This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.
Motion estimation technique has been used to increase video compression rates in motion video applications. One of the important algorithms to implement the motion estimation technique is search algorithm. Among many search algorithms, the H.263 adopted the Nearest Neighbors algorithm for fast search. In this paper, motion estimation block for the Nearest Neighbors algorithm is designed on FPGA and coded using VHDL and simulated under the Xilinx foundation environments. In the experiment results, we verified that the algorithm was properly designed and performed on the Xilinx FPGA(XCV300Q240)
피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 B+-트리로 표현하며, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 “차원의 저주현상”에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 또 구형 피라미드 기법(SPY-TEC)은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합한 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 하지만 유사도 검색의 응용에서 영역질의는 범위를 지정하는데 어려움이 있어 최근접 질의가 더 효율적이며, 기존의 제안된 인덱스 기법들은 특정 분포의 데이터에 대해서만 우수한 성능을 보이는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위해 제안되었던 PdR-트리를 이용하여 최근접 객체 검색 기법을 제안한다. 다양한 분포의 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.
Alternative binary offset carrier (AltBOC) signals can be approximated by four synchronized direct sequence spread spectrum (DSSS) signals, each pair of which is a quadrature phase shift keyed (QPSK) signal at a different frequency. Therefore, depending on the strength of an incoming AltBOC signal, an acquisition technique can reduce the mean acquisition time (MAT) by searching the four DSSS signals asynchronously; the search for each of the four DSSS signals can start at one of the evenly separated hypotheses on the two-dimensional hypothesis space. And detection sensitivity can be improved by multiple levels when different numbers of search results for the same hypothesis are combined. In this paper, we propose a fast AltBOC acquisition technique that has an asynchronous search strategy and efficiently utilizes the output of the four search results to increase the sensitivity level when sensitivity improvement is needed. We provide a complete theoretical analysis and demonstrate with numerous Monte Carlo simulations that the MAT of the proposed technique is much smaller than conventional AltBOC acquisition techniques.
The Job Shop Scheduling Problem(JSSP) is concerned with schedule of m different machines and n jobs where each job consists of a chain of operations, each of which needs to be processed during an uninterrupted time period of a given length on a given machine. The purpose of this paper is to develop the efficient heuristic method for solving the minimum makespan problem of the large scale job shop scheduling. The proposed heuristic method is based on a Tabu Search(TS) and on a Constraint Satisfaction Technique(CST). In this paper, ILOG libraries is used to embody the job shop model, and a CST is developed for this model to generate the increased solution. Then, TS is employed to overcome the increased search time of CST on the increased problem size md to refine the next-current solution. Also, this paper presents the new way of finding neighbourhood solution using TS. On applying TS, a new way of finding neighbourhood solution is presented. Computational experiments on well known sets of MT and LA problem instances show that, in several cases, our approach yields better results than the other heuristic procedures discussed In literature.
A more applicable optimization model for extracting flutter derivatives of bridge decks is presented, which is suitable for time-varying weights for fitting errors and different lengths of vertical bending and torsional free vibration data. A stochastic search technique for searching the optimal solution of optimization problem is developed, which is more convenient in understanding and programming than the alternate iteration technique, and testified to be a valid and efficient method using two numerical examples. On the basis of the section model test of Sutong Bridge deck, the flutter derivatives are extracted by the stochastic search technique, and compared with the identification results using the modified least-square method. The Empirical Mode Decomposition method is employed to eliminate noise, trends and zero excursion of the collected free vibration data of vertical bending and torsional motion, by which the identification precision of flutter derivatives is improved.
본 논문은 HMM (Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용할 수 있는 새로운 인식 시간 알고리즘인 스코아 캐쉬기법을 제안한다. 다른 많은 기법들이 인식 시간을 줄이면서 계산량을 줄이기 위하여 어느 정도의 인식율 저하를 감수하는 반면에 제안하는 스코아 캐쉬기법은 인식율 저하를 전혀 일으키지 않으면서 인식 시간을 상당량 줄일 수 있는 기법이다. 단독어 인식 시스템에 적용 가능할 뿐 아니라 연속어 인식에도 적용이 가능하며, 기존에 이미 설계된 인식 시스템의 구조를 전혀 흩트리지 않고 간단히 하나의 함수만 대치함으로서 인식시간을 크게 감축할 수 있다 또한 기존의 계산량 감축 알고리즘과 함께 적용 가능하므로 추가의 계산량 감소를 얻을 수 있다. 스코아 캐쉬 기법을 적용한 결과 최대 54% 만큼 계산량을 줄일 수 있었다.
그래프 트래버설(traversal) 기법은 그래프의 노느들을 '방문(visiting)'하는 임의의 패턴이라고 할 수 있으며, 그래프 트래버설 방법 중 하나가 깊이 우선 탐색 기법은 유향 그래프의 강결합 요소나 일반 그래프의 이중 결합 요소를 찾는데 이용 된다. 이러한 깊이 우선 탐색 기법을 분산 네트워크 상에서 구현하기 위한 분산 프로토콜은 통신망의 위상 변화가 없는 고정위상 문제와 시간의 지남에 따라 위상의 변화가 있는 동적 위상 문제로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 먼저 고정 위상에 서의 개선된 분산 깊이 우선 탐색 프로토콜을 설계하고 다음으로 이 프로토콜을 동적 위상에 적용하여 링크/노드의 고장/복구에 대처할 수 있는 레질리언트 프로토콜을 설계하였다. 또한, 이들 프로토콜의 메시지와 시간 복잡도를 각각 분석하고,
기존의 패턴 및 데이터베이스 검색, 페이지 단위 문자열 검색 기법은 단순 검색 방식으로 오탐율이 많아 검색 결과에 대한 신뢰성이 떨어진다. 또한, 동일 조건을 다른 검색 기법에 추가로 시행함으로 인해 자원 낭비 및 시간 낭비를 초래하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정규식 구문과 상관분석 기법의 통합적 연계 방식을 적용시킨 정보 검색 모듈을 개발하였다. 이를 통해 기존의 문자열 검색기법의 문제로 지적되어 온 오탐율을 줄임으로써 경제적인 효과 및 신뢰성을 확보하는 보안형 정보 검색 기술을 연구하였다.
In this paper, we develop an adaptive genetic algorithm (aGA). The aGA has an adaptive scheme which can automatically determine the use of local search technique and adaptively regulate the rates of crossover and mutation operations during its search process. For the adaptive scheme, the ratio of degree of dispersion resulting from the various fitness values of the populations at continuous two generations is considered. For the local search technique, an improved iterative hill climbing method is used and incorporated into genetic algorithm (GA) loop. In order to demonstrate the efficiency of the aGA, i) a canonical GA without any adaptive scheme and ii) several conventional aGAs with various adaptive schemes are also presented. These algorithms, including the aGA, are tested and analyzed each other using various test problems. Numerical results by various measures of performance show that the proposed aGA outperforms the conventional algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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