International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.187-192
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2023
With development of information technology and necessity for high security, using different identification methods has become very important. Each biometric feature has its own advantages and disadvantages and choosing each of them depends on our usage. Retinal scanning is a bio scale method for identification. The retina is composed of vessels and optical disk. The vessels distribution pattern is one the remarkable retinal identification methods. In this paper, a new approach is presented for identification via retinal images using LBP and hog methods. In the proposed method, it will be tried to separate the retinal vessels accurately via machine vision techniques which will have good sustainability in rotation and size change. HOG-based or LBP-based methods or their combination can be used for separation and also HSV color space can be used too. Having extracted the features, the similarity criteria can be used for identification. The implementation of proposed method and its comparison with one of the newly-presented methods in this area shows better performance of the proposed method.
Unification of neural network with a hierarchical pattern recognition is presented for recognizing large set of objects. A two-step identification procedure is developed for pattern recognition: coarse and fine identification. The coarse identification is designed for finding a class of object while the fine identification procedure is to identify a specific object. During the training phase a course neural network is trained for clustering larger set of reference objects into a number of groups. For training a fine neural network, expert neural network is also trained to identify a specific object within a group. The presented idea can be interpreted as two step identification. Experimental results are given to verify the proposed methodology.
Parameter identification problem of a three species (predator, mutualist-prey, and mutualist) ecological system with reaction-diffusion phenomenon is investigated in this paper. The mathematical model of the parameter identification problem is constructed and continuous dependence of the solution for the direct problem on the parameters identified is obtained. Finally, the existence of optimal solution and an optimality necessary condition for the parameter identification problem are given.
A big progress has been made for moving force identification from bridge dynamic responses in recent years. Current knowledge and the potentials on moving force identification methods are reviewed in this paper under main headings below: background of moving force identification, experimental verification in laboratory and its application in field.
The paper presents a momentum-based regressor by using Hamiltonian dynamics representation for robotic manipulator. It has an advantage in that the proposed regressor does not require the acceleration measurement for the identification of dynamic parameters. Also, the identification algorithm is newly suggested by solving a minimization problem with constraint. The developed algorithm is easy to implement in real-time. Finally, the effectiveness of the proposed momentum-based regressor and identification method is shown through numerical simulations.
In this paper, a nonlinear structural damage identification algorithm is derived by taking into account the structurally damped spectral element model thinking over a real situation. The structural damage identification analyses are conducted by using the Newton-Raphson method. It is found that, in general Structural Damage Identification by using the Structurally Damped Spectral Element Model provides the same exact damage identification results when compared with the results obtained by the structurally undamped spectral model.
In this paper, an identification method for a first order dead time process is proposed. This method used the genetic algorithm for parameter identification of process. The proposed method gives a better identification result than the existing methods under step testing. The effectiveness of the identification method has been demonstrated through a number of simulation examples.
Preliminary results of using the LPC parameter for text-independent speaker identification problem are presented. The idetification process includes log likelihood ratio for distance measure and dynamic programming for time normalization. To generate the data base for experiments, ten times. Experimental results show 99.4% of identification accuracy, incorrect identification were made when the speaker uses a dialect.
1. Introduction 2. Development of the Proposed Identification Method 2.1 MlMO Hammerstein nonlinear process 2.2 Process activation 2.3 Identification of the linear dynamic subsystem 2.4 Identification of the nonlinear static function 3. Simulation Study 4. Conclusion. Acknowledgment. References
Objectives The purpose of this study is analyzing internal research trends of oriental obesity pattern identification in korean literature based on obesity pattern identification questionnaires, development and application of Pattern Identification System to help solve problems of future researches. Methods 6 Korean databases were searched for articles of oriental obesity pattern identification, irrespective of publication year and 13 studies were reviewed. An analytical method such as descriptive statistics and an actual number and percentage was used. Results We collected 13 studies. 4 studies were published in 2012 and 2008, the highest number of studies. 7 Clinical studies were the major research method. The Studies were classified according to the characteristics and design. 5 studies were about research of analysis and improvement of oriental obesity pattern identification questionnaire, the most number of studies. 4 studies were about research of observational studies in clinical on obesity pattern identification. 3 studies were about research of intervention studies in clinical on obesity pattern identification and 1 study was about clinical practice recommendation. Conclusions Establishment of obesity pattern identification system and its clinical application could lead to standardizing obesity pattern identification and clinical practice guideline. Applied on other diseases, obesity pattern identification system could also lead to improving treatment rate, contributing to the development of clinical practice guidelines and academic field of research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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