In this paper, we propose an efficient document layout analysis algorithm that includes table detection. Typical methods of document layout analysis use the height and gap between words or columns. To correspond to the various styles and sizes of documents, we propose an algorithm that uses the mean value of the distance transform representing thickness and compare with components in the local area. With this algorithm, we combine a table detection algorithm using the same feature as that of the text classifier. Table candidates, separators, and big components are isolated from the image using Connected Component Analysis (CCA) and distance transform. The key idea of text classification is that the characteristics of the text parallel components that have a similar thickness and height. In order to estimate local similarity, we detect a text region using an adaptive searching window size. An improved adaptive run-length smoothing algorithm (ARLSA) was proposed to create the proper boundary of a text zone and non-text zone. Results from experiments on the ICDAR2009 page segmentation competition test set and our dataset demonstrate the superiority of our dataset through f-measure comparison with other algorithms.
얼굴검출 작업에서 다양한 형태를 가지는 후보영역을 정사하기 위한 기하학적 연산과정이 수반된다. 본 논문에서는 컬러영상에서 색도 분포 특성을 이용함으로써 얼굴가림과 방향에 영향을 받지 않고 얼굴 유효특징점을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 얼굴의 특징점 주변에서 Cb와 Cr이 일관적인 색도차를 가진다는 점에 착안한 것으로써, 기본 색도차 영상인 Eye맵 마스크에서 특징점을 효과적으로 강조시킬 수 있는 평균-그레이 모폴로지 연산을 수행한다. 실험을 통해, 제안한 방법이 가변적 형태의 후보영역에 대해서도 강인하게 얼굴의 유효특징점을 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
This paper describes eye detection algorithm using edge information and Support Vector Machine (SVM). We adopt an edge detection and labelling algorithm to detect isolated components. Detected candidate eye pairs finally verified by SVM using Radial Basis Function (RBF) kernel. A detection rate over the test set has been achieved more than 90%, and compared with template matching method. this proposed method significantly reduced FAR.
Objectives: A content analysis was conducted to examine whether the current school textbooks providing smoking information are effective or not. Methods: The authors reviewed 111 qualified textbooks using elementary through high schools during 2006-2007 academic year in Korea. Educational components were coded with an analysis tool developed through the present research. Result: Tobacco education components were narrowly focused on long-term physiological consequences of tobacco use, addictiveness, and harmful ingredients and they were repetitively shown in the textbooks. Negative health consequences such as lung cancer were emphasized 10 times among 12 smoking-related textbooks. Educational messages or contents are mainly based on medical knowledge (72%) rather than psycho-social components. The US school-based smoking prevention programs, however, employ psycho-social approach with cognitive and life-skill components and they contain only 7-17% of smoking-related medical knowledge. In order to increase psycho-social smoking prevention components in Korean textbooks, the present study identified social subjects of textbooks (and relating core sessions) for elementary, middle, and high school. It also provided guidelines for school instructors to use. Conclusion: Adolescent smoking behavior is not caused by the deficit of health information, but mostly by social influences including media and peer pressure. School textbooks proving smoking information need to increase psycho-social context. One of the most effective ways as a psycho-social smoking prevention program is to use social subjects (or curriculum) of textbooks such as social studies, ethics, social cultures, social environment, and home management.
대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 어레이를 통하여 영상의 컬러를 획득하고 비어 있는 화소를 보간하는 방법을 사용한다. 이로 인해 원 화소와 보간된 화소는 서로 다른 통계적 특정을 가지고 있다. 영상에 컬러 조작이 일어나면, RGB 컬러 채널로 이루어진 컬러 필터 어레이의 패턴에 변화가 생기게 된다. 이러한 특성을 이용하여 영상의 컬러 조작 검출 방법이 제안되었다. 기존의 방법은 녹색 채널의 값만을 이용하여 미리 정해진 블록 내에서 최댓값 또는 최솟값을 벗어나는 화소의 수를 이용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄 영역을 제거하기 못하며, 녹색이 거의 없는 영상에 대한 조작을 검출 할 수 없는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 컬러 채널의 정규화와 가중치 합을 이용한 개선된 컬러 조작 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄한 영역을 제거하고, 모든 색상을 사용하기 때문에 조작 검출의 오차를 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안 방법이 기존의 방법과 비교하여 우수한 컬러 조작 검출 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.
