coverage over single input stuck-at fault model is obtained for several synthesized SI circuits and the use of the identification process as a preprocessing decreases execution time of the proposed test generation with negligible costs.
In this paper, the computerized interpretation of the analytical chemical data, especially GC/MS data, was performed for the purpose of prescreening of the target compounds. First, the data from the analytical instrument was analyzed to get the information about the retention time of the ISTD and the time inteval between the records. Second, the identification of the characteristic ion peaks was performed by calculating the ratio of the heights and the relative slope sensitivity of the characteristic mass abundance.
Among the target identification algorithms presented up to now, the NNR algorithm utilize multifrequency and single observation method. But it is generally known that its implementation is extremely difficult. In this paper a new identification algorithm using the single frequency and cumulative observation method was proposed. The simulation result shows that the proposed algorithm with 31 observation and accumulation is more effective and realizable than the NNR with 3 freqnencies when the noise level n is below 0.3.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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