For joint value creation, collaboration among different interested parties is vital and should be supported by information technology. Currently, both government and private companies have launched websites to collect ideas. However, the information poor, including the visually disabled, have difficulty in gaining access to those websites. Therefore, the aim of this paper is to evaluate the level of web accessibility to websites, operated by companies or the government, for idea proposals. According to the automatic assessments, regarding proposal specific websites, 77%, 69% of the websites operated by the government and 41%, 44% of those operated by private companies were extremely inadequate. According to the expert's assessments, regarding proposal specific websites, 67%, 52% of the websites operated by the government and 39%, 26% of those operated by private companies were extremely inadequate in their level of accessibility. A range of policies should be prepared to improve web accessibility.
The quality of document images captured by digital camera might be degraded because of non-uniform illumination condition. The high illumination (glare distortion) affects on the contrast condition of the document images. This condition leads to the poor contrast condition of the text in document image. So, optical character recognition (OCR) system might hardly recognize text in the high illuminated area. The method to increase the contrast condition between text (foreground) and background in high illuminated area is proposed in this paper.
Aiming at the problem that complex external variables in natural scenes have a greater impact on facial expression recognition results, a facial expression recognition method based on two-stream convolutional neural network is proposed. The model introduces exponentially enhanced shared input weights before each level of convolution input, and uses soft attention mechanism modules on the space-time features of the combination of static and dynamic streams. This enables the network to autonomously find areas that are more relevant to the expression category and pay more attention to these areas. Through these means, the information of irrelevant interference areas is suppressed. In order to solve the problem of poor local robustness caused by lighting and expression changes, this paper also performs lighting preprocessing with the lighting preprocessing chain algorithm to eliminate most of the lighting effects. Experimental results on AFEW6.0 and Multi-PIE datasets show that the recognition rates of this method are 95.05% and 61.40%, respectively, which are better than other comparison methods.
Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.
In this paper, we present a novel idea to integrate low cost Inertial Measurement Unit(IMU) and Differential Global Positioning System (DGPS) for Telematics applications. As well known, low cost IMU produces large positioning and attitude errors in very short time due to the poor quality of inertial sensor assembly. To conquer the limitation, we present a bimodal approach for integrating IMU and DGPS, taking advantage of positioning and orientation data calculated from CCD images based on photogrammetry and stereo-vision techniques. The positioning and orientation data from the photogrammetric approach are fed back into the Kalman filter to reduce and compensate IMU errors and improve the performance. Experimental results are presented to show the robustness of the proposed method that can provide accurate position and attitude information for extended period for non-aided GPS information.
Speaker verification systems based on multilayer perceptrons (MLPs) have good prospects in reliability and flexibility required as a successful authentication system. However, the poor learning speed of the error backpropagation (EBP) which is representative learning method of MLPs is the major defect to be complemented to achieve real-time user enrollments. In this paper, we implement an MLP-based speaker verification system and apply the existing two methods of the omitting patterns in instant learning (OIL) and the discriminative cohort speakers (DCS) to approach real-time enrollment. An evaluation of the system on a Korean speech database demonstrates the feasibility of the system as a speaker verification system of high performance.
Most vehicle detection methods have poor vehicle feature extraction performance at night, and their robustness is reduced; hence, this study proposes a night vehicle detection method based on style transfer image enhancement. First, a style transfer model is constructed using cycle generative adversarial networks (cycleGANs). The daytime data in the BDD100K dataset were converted into nighttime data to form a style dataset. The dataset was then divided using its labels. Finally, based on a YOLOv5s network, a nighttime vehicle image is detected for the reliable recognition of vehicle information in a complex environment. The experimental results of the proposed method based on the BDD100K dataset show that the transferred night vehicle images are clear and meet the requirements. The precision, recall, mAP@.5, and mAP@.5:.95 reached 0.696, 0.292, 0.761, and 0.454, respectively.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제4권2호
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pp.21-33
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2016
A sustainable development in science, innovation, and technology requires a balanced distribution of scientific wealth in sub-country regions. This paper addresses the issue of geographical distribution of scientific wealth and its goal is to offer a framework to describe and measure the share of provinces in national scientific wealth. Our proposed model divides the indicators of scientific wealth into two groups, production and the use of scientific wealth. To evaluate this model, the scientific wealth of Iran was studied using recorded data on IRANDOC databases. Rich, average, and poor provinces were identified and the results showed that 70% of the scientific wealth belongs to 20% of the provinces. The findings can facilitate planning for a sustainable science and technology policy.
Lesson learned from the Gulf War, Information systems should be interoperable and integrated for taking information superiority. But most of Information systems that have been developed and operated by military departments are stove-pipe systems that are built over and over again incompatible ways even when requirements are the same, or slightly difference between systems. As a results of this development way, those systems have poor interoperability and portability. But, If some common functions could be extracted, developed as a set of extensible building blocks, the software for common functions could be reusable. Therefore interoperability would be improved because common software is used across systems for common functions. This concept led the development of COE(Common Operating Environment). US and UK COE have been developed and being implemented for the purpose of achieving above goals. Recently Korean Military try to develop the architecture of COE, but it is not easy because of the lack of COE concept, COE development methodology as well as expert In this paper we suggest Korean Common Operating Environment Implementing Strategy based on analysis of US and UK COE that have being implemented to their military systems.
이 논문에서는 객체의 크기, 움직임의 크기, 부호화 왜곡을 기준으로 다중객체간 가용비트를 효과적으로 분배하는 기법을 제안하였다. 세 변수를 이용하여 부호화하는 개념은 MPEG-4에서 다중객체를 부호화하는 데에 이용되었다. 그러나 변수들을 시각적인 관점에서 분석하여 이용하는 연구가 미흡하여 시각적으로 중요하지 않은 객체에 많은 비트가 할당되어 화질이 저하되는 결과를 초래하였다. 따라서 이 논문에서는 객체의 중요성을 세 가지 변수로 표현하고 시각적으로 비교하였다. 크기 및 움직임 정보는 입력 영상에서 미리 주어지고 왜곡량에 따라 비트를 분배하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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