A Multilinear LDA Method of Tensor Representation for ECG Signal Based Individual Identification Electrocardiogram signals, included in the cardiac electrical activity, are often analyzed and used for various purposes such as heart rate measurement, heartbeat rhythm test, heart abnormality diagnosis, emotion recognition and biometrics. The objective of this paper is to perform individual identification operation based on Multilinear Linear Discriminant Analysis (MLDA) with the tensor feature. The MLDA can solve dimensional aspects of classification problems in high-dimensional tensor, and correlated subspaces can be used to distinguish between different classes. In order to evaluate the performance, we used MPhysionet's MIT-BIH database. The experimental results on this database showed that the individual identification by MLDA outperformed that by PCA and LDA.
The closed-form expressions of the vector gravity and gravity gradient tensor due to a circular disk are derived. The gravity potential due to a circular disk with a constant density is defined for a cylindrical system. Then, the vector gravity is derived by differentiating the gravity potential with respect to cylindrical coordinates. The radial component of the vector gravity in the cylindrical system is converted into horizontal gravity components in the Cartesian system. Finally, the gravity gradient tensor due to a circular disk is obtained by differentiating the vector gravity with respect to the Cartesian coordinates.
Closed-form expressions of vector gravity and gravity gradient tensor based on a line segment are derived. If a cylindrical object with axial symmetry is observed from a distance, it is possible to approximate it as a line segment; therefore, it is necessary to compute the gravity and the gravity gradient tensor due to a line source by using closed-form expressions. The gravitational potential for a line segment is defined as a one-dimensional integral, and this integral is differentiated with respect to the Cartesian coordinate system to derive the vector gravity. The expressions of the gravity gradient tensor are derived by differentiating the vector gravity once more in the same coordinate system.
In this paper, we propose a method for detecting the number of clusters. This method can improve the performance of a gaussian mixture model function in conventional markov random field method by using the tensor voting. The key point of the proposed method is that extracts the number of the center through the continuity of saliency map of the input data of the tensor voting token. At first, we separate the foreground and background region candidate in a given natural images. After that, we extract the appropriate cluster number for each separate candidate regions by applying the tensor voting. We can make accurate modeling a gaussian mixture model by using a detected number of cluster. We can return the result of natural binary text image by calculating the unary term and the pairwise term of markov random field. After the experiment, we can confirm that the proposed method returns the optimal cluster number and text binarization results are improved.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.2B
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pp.171-178
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2006
The finite element model based on the 2-D advection-dispersion equation incorporating the dispersion tensor that is calculated using velocity field data was developed in order to analyze more accurately 2-D mixing of pollutants for meandering streams. The proposed model was tested using the straight channel that inclined at 45o in the Cartesian coordinate system. The simulation results showed that dispersion tensor model using velocity field data gives an accurate solution. The suitability of the proposed model in analyzing actual pollutant mixing in meandering channels was demonstrated by comparing the simulation results with experimental data obtained from the tracer tests in the laboratory flume. Comparison results showed that the proposed model with dispersion tensor can represents more accurately the mixing phenomena of the pollutants in the meandering channels in which the direction of the primary flow is varying periodically along the channel.
본 연구의 목표는 임의의 3차원 사출성형 금형 공간내에서 단섬유 강화 플라스틱의 충전 공정에서의 과도기적 섬유방향성을 예측하는 수치해석 프로그램의 개발에 있다. Hele-Shaw 방정식에 단섬유에 의해서 추가된 응력을 고려한 Dinh-Armstrong의 모델을 도 입함으로써 새로운 충전과정의 압력 지배 방정식이 유도되었다. 새로운 압력지배 방정식은 단섬유에 의한 응력 때문에 몇 개의 새로운 항들을 포함하고 있다. 충전 과정의 해석은 새 로운 압력지배방정식과 에너지 방정식을 유한효소법과 유한 차분법을 이용하여 풀고 동시에 배향텐서(roientation tensor)의 변화 방정식을 4차 Runge-Kutta 방법을 이용하여 풀었다. 단섬유 배향 텐서를 텐서의 변환 법칙을 이용하여 임의의 3차원 금형 공간내의 모든유한요 소의 중심에서 두께방향의 모든유한 차분 격자를 따라 계산하였다. 이러한 방법으로 임의의 3차원 사출성형 금형 공간내에서 비등온 충전유동과 과도기적 3차원 섬유배향상태를 서로의 상호작용을 고려하여 수치 모사하여 다양한 유동 형태에 따른 단섬유 배향 상태의 변화에 대하여 알아보고자 한다.
맥스웰 응력텐서T와 맥스웰 응력 n.T는 물리적인 의미가 없는 가상적인 양이라는 것을 논문 I에서 논하였다. 본 논문 II 에서는 물리적 실체를 가지는 맥스웰 응력텐서의 발산양인 ${\nabla}{\cdot}T$의 계산을 위하여 가상공극을 도입하고, 그 것의 계산법에 대하여 제시한다. 가상공극법은 기존의 여러 전자기력 계산법의 상위개념으로 적용할 수 있는 접근법으로서 매체간에 접촉시에 전자기력 계산을 위하여 개발이 된 것이다. 이 방법을 각 유한요소에 적용함으로서 체적력밀도를 구할 수 있음을 보인다.
목적: 확산텐서영상 획득시 확산경사자장의 방향수와 FA값, 그리고 FA값의 표준편차와의 상관관계를 조사해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 3T MR scanner에서 정상성인 10명(남자 5명, 여자 5명)을 대상으로 걸어주는 확산강조 경사자장의 수(N = 6, 11, 23, 35, 47)를 증가시키며 확산텐서영상을 획득하였다. 획득된 영상들로부터 FA map을 만들고 주요 뇌구조물(frontal GM, putamen, posterior limb of internal capsule, thalamus 등)에 관심영역을 설정하여 FA값을 측정하였으며 그 FA값의 표준편차(sd) 를 계산하였다. 이때 사용한 펄스열은 Stejskal-Tanner type의 확산강조 경사자장이 포함된 single-shot SE EPI를 사용하였으며 영상획득시 사용한 피라미터는 다음과 같다. TR/TE=8000ms/71ms, Thickness/spacing=5/2mm, FOV=240mm, Matrix=$128{\times}128$, NEX= 1, b value=1000s/$\textrm{mm}^2$.
Nonnegative tensor factorization(NTF) is a recent multiway(multilineal) extension of nonnegative matrix factorization(NMF), where nonnegativity constraints are imposed on the CANDECOMP/PARAFAC model. In this paper we consider the Tucker model with nonnegativity constraints and develop a new tensor factorization method, referred to as nonnegative Tucker decomposition (NTD). We derive multiplicative updating algorithms for various discrepancy measures: least square error function, I-divergence, and $\alpha$-divergence.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.401-404
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2011
본 논문에서는 비등방성 확산 방법과 구조텐서를 이용한 유방 MR 영상에서 흉근을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하기 위하여 비등방성 확산 방법을 적용한 후 영상의 국부적인 기울기 정보를 잘 나타내는 구조텐서를 이용하여 영상 진단 및 영상 정합 시불필요한 흉근 부분을 자동으로 분할하고자 한다. 실험결과에서 확인 할 수 있듯이 정확한 분할의 결과는 향후 컴퓨터 보조 진단 시스템에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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