This paper proposes the direction distribution of surface normal vectors as a feature descriptor of three-dimensional models. Proposed the feature descriptor handles rotation invariance using a principal component analysis(PCA) method, and performs mesh simplification to make it robust and nonsensitive against noise addition. Our method picks samples for the distribution of normal vectors to be proportional to the area of each polygon, applies weight to the normal vectors, and applies interpolation to enhance discrimination so that the information on the surface with less area may be less reflected on composing a feature descriptor. This research measures similarity between models with a L1-norm in the probability density histogram where the distances of feature descriptors are normalized. Experimental results have shown that the proposed method has improved the retrieval performance described in an average normalized modified retrieval rank(ANMRR) by about 17.2% and the retrieval performance described in a quantitative discrimination scale by 9.6%~17.5% as compared to the existing method.
In this manuscript, a new pansharpening model based on Convolutional Neural Network (CNN) was developed. Dilated convolution, which is one of the representative convolution technologies in CNN, was applied to the model by making it deep and complex to improve the performance of the deep learning architecture. Based on the dilated convolution, the residual network is used to enhance the efficiency of training process. In addition, we consider the spatial correlation coefficient in the loss function with traditional L1 norm. We experimented with Dilated Residual Networks (DRNet), which is applied to the structure using only a panchromatic (PAN) image and using both a PAN and multispectral (MS) image. In the experiments using KOMPSAT-3A, DRNet using both a PAN and MS image tended to overfit the spectral characteristics, and DRNet using only a PAN image showed a spatial resolution improvement over existing CNN-based models.
In [41], Th.M. Rassias proved that the norm defined over a real vector space V is induced by an inner product if and only if for a fixed positive integer l holds for all x1, ⋯ , x2l ∈ V . For the above equality, we can define the following functional equation Using the fixed point method, we prove the Hyers-Ulam stability of the functional equation (0.1) in fuzzy Banach spaces.
Some industrial minerals used in domestic industries such as monazite, apatite, bauxite, and ilmenite belong to NORM (Naturally Occurring Radioactive Materials) because they show a high radioactivity. Products, semi-products, wastes, and by-products which show higher radioactivity than NORM belong to TENORM (Technologically Enhanced Naturally Occurring Radioactive Materials). Apatite used for manufacturing phosphate fertilizer in Namhae Chemical company belongs to NORM, and its by-product, phospo-gypsum, belongs to TENORM. A geological investigation is needed for the future environmental impact assessment of the Namhae Chemical company's site. According to survey results of the Namhae Chemical company's site, soil mineral composition indicated the mixture of minerals derived from the country rock (quartz, feldspar, mica, $l4{\AA}$ mineral, kaolin and amphibole) and minerals from the gypsum open-air storage yard (gypsum and apatite). Soil samples showed average content of U 4.6 ppm and Th 10 ppm, which are similar to average crustal abundances. They also show average contents of $^{40}K$ 191-1,166 Bq/kg, $^{226}Ra$ 15.6-710 Bq/kg, and $^{232}Th$ 17.4-72.7 Bq/kg, which indicate moderate levels of radio nuclide. But $^{226}Ra$ anomaly in the gypsum open storage yard is clearly confirmed and $^{232}Th$ anomaly is also confirmed in the east road side of the factory and nearby mountain areas. Soil external hazard indices ranged 0.24-2.01 with the average 0.54. Although most external hazard indices were lower than 1, which means radiation hazard index to be negligible, 5 samples out of total 40 samples showed higher values than 1, and further detailed investigation is needed.
