Fingerprint image enhancement and minutiae matching are two key steps in an automatic fingerprint identification system. In this paper, we propose a fingerprint recognition technique by using minutiae linking information. Recognition process have three steps ; preprocessing, minutiae extraction, matching step based on minutiae pairing. After extracting minutiae of a fingerprint from its thinned image for accuracy, we introduce matching process using minutiae linking information. Introduction of linking information into the minutiae matching process is a simple but accurate way, which solves the problem of reference minutiae pair selection with low cost in comparison stage of two fingerprints. This algorithm is invariable to translation and rotation of fingerprint. The matching algorithm was tested on 500 images from the semiconductor chip style scanner, experimental result revealed the false acceptance rate is decreased and genuine acceptance rate is increased than existing method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.248-256
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2007
Recently, the network Infrastructure grows rapidly and the digital image compression technique has made remarkable progress. Therefore, the demand of the real-time image surveillance system which uses a network camera server has been increasing. Network Camera Server has emerged as an attractive alternative to the CCTV for the wireless video surveillance. In this article, the model of JPEG Streamer for collecting and delivering JPEG image is designed and realized as a key module for the wireless video surveillance system. The thread pool and shared memory have been used to improve the stability and efficiency of the JPEG Streamer. In addition, the concept of double buffering is of much benefit to improve the quality of real-time image. In this article, the wireless video surveillance system by using JPEG Streamer is suggested to send the real-time image through the wireless internet with the personal digital assistance (PDA).
Maintaining steady and low temperature during distribution process is a key technique to inhibit microbial growth, one of the most important factors in determining the shelf life. It is possible to provide high-quality fresh products to consumers only when precise and adequate temperature control is guaranteed throughout the entire distribution process for fresh seafood. This study investigated the shelf-life of packaged fresh flounder (Paralichthys Olivaceus) in order to learn the feasibility of super-chilled distribution of fresh seafood. To estimate the shelf life, weight, number of bacteria such as E. coli, pH, sensory test and volatile basic nitrogen were investigated. As a result of the study, the difference in shelf life of 6 days at the super-chilling temperature (0±1℃) and 1 day at the general refrigeration temperature (8±2℃) (based on volatile base nitrogen) showed the market possibility of super-chilling distribution. Through additional empirical studies such as packaging methods and economic feasibility, it is expected to promote commercialization of super-chilling containers and packaging system developed in the future and secure customer reliability.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.8
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pp.637-648
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2021
This paper aims to propose new reentry guidance for Korean Space plane (KSP). Similar to the Space Shuttle guidance concept, a reference drag profile is first determined to satisfy several flight path constraints and boundary conditions, and the proposed guidance commands are realized in a way to track the predetermined reference drag profile. To this end, the drag dynamics is examined. The investigation uncovers that the dynamics characteristics of the drag and the flight path angle are considerably different. Based on this fact, the proposed guidance commands are determined using the time-scale separation technique and the feedback linearization methodology. The key feature of the proposed guidance lies in its simple structure and a clear working mechanism. Therefore, the proposed method is simple to implement compared to existing methods. Numerical simulations are performed to investigate the performance of the proposed method.
Stem cells are attracting attention as a key element in future medicine, satisfying the desire to live a healthier life with the possibility that they can regenerate tissue damaged or degenerated by disease or aging. Stem cells are defined as undifferentiated cells that have the ability to replicate and differentiate themselves into various tissues cells. Stem cells, commonly encountered in clinical or preclinical stages, are largely classified into embryonic, adult, and induced pluripotent stem cells. Recently, stem cell transplantation has been frequently applied to the treatment of pain as an alternative or promising approach for the treatment of severe osteoarthritis, neuropathic pain, and intractable musculoskeletal pain which do not respond to conventional medicine. The main idea of applying stem cells to neuropathic pain is based on the ability of stem cells to release neurotrophic factors, along with providing a cellular source for replacing the injured neural cells, making them ideal candidates for modulating and possibly reversing intractable neuropathic pain. Even though various differentiation capacities of stem cells are reported, there is not enough knowledge and technique to control the differentiation into desired tissues in vivo. Even though the use of stem cells is still in the very early stages of clinical use and raises complicated ethical problems, the future of stem cells therapies is very bright with the help of accumulating evidence and technology.
