This paper presents a fast block-matching algorithm based on the normalized cross-correlation, where the elimination order is determined based on the gradient magnitudes of subblocks in the current macroblock. Multilevel Cauchy-Schwartz inequality is derived to skip unnecessary block-matching calculations in the proposed algorithm. Also, additional complexity reduction is achieved re-using the normalized cross correlation values for the spatially neighboring macroblock because the search areas of adjacent macroblocks are overlapped. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the speed-up ratio up to about 3 times in comparison with the existing algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.3976-3990
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2022
Currently, cross-attention is widely used in Siamese trackers to replace traditional correlation operations for feature fusion between template and search region. The former can establish a similar relationship between the target and the search region better than the latter for robust visual object tracking. But existing trackers using cross-attention only focus on rich semantic information of high-level features, while ignoring the appearance information contained in low-level features, which makes trackers vulnerable to interference from similar objects. In this paper, we propose a Multi-level Cross-attention Siamese network(MCSiam) to aggregate the semantic information and appearance information at the same time. Specifically, a multi-level cross-attention module is designed to fuse the multi-layer features extracted from the backbone, which integrate different levels of the template and search region features, so that the rich appearance information and semantic information can be used to carry out the tracking task simultaneously. In addition, before cross-attention, a target-aware module is introduced to enhance the target feature and alleviate interference, which makes the multi-level cross-attention module more efficient to fuse the information of the target and the search region. We test the MCSiam on four tracking benchmarks and the result show that the proposed tracker achieves comparable performance to the state-of-the-art trackers.
Applications have evolved with the evolution of smartphones, and the search structure is changing as well. In this study, we searched through various cases of cross platform and found out the search pattern and suggested correct usage method accordingly. As a result, the search structure for cross platform can be divided into persistent navigation, temporary navigation, and auxiliary navigation. Persistent navigation is available in a hierarchical structure using springboards, lists, galleries, and top menus. Temporary navigation can take advantage of drawers, toggle menus, and pie menus, while secondary navigation can provide the same experience across platforms using an accordion menu or scrolling.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.371-388
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2023
In recent years, the business model innovation of small and medium-sized enterprises has become a hot research issue, and it is also regarded as an important hot issue to promote the transformation and development of small and medium-sized enterprises and promote economic transformation and development. In this study, we analyzes the influence of cross-border search and dynamic capabilities of small and medium-sized enterprises in China on business model innovation. The model of influencing factors is established. After collecting relevant data through questionnaire survey, the model is verified and analyzed. It is verified that for small and medium-sized enterprises in China, dynamic capability and cross-border search have a positive and significant impact on enterprise business model innovation, and dynamic capability plays an intermediary role between cross-border search and enterprise business model innovation. Through this paper, we can give some enlightenment to the business model innovation of small and medium-sized enterprises in China.
Purpose: This study examined whether there are seasonal variations in the number of plantar fasciitis cases from the database of the Korean Health Insurance Review & Assessment Service and an internet search of the volume data related to plantar fasciitis and whether there are correlations between variations. Materials and Methods: The number of plantar fasciitis cases per month was acquired from the Korean Health Insurance Review & Assessment Service from January 2016 to December 2019. The monthly internet relative search volumes for the keywords "plantar fasciitis" and "heel pain" were collected during the same period from DataLab, an internet search query trend service provided by the Korean portal website, Naver. Cosinor analysis was performed to confirm the seasonality of the monthly number of cases and relative search volumes, and Pearson and Spearman correlation analysis was conducted to assess the correlation between them. Results: The number of cases with plantar fasciitis and the relative search volume for the keywords "plantar fasciitis" and "heel pain" all showed significant seasonality (p<0.001), with the highest in the summer and the lowest in the winter. The number of cases with plantar fasciitis was correlated significantly with the relative search volumes of the keywords "plantar fasciitis" (r=0.632; p<0.001) and "heel pain" (r=0.791; p<0.001), respectively. Conclusion: Both the number of cases with plantar fasciitis and the internet search data for related keywords showed seasonality, which was the highest in summer. The number of cases showed a significant correlation with the internet search data for the seasonality of plantar fasciitis. Internet big data could be a complementary resource for researching and monitoring plantar fasciitis.
