Murukesh, C.;Thanushkodi, K.;Padmanabhan, Preethi;Feroze, Naina Mohamed D.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.6
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pp.2118-2125
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2014
Gait Recognition is a new technique to identify the people by the way they walk. Human gait is a spatio-temporal phenomenon that typifies the motion characteristics of an individual. The proposed method makes a simple but efficient attempt to gait recognition. For each video file, spatial silhouettes of a walker are extracted by an improved background subtraction procedure using Gaussian Mixture Model (GMM). Here GMM is used as a parametric probability density function represented as a weighted sum of Gaussian component densities. Then, the relevant features are extracted from the silhouette tracked from the given video file using the Principal Component Analysis (PCA) method. The Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) classifier is used in the classification of dimensional reduced image derived by the PCA method for gait recognition. Although gait images can be easily acquired, the gait recognition is affected by clothes, shoes, carrying status and specific physical condition of an individual. To overcome this problem, it is combined with footprint as a multimodal biometric system. The minutiae is extracted from the footprint and then fused with silhouette image using the Discrete Stationary Wavelet Transform (DSWT). The experimental result shows that the efficiency of proposed fusion algorithm works well and attains better result while comparing with other fusion schemes.
Lee, Kibae;Kim, Juho;Lee, Chong Hyun;Bae, Jinho;Lee, Jaeil;Cho, Jung Hong
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.1
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pp.111-120
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2017
In this paper, we propose novel feature extraction algorithm for classification of seabed sediment. In previous researches, acoustic reflection coefficient has been used to classify seabed sediments, which is constant in terms of frequency. However, attenuation of seabed sediment is a function of frequency and is highly influenced by sediment types in general. Hence, we developed a feature vector by using attenuation variation with respect to frequency. The attenuation variation is obtained by using reflected signal from the second sediment layer, which is generated by broadband chirp. The proposed feature vector has advantage in number of dimensions to classify the seabed sediment over the classical scalar feature (reflection coefficient). To compare the proposed feature with the classical scalar feature, dimension of proposed feature vector is reduced by using linear discriminant analysis (LDA). Synthesised acoustic amplitudes reflected by seabed sediments are generated by using Biot model and the performance of proposed feature is evaluated by using Fisher scoring and classification accuracy computed by maximum likelihood decision (MLD). As a result, the proposed feature shows higher discrimination performance and more robustness against measurement errors than that of classical feature.
As the local bus service diagram after the bus route reform is studied by variable analysis based on traffic card data and income adjustment data, the characteristic of the local bus system is revealed in Busan Metropolitan city. The relationship between traveling length and traveling time is influenced by traveling velocity. In order to keep a headway within 10 minutes, bus service number per minute should be over 0.1013 vehicles. The traveling time of afternoon is generally longer than that of forenoon. Compared with the bus used by a lot people, the deviation of that used by a few people is larger in the all cases of length, headway, time and velocity. According to the analysis of the relationship among card trip number, average income and transfer rate, the relationship between card trip number and average income is expressed as linear function in the general bus and as exponential function in the high-grade & rapid bus. The 1% increase of transfer rate is equal to 6.3 trip/vehicle/day decrease and 4.9 trip/vehicle/day decrease in two bus types respectively. The four effective variables are defined by the discriminant analysis between the profitable routes and the unprofitable; According to discriminant size, bus service number per km, bus via suburb, subway meeting number, bus via university. In order to increase the income when the minibus will be included among public transit transfer system in 2008, it should be necessary to settle the bus network and revitalize the public transit better. In order to decrease the cost, it should be necessary to reorganize the hierarchy between the local bus and the minibus better.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.2
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pp.18-24
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2003
One of the most important subjects in the implementation of real time speech recognizer is to design both reliable VAD(Voice Activity Detection) and suitable speech feature vector. But, because it is difficult to calculate reliable VAD in the environment having surrounding noise, designed suitable speech feature vector may not be obtained. Solving this problem, in this paper, we implement not only short time power spectrum which is generally used but also two additive parameters, the comparison measure of spectrum density having robust property in noise and linear discriminant function using linear regression, then perform VAD by using the combination of each parameter having apt weight in other magnitudes of surrounding noise and confirm that proposed parameters show a robust characteristic in circumstances having surrounding noise by using DTW(Dynamic Time Waning) in recognition experiment.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.20
no.6
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pp.55-62
