압축 센싱에서 측정 행렬 A의 3s-Restricted Isometry Constant가 1/2 혹은 $1/\sqrt{3}$보다 작다면 모든 s-Sparse 벡터 $x{\in}R^N$는 측정 벡터 y=Ax 또는 잡음이 섞인 벡터 y=Ax+e로부터 Iterative Hard Thresholding (IHT) 알고리즘에 의해 복원될 수 있다. 하지만, 이러한 복원은 신호 획득 기법의 특정한 가정 하에서 실질적인 알고리즘들에 의해 보장된다. 복원을 위한 핵심적인 가정 중에 하나는 측정 행렬이 Restricted Isometry Property (RIP)를 만족해야만 하는 것인데, 이 조건은 압축 센싱의 실제 응용 환경에서 종종 만족되지 않는다. 본 논문에서는 이방성 (Anisotropic) 경우에서 Restricted Biorthogonality Property (RBOP)로 불리는 RIP의 일반화와 Oblique Pursuit으로 불리는 새로운 복구 알고리즘들을 분석한다. 또한, IHT 알고리즘들을 위해 Restricted Biorthogonality Constant의 관점에서 성공적인 Sparse 신호 복원에 대한 분석을 제시한다.
A wavefield sparse reconstruction technique based on compressed sensing is developed in this work to dramatically reduce the number of measurements. Firstly, a severely underdetermined representation of guided wavefield at a snapshot is established in the spatial domain. Secondly, an optimal compressed sensing model of guided wavefield sparse reconstruction is established based on l1-norm penalty, where a suite of discrete cosine functions is selected as the dictionary to promote the sparsity. The regular, random and jittered undersampling schemes are compared and selected as the undersampling matrix of compressed sensing. Thirdly, a gradient projection method is employed to solve the compressed sensing model of wavefield sparse reconstruction from highly incomplete measurements. Finally, experiments with different excitation frequencies are conducted on an aluminum plate to verify the effectiveness of the proposed sparse reconstruction method, where a scanning laser Doppler vibrometer as the true benchmark is used to measure the original wavefield in a given inspection region. Experiments demonstrate that the missing wavefield data can be accurately reconstructed from less than 12% of the original measurements; The reconstruction accuracy of the jittered undersampling scheme is slightly higher than that of the random undersampling scheme in high probability, but the regular undersampling scheme fails to reconstruct the wavefield image; A quantified mapping relationship between the sparsity ratio and the recovery error over a special interval is established with respect to statistical modeling and analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제11권5호
/
pp.2539-2554
/
2017
Regression-based image super resolution (SR) methods have shown great advantage in time consumption while maintaining similar or improved quality performance compared to other learning-based methods. In this paper, we propose a novel single image SR method based on hierarchical regression to further improve the quality performance. As an improvement to other regression-based methods, we introduce a hierarchical scheme into the process of learning multiple regressors. First, training samples are grouped into different clusters according to their geometry similarity, which generates the structure layer. Then in each cluster, a compact dictionary can be learned by Sparse Coding (SC) method and the training samples can be further grouped by dictionary atoms to form the detail layer. Last, a series of projection matrixes, which anchored to dictionary atoms, can be learned by linear regression. Experiment results show that hierarchical scheme can lead to regression that is more precise. Our method achieves superior high quality results compared with several state-of-the-art methods.
In this paper, a vehicle recognition algorithm based on deep convolutional neural network and compression dictionary is proposed. Firstly, the network structure of fine vehicle recognition based on convolutional neural network is introduced. Then, a vehicle recognition system based on multi-scale pyramid convolutional neural network is constructed. The contribution of different networks to the recognition results is adjusted by the adaptive fusion method that adjusts the network according to the recognition accuracy of a single network. The proportion of output in the network output of the entire multiscale network. Then, the compressed dictionary learning and the data dimension reduction are carried out using the effective block structure method combined with very sparse random projection matrix, which solves the computational complexity caused by high-dimensional features and shortens the dictionary learning time. Finally, the sparse representation classification method is used to realize vehicle type recognition. The experimental results show that the detection effect of the proposed algorithm is stable in sunny, cloudy and rainy weather, and it has strong adaptability to typical application scenarios such as occlusion and blurring, with an average recognition rate of more than 95%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제12권7호
/
pp.3194-3216
/
2018
Slow Feature Discriminant Analysis (SFDA) is a supervised feature extraction method inspired by biological mechanism. In this paper, a novel method called Two Dimensional Slow Feature Discriminant Analysis via $L_{2,1}$ norm minimization ($2DSFDA-L_{2,1}$) is proposed. $2DSFDA-L_{2,1}$ integrates $L_{2,1}$ norm regularization and 2D statically uncorrelated constraint to extract discriminant feature. First, $L_{2,1}$ norm regularization can promote the projection matrix row-sparsity, which makes the feature selection and subspace learning simultaneously. Second, uncorrelated features of minimum redundancy are effective for classification. We define 2D statistically uncorrelated model that each row (or column) are independent. Third, we provide a feasible solution by transforming the proposed $L_{2,1}$ nonlinear model into a linear regression type. Additionally, $2DSFDA-L_{2,1}$ is extended to a bilateral projection version called $BSFDA-L_{2,1}$. The advantage of $BSFDA-L_{2,1}$ is that an image can be represented with much less coefficients. Experimental results on three face databases demonstrate that the proposed $2DSFDA-L_{2,1}/BSFDA-L_{2,1}$ can obtain competitive performance.