In this paper, an optimization study on a helicopter rotor blade cross-section was made. Generalization was made to the baseline cross-section to simplify the analysis. To have better performance in aeroelastic response, with the aerodynamic center being the origin of the baseline, the distance between aerodynamic center and shear center, and the distance between mass center and shear center of the blade were minimized. For efficient searching of optimum solutions over the design space, grid search method, which is a method of graphical search was used. Two design variables, radius of balancing weight at leading edge, and offset of the spar from leading edge were selected for the study. Cubic spline interpolation method was used to accommodate searching of the optimum solution. 2-Leveled searching system was devised in accordance with the interpolation method. Optimum solution was found to show 6% decrease in both distance between aerodynamic center and shear center, and mass center and shear center to the baseline.
A computer program has been developed for the optimum design of prestressed concrete beams under flexure. Optimum values of prestressing force, tendon configuration, and cross-sectional dimensions are determined subject to constraints on the design variables and stresses. 28 constraints have been used including flexural stresses, cover requirement, the aspect ratios for top and bottom flanges and web part of a beam and ultimate moment. The objective function contains cost of concrete, prestressing force and formwork. Using this function, it is possible to obtain minimum cost design, minimum weight or cross-sectional area of concrete design and minimum prestressing force design. Besides the idealized I-shaped cross-section, which is widely used in literature, a general I-shaped cross-section with eight geometrical design variables are used here. Four examples, one of which is available in the literature and the others are modified form of it, have been solved for minimum cost and minimum cross-sectional area designs and the results are compared. The computer program, which employs modified grid search optimization method, can assist a designer in producing efficient designs rapidly and easily. Considerable savings in computational work are thus made possible.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.153-157
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2006
기존의 탐색 알고리즘은 탐색 창 내의 원점에서 탐색을 시작한다. 하지만 영상은 일정한 방향으로 규칙적으로 움직이는 것이 많기 때문에 Frame$_t$ 의 움직임 벡터(MV)가 Frame$_{t-1}$의 움직임 벡터와 같을 가능성이 크다. 이를 참고하여 본 논문에서는 시작점을 원점뿐만 아니라 Frame$_{t-1}$의 MV까지도 예측 시작점으로 선택하여 탐색의 시작점을 다양화 하였다. 실험 결과 탐색 시작점을 다양화 함으로써 full search를 제외한 diamond search, hexagonal search, 4 step search등 기존의 탐색 알고리즘보다 30$\sim$80% 더 작은 SAD값을 구할 수 있었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.7
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pp.99-108
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2008
For video compression, we have to consider two performance factors that are the search speed and coded video's quality. In this paper, we propose an enhanced fast block matching algorithm using the spatial correlation of the video sequence and the center-biased characteristic of motion vectors(MV). The proposed algorithm first finds a predicted motion vector from the adjacent macro blocks of the current frame and determines an exact motion vector using the cross pattern and a flat hexagon search pattern. From the performance evaluations, we can see that our algorithm outperforms both the hexagon-based search(HEXBS) and the cross-hexagon search(CHS) algorithms in terms of the search speed and coded video's quality. Using our algorithm, we can improve the search speed by up to 31%, and also increase the PSNR(Peak Signal Noise Ratio) by at most 0.5 dB, thereby improving the video quality.
Job search research has been criticized for failing to study the dynamics and change of the job search process. A lot of previous researches have used cross-sectional designs and treated job search as a static process. As a result, job search research has failed to examine how job seekers' behaviors change during the course of their search. This paper examined changes In job search behaviors(preparatory and active job search behavior, and job search intensity) and the effects of individual difference variables(self-esteem, self-efficacy, extroversion, agreeableness, conscientiousness, openness) on job search behaviors. Data were gathered from 404 university students who had not found employment at the time of beginning of second semester The results of t-test pairs indicated that job seeking students increased their preparatory job search behavior and active job search behavior, but didn't job search intensity. The results of multiple regression showed that self-efficacy had strong relationship with preparatory and active job search behavior, and job search intensity, but self-esteem had not any relationship with them. Among big-5 personality, extroversion had relationship with active job search behavior and job search intensity, and agreeableness only with job search intensity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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