In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.
In this study, the effects of two pre-treatment processes were observed prior to membrane filtration: pre-coagulation and pre-ozonation. To compare the effect of two above-mentioned pre-treatments, we adopted the four schemes: first one is direct membrane filtration of river surface water, second one is membrane filtration after pre-coagulation, third one is membrane filtration after pre-ozonation and fourth one is membrane filtration after pre-coagulation and pre-ozonation. There are two exceptional characteristics in applied processes. One is the usage of the MF membrane which has high ozone resisting characteristic. Therefore, ozone resides in membrane module during filtration. The other is adoption of Jet Mixed Separator (JMS) as coagulation-sedimentation process. The change in transmembrane pressure and permeate water quality were also examined. As a result, considering the filtration performance efficiency and permeate water quality, the process composed of filtration with combination of both pre-coagulation and pre-ozonation was proved most effective. The improved efficiency was due to the reduction of loading rate of fouling inducing materials to membrane module by coagulation process as well as variable reactions, such as degradation, particle destabilization and coagulation, occurred by residual ozone in membrane module. The additional effect of pre-coagulation before pre-ozonation is suppression of AOC, one of the by-products induced by ozonation. Therefore, combination of pre-coagulation and pre-ozonation is the effective process to overcome the major de-merit of ozonation i.e. by-products formation.
본 논문에서는 얼굴의 밝기와 색상 정보를 함께 이용한 합성곱 신경망 기반의 얼굴 위변조 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 적층된 합성곱 신경망과 보조 신경망을 이용하여 실제 얼굴과 위변조된 얼굴의 밝기 특징과 색상 특징을 독립적으로 추출한다. 기존의 방법과는 달리, 본 논문에서는 추출된 특징을 단순 결합(Concatenation)하는 것이 아니라 주의 모듈(Attention Module)을 이용하여 적응적(Adaptively)으로 조합할 수 있도록 하였다. 또한, 효과적인 분류기 학습을 위하여 대비 손실함수(Contrast Loss Function)를 새롭게 제안하였는데, 대비 손실함수는 동일 클래스 내의 특징 간의 차이는 최소화 시키고 서로 다른 클래스의 특징 간의 차이는 최대화 시킴으로써 특징의 분별력을 높인다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 얼굴 위변조 검출 방법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.76-81
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2017
This paper presents a low cost and flexible IoT enabled smart LED controller using Arduino that is used for emergency exit signs. The Internet of Things (IoT) is become a global network that put together physical objects using network communications for the purpose of inter-communication of devices, access information on internet, interaction with users as well as permanent connected environment. A crucial point in this paper, is underlined on the potential key points of applying the Arduino platform as low cost, easy to use microcontroller with combination of various sensors applied in IoT technology to facilitate and establishment of intelligent products. To demonstrate the feasibility and effectiveness of the system, devices such as LED strip, combination of various sensors, Arduino, power plug and ZigBee module have been integrated to setup smart emergency exit sign system. The general concept of the proposed system design discussed in this paper is all about the combination of various sensor such as smoke detector sensor, humidity, temperature sensor, glass break sensors as well as camera sensor that are connected to the main controller (Arduino) for the purpose of communicating with LED exit signs displayer and dedicated PC monitors from integrated system monitoring (controller room) through gateway devices using Zig bee module. A critical appraisal of the approach in the area concludes the paper.
최근 스마트 기기의 발전으로 인터넷상에 존재하는 이미지 데이터의 양이 급속하게 증가하는 상황에서 효과적인 이미지 검색을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 기존의 이미지 검색 방법들은 이미지에 존재하는 물체들을 단순하게 검출하여 각 물체들의 라벨 정보에 근거한 검색을 수행하기 때문에 사용자가 원하는 이미지와 검색 결과로 얻은 이미지 간에 의미적 차이인 시맨틱 갭(Semantic Gap)이 발생된다. 이미지 검색에서 발생하는 시맨틱 갭을 줄이기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 기반의 다중 객체 분류 모듈과 사람의 행위를 분류하는 모듈을 연결하고, 이 모듈들에 행위 온톨로지를 결합하였다. 즉, 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합을 기반으로 객체들 간의 연관성을 고려한 이미지 검색 시스템을 제안한다. 이미지에 포함된 동적인 행위를 고려하기 위해 Walking과 Running 데이터를 이용하여 실험한 결과를 분석하였다. 제안한 방법은 향후 이미지 검색 결과의 정확도를 높일 수 있는 영상의 자동 주석 생성 연구에 확장하여 적용할 수 있다.
Photovoltaic-thermal(PVT) collectors are a combination of photovoltaic modules with solar thermal collectors, forming one device that receives solar radiation and produces electricity and heat simultaneously. Of various PV modules, dye-sensitized solar cell(DSC) is a relatively new type of solar cell technology that can transmit light while they can generate electricity. With this aspect, DSC can be applied into solar thermal collectors. The object of this study is to evaluate the thermal performance of PVT collector with DSC. The thermal performance of the DSC PVT combind collector was measured in outdoor conditions with the solar radiation of over $700W/m^2$. In this study, the PVT collector with the 30% light transmittance of DSC achieved its thermal efficiency of about 36%.
A multiprocessor system for high-speed processing of hybrid image coding algorithms such as H.261, MPEG, or Digital HDTV is presented in this study. Using a combination of highly parallel 32-bit microprocessor, DCT(Discrete Cosine Transform), and motion detection processor, a new processing module is designed for the implementation of high performance coding system. The sysyem is implemented to allow parallel processing since a single module alone cannot perform hybrid coding algorithms at high speed, and crossbar switch is used to realize various parallel processing architectures by altering interconnections between processing modules within the system.
Chunghwa Picture Tubes, LTD. (CPT) has developed a Novel TFT-LCD Driving Techniquel. This new technique is developed in combination with other state-of-the-art image processing solutions such as image compression / decompression, motion detection, and noise reduction. By applying the Novel Driving Technique to the high resolution TFT-LCD, it was found that the response time can be effectively reduced with a lower overall system cost by smaller frame memory requirement, lower EMI by less memory band-width. Likewise, higher display quality can also be achieved in that the unexpected noises generated by over-drive can be eliminated. The Novel TFT-LCD Driving Technique has been successfully implemented to the 30 inch WXGA (1280${\times}$768) resolution TFT LCD commercial TV module. It was found that the quality of moving picture was better improved compared with that of the conventional fast response driving method.
Intelligent Wearable Module is intelligent system that arises when a human is part of the feedback loop of a computational process like a certain control system. Applied system is mobile robot. This paper represents the mobile robot control system remote controlled by Intelligent Wearable Module. So far, owing to the development of 802.l1b technologies, lots of remote control methods through internet have been proposed. To control a mobile robot through internet and guide it under unknown environment. The information about the direction and velocity of the mobile robot feedbacks to the PDA and the PDA send new control method produced from the combination of Neuro and Hierarchical Fuzzy Algorithm
In this paper, A new cost-effective and accurate input noise rejection method for High Speed Counter module of PLC (Programmable Logic Controller) is proposed. By using combination of simple additional logic circuit and the Timer Pulse function of general purpose MPU, Cost-effectiveness and improvement of accuracy of filtering function can be achieved. This proposed method is verified by simulation. This proposed method is much useful for simple industrial controller based on simple microprocessor because of simplicity, accuracy and low cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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