Glutamate is a putative excitatory neurotransmitter in the central nervous system. The present study utilizing monoclonal antibodies against fixative-modified glutamate analyzed the distribution of glutamate-immunoreactive neuronal elements in the dog basilar pons. The glutamatergic neurons were present throughout the rostrocaudal extent of the basilar pons, predominantly to the medial and ventral subdivisions. Labelled cells were relatively sparse in the midline region of the medial nucleus and most lateral area of the lateral nucleus. The majority of glutamate-immunoreactive neuronal somata in the basilar pons was multipolar-shaped, and the size was in the range of 15-25 ${\mu}$m in diameter. Glutamate-immunoreactive axons and terminals were also observed at specific regions of the basilar pons. These observations provide evidence that this excitatory neural element functions in a multisynaptic pathway involving glutamatergic afferents to the basilar pons, pontocerebellar projection neurons, and the granule cells of the cerebellar cortex.
공학의 많은 응용분야에서 큰 회소 행렬(Large Sparse Matrices)에 대한 가장 작거나 또는 가장 큰 고유치(Eigenvalues)들을 요구하게 되는데, 이때 많이 이용되는 것은 Krylov Subspace로의 Projection방법이다. 대칭 행렬에 대해서는 Lanczos방법을, 비대칭 행렬에 대해서는 Biorhtogonal Lanczos방법을 이용할 수 있다. 이러한 기존의 알고리즘들은 새롭게 제안되는 병렬처리 시스템에서 효과적이지 못하다. 많은 프로세서를 가지는 병렬처리 컴퓨터 중에서도 분산 기억장치 시스템(Distributed Memory System)에서는 프로세서들 사이의 Data Communication에 필요한 시간을 줄이도록 해야한다. 본 논문에서는 기존의 Lanczos 알고리즘을 수정함으로써, 알고리즘의 동기점(Synchronization Point)을 줄이고 병렬화를 위한 입상(Granularity)을 증가시켜서 MPP인 Cray T3E에서 Data Communication에 필요한 시간을 줄인다. 많은 프로세서를 사용하는 경우 수정된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 더 나은 speedup을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제12권3호
/
pp.1287-1300
/
2018
Target-tracking algorithm based on ad hoc camera sensor networks (ACSNs) utilizes the distributed observation capability of nodes to achieve accurate target tracking. A compressed sensing-based multiple-target tracking algorithm (CSMTTA) for ACSNs is proposed in this work based on the study of camera node observation projection model and compressed sensing model. The proposed algorithm includes reconfiguration of observed signals and evaluation of target locations. It reconfigures observed signals by solving the convex optimization of L1-norm least and forecasts node group to evaluate a target location by the motion features of the target. Simulation results show that CSMTTA can recover the subtracted observation information accurately under the condition of sparse sampling to a high target-tracking accuracy and accomplish the distributed tracking task of multiple mobile targets.
A tomography algorithm to maximize the entropy of image using Lagrangian multiplier technique and conjugate gradient method has been designed for the measurement of 2D spatial distribution of intense neutral beams of KSTAR NBI(Korea Superconducting Tokamak Advanced Research Neutral Beam Injector) which is now being designed. A possible detection system was assumed and a numerical simulation has been implemented to test the reconstruction quality of given beam profiles. This algorithm has the good applicability for sparse projection data and thus, can be used for the neutral beam tomography.
As a new type of spectrometer, that based on filters with different transmittance features attracts a lot of attention for its advantages such as small-size, low cost, and simple optical structure. It uses post-processing algorithms to achieve target spectrum reconstruction; therefore, the performance of the spectrometer is severely affected by noise. The influence of noise on the spectral reconstruction results is studied in this paper, and suggestions for solving the spectral reconstruction problem under noisy conditions are given. We first list different spectral reconstruction methods, and through simulations demonstrate that these methods show unsatisfactory performance under noisy conditions. Then we propose to apply the gradient projection for sparse reconstruction (GRSR) algorithm to the spectral reconstruction method. Simulation results show that the proposed method can significantly reduce the influence of noise on the spectral reconstruction process. Meanwhile, the accuracy of the spectral reconstruction results is dramatically improved. Therefore, the practicality of the filter-based spectrometer will be enhanced.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.