Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.
This paper describes a effective information compressor algorithm for the fourth industrial technology. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because input images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a effective information algorithm for variable environment variable under outdoor is proposed, which apply the Kalman Estimation Modeling and adaptive threshold on pixel level to separate foreground and background images from current input image. In results, the better SNR of about 3dB~5dB and about 10%~25% noise distribution rate in the proposed method. Furthermore, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor and better result Information.
Unsteady vaporization of a droplet quiescent in a high pressure environment are studied with emphasis placed oil the modeling of equilibrium at vapor-liquid interface. Complete set of conservation equations for liquid and gas phases is numerically time integrated. Vapor-liquid interfacial thermodynamics are solved by f]ash equilibrium calculation method. The model was proper]y validated with experiment and the improvement in the solution accuracy was made. Vaporization of n-pentane fuel droplet in nitrogen background gas is examined. Effects of ambient gas solubility, property variation, transient diffusion, and multicomponent transport on the droplet vaporization are investigated systematically. High-pressure effects on the droplet vaporization is examined and discussed.
Three different outflow boundary conditions are considered in modeling the East Sea circulation. The first one is that of the conventional constant volume transport (CT). The second one is the Orlanski radiation boundary condition (OR). The third one is that of the constant sea level just outside the outflow boundary (SL). In the third condition, the outflow current is set to be driven by the sea level differences across the outflow open-boundary lines, based on the recent knowledge that the Tsushima Current is driven by the sea level differences across the inflow and outflow boundaries. In case of OR it takes too much time to reach the steady state, resulting in a large increase of Tsushima Current Water in the basin and low level of kinetic energy. Both CT and SL reach the steady state in a relatively short time. However, SL is more recommendable, because it is based on physical background and generates less numerical noises than CT.
Nowadays, one of the serious Problems in KEPCO system is the more higher fault current than the SCC(Short Circuit Capacity) of circuit breaker. There are many alternatives to reduce the increased fault current. As the superconductivity technology has been develops, the HTS-FCL(High Temperature Superconductor-Fault Current Limiter) can be a one of the attractive alternatives to solve the fault current problem. Under the this background, this paper presents distribution system EMTDC modeling and the application of EMTDC model for resistance type HTS-FCL in the developed distribution system model.
State-of-the-art speaker recognition systems may work better for the English language. However, if the same system is used for recognizing those who speak different languages, the systems may yield a poor performance. In this work, the decisions of a Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) and a learning vector quantization (LVQ) are combined to improve the recognition performance of a multilingual speaker identification system. The difference between these classifiers is in their modeling techniques. The former one is based on probabilistic approach and the latter one is based on the fine-tuning of neurons. Since the approaches are different, each modeling technique identifies different sets of speakers for the same database set. Therefore, the decisions of the classifiers may be used to improve the performance. In this study, multitaper mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) are used as the features and the monolingual and cross-lingual speaker identification studies are conducted using NIST-2003 and our own database. The experimental results show that the combined system improves the performance by nearly 10% compared with that of the individual classifier.
본 논문에서는 복잡한 다중경로를 갖는 가정 전력선에 대한 채널 모델을 분석적 방법으로 전달함수를 분석하였다. 전력선의 배경잡음을 고려한 채널 모델 전달함수를 OFDM 시스템에 적용하였으며, QPSK 및 16-QAM 변조신호에 대한 BER 관계를 분석하였다. 광대역 전력선 통신시스템에 대한 OFDM 변조의 이득 관계를 제시함으로서 OFDM을 적용한 특성 파라미터를 예측할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
Discrete Wavelet Transform (DWT) has been applied to the Direct Numerical Simulation (DNS) data of turbulent channel flow. DWT splits the turbulent flow into two orthogonal parts, one corresponding to coherent structures and the other to incoherent background flow. The coherent structure is extracted from not vorticity field but velocity's since the channel flow is not isoropic. By comparing DWT's result of channel flow with that of isotropic flow, it is shown that coherent structure maintains the properties of original channel flow. The velocity field of coherent structures can be represented by few wavelet modes and that these modes are sufficient to reproduce the velocity probability density function (PDF) and the energy spectrum over the entire inertial range. The remaining incoherent background flow is homogeneous, has small amplitude, and is uncorrelated. These results are compared with those obtained for the same compression rate using large eddy simulation (LES) filtering. In contrast to the incoherent background flow of DWT, the LES subgrid scales have a much larger amplitude and are correlated, which makes their statistical modeling more difficult.
Discrete Wavelet Transform (DWT) has been applied to the Direct Numerical Simulation (DNS) data of turbulent channel flow. DWT splits the turbulent flow into two orthogonal parts, one corresponding to coherent structures and the other to incoherent background flow. The coherent structure is extracted from not vorticity field but velocity's since the channel flow is not isotropic. By comparing DWT's result of channel flow with that of isotropic flow, it is shown that coherent structure maintains the properties of original channel flow. The velocity field of coherent structures can be represented by few wavelet modes and that these modes are sufficient to reproduce the velocity probability distribution function (PDF) and the energy spectrum over the entire inertial range. The remaining incoherent background flow is homogeneous, has small amplitude, and is uncorrelated. These results are compared with those obtained for the same compression rate using large eddy simulation (LES) filtering. In contrast to the incoherent background flow of DWT, the LES subgrid scales have a much larger amplitude and are correlated, which makes their statistical modeling more difficult.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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