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2006
For the fault diagnosis of three-phase induction motors, we construct a experimental unit and then develop a diagnosis algorithm based on pattern recognition. The experimental unit consists of machinery module for induction motor drive and data acquisition module to obtain the fault signal. As the first step for diagnosis procedure, preprocessing is performed to make the acquired current simplified and normalized. To simplify the data, three-phase current is transformed into the magnitude of Concordia vector. As the next step, feature extraction is performed by kernel principal component analysis(KPCA) and linear discriminant analysis(LDA). Finally, we used the classifier based on radial basis function(RBF) network. To show the effectiveness, the proposed diagnostic system has been intensively tested with the various data acquired under different electrical and mechanical faults with varying load.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.5
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pp.22-34
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2016
The Project Delivery System (PDS) is used in mixed way without clear classification from tendering system and the standard itself that can be selected is set with project budget or estimated cost only. Essentially, the PDS should consider and reflect project characteristics and types, internal and external factors for the purpose of improving the lives of citizens and their welfare. However, the current status is not operated flexibly due to the given budget, period and uniform laws and regulations. In order to solve this problem, this study suggests a Decision Support Model to select the optimal PDS for public construction projects. The current problem of the PDS for public construction projects were identified and the application of a decision support model was proposed. Subsequently a decision-making model was suggested for each PDS using the identified factors and linear discriminant function of discriminant analysis. An additional questionnaire survey and actual practical case analysis were carried out to verify the effectiveness and applicability of the model to actual work. It can be used by adjusting the decision support model and detailed factors according to the specific characteristics of public organization, ability of person in charge and project type.
In this paper we have presented a two dimensional model based tracking system using improved chamfer matching. Conventional chamfer matching could not calculate similarity well between the object and image when there is very cluttered background. Then we have improved chamfer matching to calculate similarity well even in very cluttered background with edge and corner feature points. Improved chamfer matching is used as likelihood function of particle filter which tracks the geometric object. Geometric model which uses edge and corner feature points, is a discriminant descriptor in color changes. Particle Filter is more non-linear tracking system than Kalman Filter. Then the presented method uses geometric model, particle filter and improved chamfer matching for tracking object in complex environment. In experimental result, the robustness of our system is proved by comparing other methods.
This study analyze concentration of minor and trace elements on 47 white porcelains excavated from Dudong-ri, Baekryeon-ri, Sachon-ri kilns in Gyeonsangnam-do by NAA(neutron activation analysis) and try to classify the provenance and characteristics according to the analytical result. Each kilns are divided into the group by PCA(principal component analysis) and LDA(linear discrimination analysis) using 17 elements; Ba Ce, Co, Cr, Cs, Dy, Eu, Hf, La Lu, Rb, Sc, Sm, Ta, Th, V, Yb. The contribution elements are Dy, Sm, La, Ce, Lu, Sc. And soft and hard white porcelains are similar with the chemical composition of the use materials therefore the difference of the chemical composition not confirmed a cause. The analytical results of the fine(I) and poor(II) quality white porcelains presume the difference of the povenance of clay materials or the poduction process such as difference purify and additive materials.
Obesity is associated with impaired intestinal epithelial barrier function, which contribute to host systemic inflammation and metabolic dysfunction. Korean traditional foods, fiber-rich bean products, have been various biological activities in anti-inflammatory responses, but has not reported the large intestinal health. In this study, we investigated the intestinal health promoting effect of cooked soybeans (CSB) on high fat diet (HFD)-induced obesity model. SD rat were fed either a HFD or HFD supplemented with 10.6% CSB (HFD+CSB) for animal experimental period. CSB treatment significantly decreased the HFD-induced weights of body and fat. Also, CSB treatment improved HFD-reduced tight junction components (ZO-1, Claudin-1, and Occludin-1) mRNA expression in large intestine tissue. Additionally, histopathological evaluation showed that CSB treatment attenuated the HFD-increased inflammatory cells infiltration and epithelial damages in large intestine tissue. At the genus level, effects of CSB supplement not yet clear, while dietary effects showed differential abundance of several genera including Lactobacillus, Duncaniella, and Alloprevotella. NMDS analysis showed significant microbial shifts by HFD, while CSB did not shift gut microbiota. CSB increased the abundance of the genera Anaerotignum, Enterococcus, Clostridium sensu stricto, and Escherichia/Shigella by linear discriminant analysis effect size analysis, while reduced the abundance of Longicatena and Ligilactobacillus. These findings indicate that CSB supplement improves HFD-deteriorated large intestinal health by the amelioration of tight junction component, while CSB did not shift gut microbiotas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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