The Journal of Churna Manual Medicine for Spine and Nerves
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v.7
no.2
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pp.39-52
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2012
Objectives : The purpose of this study was to investigate the correlation between lumbar lordotic angle and the power of trunk flexors, extensors in normal adults Methods : 34 normal participants participated in this study. Their lumbar lordotic angle(L1-S1 Cobb's angle and L1-L5 cobb's angle) was measured by x-ray taken on lateral direction, erect cross-arm position. And muscle power of trunk flexors and extensors of each participant measured using Cybex HUMAC NORM. Results : 1. The average of L1-S1 Cobb's angle was $47.21{\pm}8.88^{\circ}$ and the average of L1-L5 Cobb's angle was $36.32{\pm}9.62^{\circ}$(Table IV). 2. The average ratio of trunk flexors/extensors was $6.44{\pm}19.31%$(Table V). The average power of the trunk flexors was $165.18{\pm}55.05$(Newton-Meter/kg), and the power of trunk extensors was $257.18{\pm}85.53$ (Newton-Meter/kg)(Table VI). 3. Lumbar lordotic angle has no relation to the ratio of trunk flexors/extensors(Table VII, Fig. 4). 4. Lumbar lordotic angle has no relation to both the power of the trunk flexors and extensors(Table VIII, Fig. 5, Fig. 6). Conclusions : These results suggest that the lumbar lordotic angle measured by radiograph could not evaluate the power and ratio of trunk flexors, extensors.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.10
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pp.1859-1864
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2007
Existing barcode signal restoration algorithms are not robust to unmodeled outliers that may exist in scanned barcode images due to scratches, dirts, etc. In this paper, we describe a robust barcode signal restoration algorithm that uses the hybrid $L_1-L_2$ norm as a similarity measure. To optimze the similarity measure, we propose a modified iterative reweighted least squares algorithm based on the one step minimization of a quadratic surrogate function. In the simulations and experiments with barcode images, the proposed method showed better robustness than the conventional MSE based method. In addition, the proposed method converged quickly during optimization process.
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용하여 얼굴영상의 인수부호를 찾아 얼굴을 인식하는 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출을 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 계수로 구성된 인수부호를 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $324{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 기저영상의 개수에 따른 압축성능과 L1- 및 L2-norm의 거리척도에 따른 분류에서 우수한 인식성능이 있음을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.6_2
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pp.665-672
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2012
Amid rapidly increasing imagery inputs and their volume in a remote sensing imagery database, Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an effective tool to search for an image feature or image content of interest a user wants to retrieve. It seeks to capture salient features from a 'query' image, and then to locate other instances of image region having similar features elsewhere in the image database. For a CBIR approach that uses texture as a primary feature primitive, designing a texture descriptor to better represent image contents is a key to improve CBIR results. For this purpose, an extended feature vector combining the Gabor filter and co-occurrence histogram method is suggested and evaluated for quantitywise and qualitywise retrieval performance criterion. For the better CBIR performance, assessing similarity between high dimensional feature vectors is also a challenging issue. Therefore a number of distance metrics (i.e. L1 and L2 norm) is tried to measure closeness between two feature vectors, and its impact on retrieval result is analyzed. In this paper, experimental results are presented with several CBIR samples. The current results show that 1) the overall retrieval quantity and quality is improved by combining two types of feature vectors, 2) some feature is better retrieved by a specific feature vector, and 3) retrieval result quality (i.e. ranking of retrieved image tiles) is sensitive to an adopted similarity metric when the extended feature vector is employed.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.11
no.1
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pp.11-15
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2011
Preserving high-order accuracy in high-order FDTD solutions across dielectric interfaces is very important for practical time-domain electromagnetic simulations. This paper presents a fourth-order accurate numerical boundary scheme for the planar dielectric interface to be used in the fourth-order FDTD method proposed earlier by the author. The interface scheme for the two-dimensional (2-D) transverse magnetic (TM) polarization case is derived and validated by monitoring the $L_2$ norm errors in the numerical solutions of a partially-filled cavity demonstrating its fourth-order convergence and long-time numerical stability in the presence of the planar dielectric interface.
In this paper, we consider the general variational inequality GVI(F, g, C), where F and g are mappings from a Hilbert space into itself and C is the fixed point set of a nonexpansive mapping. We suggest and analyze a new modified hybrid steepest-descent method of type method $u_{n+l}=(1-{\alpha}+{\theta}_{n+1})Tu_n+{\alpha}u_n-{\theta}_{n+1g}(Tu_n)-{\lambda}_{n+1}{\mu}F(Tu_n),\;n{\geq}0$. for solving the general variational inequalities. The sequence $\{x_n}\$ is shown to converge in norm to the solutions of the general variational inequality GVI(F, g, C) under some mild conditions. Application to constrained generalized pseudo-inverse is included. Results proved in the paper can be viewed as an refinement and improvement of previously known results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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