This paper presents an adaptive recursive least squares algorithm (ARLS) for detecting voltage sag and voltage swell events in power systems. Different methods have been developed to detect voltage sag and voltage swell. Some of them use window techniques, which are too slow when voltage sag or swell mitigation is required. Others depend on the extraction of a single non-stationary sinusoidal signal out of a given multi-components input signal, and therefore they don't consider the harmonic components in calculating the voltage root mean square value (rms). The method, proposed in this paper, is capable of estimating the voltage rms taking into account all harmonic components. The method is tested by applying it to different, simulated signals using ATP program, and compared with voltage sag detection algorithms.
Traditional Chinese Medicines (TCM) have attracted great interest in recent researchers as alternative medicines for incurable diseases. This review focuses on qualitative and quantitative analytical approaches for bioactive metabolites of components flavonoids and saponins of traditional Chinese medicines by TLC system, although various methods have been introduced. Emphasis will be put on the processes of metabolite extraction from intestinal bacterial cultures or urines, separation (mobile phase) and detection. The identified metabolites by selection of extraction solvent and detection methods are also discussed. In addition, metabolite determinations of flavonoids (baicalin, apiin, rutin, quercetin, quercitrin, kaempferol, diosmin, hesperidin, poncirin, naringin, puerarin, daidzin, daidzein, tectoridin) and saponins (ginsenosides, kalopanaxsaponins, glycyrrhizin, chiisanoside, saikosaponins, soyasaponins) in culture fluid, in urine and in some herbal formula extracts are summarized. These bioactive metabolites of these components by intestinal microflora should be connected to pharmacological actions.
An advanced active power filter for the compensation of instantaneous harmonic current components in nonlinear current load is presented in this paper. A novel signal processing technique using an adaptive neural network algorithm is applied for the detection of harmonic components generated by three-phase nonlinear current loads and this method can efficiently determine the instantaneous harmonic components in real time. The control strategy of the switching signals to compensate current harmonics of the three-phase inverter is also discussed and its switching signals are generated with the space voltage vector modulation scheme. The validity of this active filtering processing system to compensate current harmonics is substantiated on the basis of simulation results.
In this paper, we propose a hybrid feature extraction method in which Principal Components Analysis is combined with optimized k-Means clustering technique. Our approach hierarchically reduces the redundancy of features with high explanation in principal components analysis for choosing a good subset of features critical to improve the performance of classifiers. Based on this result, we evaluate the performance of intrusion detection by using Support Vector Machine and a nonparametric approach based on k-Nearest Neighbor over data sets with reduced features. The Experiment results with KDD Cup 1999 dataset show several advantages in terms of computational complexity and our method achieves significant detection rate which shows possibility of detecting successfully attacks.
Detection of fatigue cracks at an early stage of their development is important in structural health monitoring. The breathing of cracks in a structure generates higher harmonic components of the exciting frequency in the frequency spectrum. Previously, the residual operational deflection shape (R-ODS) method was successfully applied to beams with a single crack. The method is based on the ODSs at the exciting frequency and its higher harmonic components which consider both amplitude and phase information of responses to map the deflection pattern of structures. Although the R-ODS method shows the location of a single crack clearly, its identification for the location of multiple cracks in a structure is not always obvious. Therefore, an improvement to the R-ODS method is presented here to make the identification process distinct for the beams with multiple cracks. Numerical and experimental examples are utilised to investigate the effectiveness of the improved method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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