International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.148-153
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2007
This paper deals with implementing a steganography based multi-modal biometric system. For this purpose, we construct a multi-biometrics system based on the face and iris recognition. Here, the feature vector of iris pattern is hidden in the face image. The recognition system is designed by the fuzzy-based Linear Discriminant Analysis(LDA), which is an expanded approach of the LDA method combined by the theory of fuzzy sets. Furthermore, we present a watermarking method that can embed iris information into face images. Finally, we show the advantages of the proposed watermarking scheme by computing the ROC curves and make some comparisons recognition rates of watermarked face images with those of original ones. From various experiments, we found that our proposed scheme could be used for establishing efficient and secure multi-modal biometric systems.
For many years, researchers in face description area have been representing and recognizing faces based on different methods that include subspace discriminant analysis, statistical learning and non-statistics based approach etc. But still automatic face recognition remains an interesting but challenging problem. This paper presents a novel and efficient face image representation method based on Optimized Local Ternary Pattern (OLTP) texture features. The face image is divided into several regions from which the OLTP texture feature distributions are extracted and concatenated into a feature vector that can act as face descriptor. The recognition is performed using nearest neighbor classification method with Chi-square distance as a similarity measure. Extensive experimental results on Yale B, ORL and AR face databases show that OLTP consistently performs much better than other well recognized texture models for face recognition.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.71-76
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2007
This paper deals with implementing a steganography based multi-modal biometric system. For this purpose, we construct a multi-biometrics system based on the face and iris recognition. Here, the feature vector of iris pattern is hidden in the face image. The recognition system is designed by the fuzzy-based Linear Discriminant Analysis(LDA), which is an expanded approach of the LDA method combined by the theory of fuzzy sets. Furthermore, we present a watermarking method that can embed iris information into face images. Finally, we show the advantages of the proposed watermarking scheme by computing the ROC curves and make some comparisons recognition rates of watermarked face images with those of original ones. From various experiments, we found that our proposed scheme could be used for establishing efficient and secure multi-modal biometric systems.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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제4권3호
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pp.85-90
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2008
Recently, with the sensor technology, research about the electronic nose system which imitated the olfactory organ are being pushed actively. But, in case of general electronic nose system, an aroma is measured at the laboratory space where blocked external environment and is analyzed a part of measured data. In this paper, we propose the system which can measure and recognize an aroma in natural environment. We propose the Entropy algorithm which can detect the sensor reaction section among the continuous detection processing about an aroma. And we implement the aroma recognition system using the PCA(Principal Components Analysis) and K-NN(K-Nearest Neighbor) about the detected aroma. In order to evaluate the performance, we measured the aroma pattern, about 9 aroma oil, 50 times respectively. And we experimented the aroma detection and recognition using this. There was an error of 0.2s in the aroma detection and we get 84.3% recognition rate of the aroma recognition.
A pattern recognition system is proposed to recognize characters in any type of Giro. The system consist of the character segmentation and the character recognition. Positional features from two round markers at the upper-right part and lower-left part of Giro is used for extracting character strings from images and RLE analysis is used if there are no round markers. A multi step combined method, which use a structural method and a statistical method, is used to improve recognition. The structural method apply rules on each characters, whereas a statistical method gives a different weighting vector to each pixel for improving the classification performance in regard to noises and distortions. The experimental results show that the proposed combined method has higher recognition rate, over than 98% even in cases that images are rotated about 10 degrees as well as have noises.
Kim, Young-A;Chun, Jin-Mi;Ko, Byoung-Seob;Kim, Ho-Kyoung
Korean Journal of Pharmacognosy
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제34권4호통권135호
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pp.274-277
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2003
Agastachis Herba has been used for the treatment of poor appetite, nausea diarrhea and distension of chest. Pogostemonis Herba has been used for the treatment of fever caused by heart stroke, poor appetite, nausea, vomiting and diarrhea. Pattern recognition for the analysis of Agastachis Herba and Pogostemonis Herba was conducted using PHLC method. Rosmarinic acid from Agastachis Herba was detected at retention time of 14.996 min and quantitative analysis of rosmarinic acid showed average range of $0.183{\pm}0.183%$ (n=4). Rosmarinic acid was not detected from Pogostemonis Herba and we distinguished two medicinal plants by HPLC method.
Voice pattern recognition technology to solve the problems of the existing problems and common issues that you may have in language learning content analysis. This is the first problem of language-learning content, online learning posture. Game open another web page through the lesson, but the concentration of the students fell. Have not been able to determine the second issue according Speaking has made the learning process actually reads. Third got a problem with the mechanical process by a learning management system, as well by the teacher in the evaluation of students and students who are learning progress between the difference in the two. Finally, the biggest problem, while maintaining their existing content made to be able to solve the above problem. Speaking learning dedicated learning programs under this background, voice pattern recognition technology learning process for speech recognition and voice recognition capabilities for learning itself has been used in the recognition process the data of the learner's utterance as an audio file of the desired change to a transfer to a specific location of the server or SQL server may be easily inserted into any system or program, any and all applicable content that has already been created without damaging the entire component because the new features were available. Contributed to this paper, active participation in class more interactive teaching methods to change.
The subjective experience would degrade the current artificial artistic aesthetic analysis. Since Qiong kiln ceramics have a long history and occupy a very important position in ceramic arts, we employed computer-aided technologies to quickly automatically accurately and quantitatively process a large number of Qiong kiln ceramic images and generate the detailed statistical data. Because the color features are simple and significant visual characteristics, the color features of Qiong kiln ceramics are analyzed for the quantitative aesthetics. The Qiong kiln ceramic images are segmented with GrabCut algorithm. Three moments (1st-order, 2nd-order, and 3rd-order) are calculated in two typical color spaces, namely RGB and HSV. The discrimination powers of the color features are analyzed according to various dynasties (Tang Dynasty, Five Dynasties, Song Dynasty) and various utensils (Pot, kettle, bowl), which are helpful to the selection of the discriminant color features among various dynasties and utensils. This paper is helpful to promoting the quantitative aesthetic research of Qiong kiln ceramics and is also conducive to the research on the aesthetics of other ceramics.
In this paper, we propose a new neural pattern recognition from wavelet transform. We first analysis in BFT(Binary Field Transform) in character image. The proposed neural network and wavelet transform is able to improve learning time and scaling. The ability and effectiveness of identifying image using the proposed wavelet transform will be demonstrated by computer simulation.
In this paper, to perform iris recognition, the iris is changed to 1-D iris signature and methods of efficient iris pattern transformation are discussed. To represent iris signature's frequency characteristics, Fourier transform, Gabor filtering, and wavelet transform are proposed. The consistency between same person's iris and the discrimination between different person's iris are defined by using correlation. Based on these, three transform methods are compared and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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