Usually, the skin pigmentation detection and diagnosis are made by clinicians. In this process it is subjective and non-quantitative. We develop an approach to detect and measure the different pigmentation lesions base on computer vision technology. In the paper we study several usually used skin-detecting color space like HSV, YCbCr and normalized RGB. We compare their performance with illumination influence for detecting the pigmentation lesions better. Base on a relatively stable color space, we propose an approach which is RGB channels vector difference characteristic for the detection. After the object region detection, we also use the difference to measure the difference between the lesion and the surrounding normal skin. From the experiment results, our approach can effectively detect the pigmentation lesion, and perform robustness with different illumination.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.4
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pp.585-592
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2003
Among various sensitivity evaluation techniques, semi-analytical method(SAM) is quite popular since this method is more advantageous than analytical method(AM) and global finite difference method(FDM). However, SAM reveals severe inaccuracy problem when relatively large rigid body motions are identified fur individual elements. Such errors result from the numerical differentiation of the pseudo load vector calculated by the finite difference scheme. In the present study, an iterative method combined with mode decomposition technique is proposed to compute reliable semi-analytical design sensitivities. The improvement of design sensitivities corresponding to the rigid body mode is evaluated by exact differentiation of the rigid body modes and the error of SAM caused by numerical difference scheme is alleviated by using a Von Neumann series approximation considering the higher order terms for the sensitivity derivatives.
Park, In-Kwan;Park, Sang-Young;Choi, Kyu-Hong;Choi, Sung-Ki;Park, Jong-Uk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.25
no.3
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pp.283-290
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2008
Satellite formation flying can provide the platform for interferometric observation to acquire the precise data and ensure the flexibility for space mission. This paper presents development and verification of an algorithm to estimate the baseline between formation flying satellites. To estimate a baseline(relative navigation) in real time, EKF(Extended Kalman Filter) and UKF(Unscented Kalman Filter) are used. Measurements for updating a state-vector in Kalman Filter are GPS single difference data. In results, The position errors in estimated baseline are converged to less than ${\pm}1m$ in both EKF and UKF. And as using the two types of Kalman filter, it is clear that the unscented Kalman filter shows a relatively better performance than the extended Kalman filter by comparing an efficiency to the model which has a non-linearity.
Density functional MO calculations for the methylsilole anion of $[C_4H_4SiMe]^-$ and methylgermole anion of $[C_4H_4SiMe]^-$ at the B3LYP (full)/6-311+$G^*$ level (GAUSSIAN 94) were carried out and characterized by frequency analysis. The ground state structure for the methylsilole anion and methylgermole anion is that the methyl group is pyramidalized with highly localized structure. The difference between the calculated $C_{\alpha}-C_{\beta}$ and $C_{\beta}-C_{\beta}$ distances are 9.4 and 11.5 pm, respectively. The E-Me vector forms an angle of $67.9^{\circ}$ and $78.2^{\circ}$ with the $C_4E$ plane, respectively. The optimized structures of the saddle point state for the methylsilole anion and methylgermole anion have been also found as a planar with highly delocalized structure. The optimized $C_{\alpha}-C_{\beta}$ and $C_{\beta}-C_{\beta}$ distances are nearly equal for both cases. The methyl group is located in the plane of $C_4E$ ring and the angle between the E-Me vector and the $C_4E$ plane for the methylsilole anion and methylgermole anion is $2.0^{\circ}$ and $2.3^{\circ}$, respectively. The energy difference between the ground state structure and the transition state structure is only 5.1 kcal $mol^{-1}$ for the methylsilole anion. However, the energy difference of the methylgermole anion is 14.9 kcal $mol^{-1}$, which is much higher than that for the corresponding methylsilole monoanion by 9.8 kcal $mol^{-1}$. Based on MO calculations, we suggest that the head-to-tail dimer compound, 4, result from [2+2] cycloaddition of silicon-carbon double bond character in the highly delocalized transition state of 1. However, the inversion barrier for the methylgermole anion is too high to dimerize.