Brine leakage is a common phenomenon during construction facilitated by artificial freezing technique, threatening the stability of frozen wall due to the continual thawing of already frozen domain. This paper takes the frequently encountered soft clay in Wujiang District as the study object, and remolded specimens were prepared by mixing calcium chloride solutions at five levels of concentration. Both the deformation and pore water pressure of frozen specimens during thawing were investigated by two-stage loading tests. Three sections were noted from the changes in the strain rate of specimens during thawing at the first-stage load, i.e., instantaneous, attenuated, and quasi-stable sections. During the second-stage loading, the deformation of post-thawed soils is closely correlated with the dissipation of pore water pressure. Two characteristic indexes were obtained including thaw-settlement coefficient and critical water content. The critical water content increases positively with salt content. The higher water content of soil leads to a larger thaw-settlement coefficient, especially at higher salt contents, based on which an empirical equation was proposed and verified. The normalized pore water pressure during thawing was found to dissipate slower at higher salt contents, with a longer duration to stabilize. Three physical indexes were experimentally determined such as freezing point, heat conductivity and water permeability. The freezing point decreases at higher salt contents, especially as more water is involved, like the changes in heat conductivity. The water permeability maintains within the same order at the considered range of salt contents, like the development of the coefficient of consolidation. The variation of the pore volume distribution also accounts for this.
Biocementation due to the microbially induced calcium carbonate precipitation (MICP) process is a potential technique that can be used for soil improvement. However, the effect of biocementation may be affected by many factors, including nutrient concentration, bacterial strains, injection strategy, temperature, pH, and soil type. This study investigates mainly the effect of chemical concentration on the formation of calcium carbonate (e.g., quantity, size, and crystalline structure) and unconfined compressive strength (UCS) using different treatment time and chemical concentration in the biotreatment. Two chemical concentrations (0.5 and 1.0 M) and three different treatment times (2, 4, and 8 cycles) were studied. The effect of chemical concentrations on the treatment was also examined by making the total amount of chemicals injected to be the same, but using different times of treatment and chemical concentrations (8 cycles for 0.50 M and 4 cycles for 1.00 M). The UCS and CCC were measured and scanning electron microscopy (SEM) analysis was carried out. The SEM images revealed that the sizes of calcium carbonate crystals increased with an increase in chemical concentrations. The UCS values resulting from the treatments using low concentration were slightly greater than those from the treatments using high concentration, given the CCC to be more or less the same. This trend can be attributed to the size of the precipitated crystals, in which the cementation efficiency increases as the crystal size decreases, for a given CCC. Furthermore, in the high concentration treatment, two mineral types of calcium carbonate were precipitated, namely, calcite and amorphous calcium carbonate (ACC). As the crystal shape and morphology of ACC differ from those of calcite, the bonding provided by ACC can be weaker than that provided by calcite. As a result, the conditions of calcium carbonate were affected by test key factors and eventually, contributed to the UCS values.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1814-1828
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2021
Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.
Design is a key factor that determines the competitiveness of products in the textile and fashion industry. It is very important to measure the similarity of the proposed design in order to prevent unauthorized copying and to confirm the originality. In this study, a deep learning technique was used to quantify features from images of textile designs, and similarity was measured using Spearman correlation coefficients. To verify that similar samples were actually detected, 300 images were randomly rotated and color changed. The results of Top-3 and Top-5 in the order of similarity value were measured to see if samples that rotated or changed color were detected. As a result, the VGG-16 model recorded significantly higher performance than did AlexNet. The performance of the VGG-16 model was the highest at 64% and 73.67% in the Top-3 and Top-5, where similarity results were high in the case of the rotated image. appear. In the case of color change, the highest in Top-3 and Top-5 at 86.33% and 90%, respectively.
Controlling the total survey error including sampling error and non-sampling error is very important in sampling design. Non-sampling error caused by non-response accounts for a large proportion of the total survey error. Many studies have been conducted to handle non-response properly. Recently, a lot of non-response imputation methods using machine learning technique and traditional statistical methods have been studied and practically used. Most imputation methods assume MCAR(missing completely at random) or MAR(missing at random) and few studies have been conducted focusing on MNAR (missing not at random) or NN(non-ignorable non-response) which cause bias and reduce the accuracy of imputation. In this study, we propose a non-response imputation method that can be applied to non-ignorable non-response. That is, we propose an imputation method to improve the accuracy of estimation by removing the bias caused by NN. In addition, the superiority of the proposed method is confirmed through small simulation studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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