Zhou, Xiafeng;Zhong, Changming;Li, Zhongchun;Li, Fu
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.1
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pp.49-60
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2022
Motivated by the high-resolution properties of high-order Weighted Essentially Non-Oscillatory (WENO) and flux limiter (FL) for steep-gradient problems and the robust convergence of Jacobian-free Newton-Krylov (JFNK) methods for nonlinear systems, the preconditioned JFNK fully implicit high-order WENO and FL schemes are proposed to solve the transient two-phase two-fluid models. Specially, the second-order fully-implicit BDF2 is used for the temporal operator and then the third-order WENO schemes and various flux limiters can be adopted to discrete the spatial operator. For the sake of the generalization of the finite-difference-based preconditioning acceleration methods and the excellent convergence to solve the complicated and various operational conditions, the random vector instead of the initial condition is skillfully chosen as the solving variables to obtain better sparsity pattern or more positions of non-zero elements in this paper. Finally, the WENO_JFNK and FL_JFNK codes are developed and then the two-phase steep-gradient problem, phase appearance/disappearance problem, U-tube problem and linear advection problem are tested to analyze the convergence, computational cost and efficiency in detailed. Numerical results show that WENO_JFNK and FL_JFNK can significantly reduce numerical diffusion and obtain better solutions than traditional methods. WENO_JFNK gives more stable and accurate solutions than FL_JFNK for the test problems and the proposed finite-difference-based preconditioning acceleration methods based on the random vector can significantly improve the convergence speed and efficiency.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.79-84
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2015
In a distribution of digital image, there is a serious problem that is a distribution of the altered image by a forger. For the problem solution, this paper proposes a median filtering (MF) image forensic decision algorithm using a feature vector according to the pixel value's gradients. In the proposed algorithm, AR (Autoregressive) coefficients are computed from pixel value' gradients of original image then 1th~6th order coefficients to be six feature vector. And the reconstructed image is produced by the solution of Poisson's equation with the gradients. From the difference image between original and its reconstructed image, four feature vector (Average value, Max. value and the coordinate i,j of Max. value) is extracted. Subsequently, Two kinds of the feature vector combined to 10 Dim. feature vector that is used in the learning of a SVM (Support Vector Machine) classification for MF (Median Filtering) detector of the altered image. On the proposed algorithm of the median filtering detection, compare to MFR (Median Filter Residual) scheme that had the same 10 Dim. feature vectors, the performance is excellent at Unaltered, Averaging filtering ($3{\times}3$) and JPEG (QF=90) images, and less at Gaussian filtering ($3{\times}3$) image. However, in the measured performances of all items, AUC (Area Under Curve) by the sensitivity and 1-specificity is approached to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed algorithm is 'Excellent (A)'.
An adaptive bit-reduced mean absolute difference (ABRMAD) is presented as a criterion for the block-matching algorithm (BMA) to reduce the complexity of the VLSI Implementation and to improve the processing time. The ABRMAD uses the lower pixel resolution of the significant bits instead of full resolution pixel values to estimate the motion vector (MV) by examining the pixels Ina block. Simulation results show that the 4-bit ABRMAD has competitive mean square error (MSE)results and a half less hardware complexity than the MAD criterion, It has also better characteristics in terms of both MSE performance and hardware complexity than the Minimax criterion and has better MSE performance than the difference pixel counting(DPC), binary block-matching with edge-map(BBME), and bit-plane matching(BPM) with the same number of bits.
Since digital images and videos are rapidly increasing in the internet with the spread of mobile computers and smartphones, research on image retrieval has gained tremendous momentum. Color, shape, and texture are major features used in image retrieval. Especially, color information has been widely used in image retrieval, because it is robust in translation, rotation, and a small change of camera view. This paper proposes a new method for histogram refinement based on local color difference. Firstly, the proposed method converts a RGB color image into a HSV color image. Secondly, it reduces the size of color space from 2563 to 32. It classifies pixels in the 32-color image into three groups according to the color difference between a central pixel and its neighbors in a 3x3 local region. Finally, it makes a color difference vector(CDV) representing three refined color histograms, then image retrieval is performed by the CDV matching. The experimental results using public image database show that the proposed method has higher retrieval accuracy than other conventional ones. They also show that the proposed method can be effectively applied to search low resolution images such as thumbnail images.
Color image quantization is a process of selecting a set of colors to display an image with some representative colors without noticeable perceived difference. It is very important in many applications to display a true color image in a low cost color monitor or printer. The basic problem is how to display 256 colors or less colors, called color palette, In this paper, we propose improved binary tree vector quantization based on spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine the weights based on the responsibility of human visual system according to changes of three Primary colors in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get the better result in subjective quality test and WSNR.
A cDNA encoding a cysteine protease inhibitor (CPI) was isolated from the cDNA library of clamworm Perinereis aibuhitensis Grube. The deduced amino acid sequence analysis showed that the protein had 51%, 48%, and 48% identity with Zgc:153129 from Danio rerio, cystatin B from Theromyzon tessulatum, and the ChainA, stefin B tetramer from Homo sapiens, respectively. The gene was cloned into the intracellular expression vector pET-15b and expressed in Escherichia coli. The recombinant CPI (PA-CPI) was purified by affinity chromatography on Ni-charged resin and ion-exchange chromatography on DEAE-Sepharose FF. The relative molecular mass of PA-CPI was 16 kDa as deduced by SDS-PAGE. Activity analysis showed that the recombinant protein could inhibit the proteolytic activity of papain. A constitutive and secretive expression vector was also constructed, and the cDNA encoding CPI was subcloned into the vector for extracellular expression. Western blotting analysis results showed that the PA-CPI was secreted into the medium. Bioassay demonstrated that E. coli DH5${\alpha}$ harboring pUC18ompAcat-CPI showed a significant difference in mortality to the Asian longhorned beetle Anoplophora glabripennis compared with untransformed E. coli DH5${\alpha}$ and control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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