Classification of fingerprints is one of the major subjects on which many researchers have been studying for efficient identification. But fingerprints should be preprocessed in various ways prior to being classified. Factors such as the accuracy and the processing time should be considered in classification of fingerprints. In this paper, we propose a method for classifying fingerprints into several frequent patterns. This method consists of two stages. A fingerprint image is first converted to a skeleton form to find out the center. Then it is identified as a member of one of preclassified pattern by the frequency domain feature. Experiments show that the proposed method is quite useful in classifying fingerprints into typical patterns.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.8
no.2
s.21
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pp.38-48
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2005
Instantaneous frequency of doppler signals is used to get the information of the relative velocity and the miss distance between a missile and a corresponding target. In this paper, we have performed time-frequency analysis and instantaneous frequency estimation with Short Time Fourier Transform(STFT), Wigner Ville Distribution(WVD) and Continuous Wavelet Transform(CWT) about the doppler signals generated by moving targets. Performance evaluation was performed using simulated doppler signals generated by a single moving target and two moving targets. From the results of the time-frequency analysis, we found that WVD method was the most efficient instantaneous frequency estimator among the three methods. But in case of two moving targets, WVD method got cross talks and CWT method got oscillation when two doppler frequencies were close to each other.
Moghaddam, Amir Bazrafshan;Bagheripour, Mohammad H.
Geomechanics and Engineering
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v.7
no.2
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pp.149-164
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2014
One of the most advanced classes of techniques for ground response analysis is based on the use of Transfer Functions. They represent the ratio of Fourier spectrum of amplitude motion at the free surface to the corresponding spectrum of the bedrock motion and they are applied in frequency domain usually by FFT method. However, Fourier spectrum only shows the dominant frequency in each time step and is unable to represent all frequency contents in every time step and this drawback leads to inaccurate results. In this research, this process is optimized by decomposing the input motion into different frequency sub-bands using Wavelet Multi-level Decomposition. Each component is then processed with transfer Function relating to the corresponding component frequency. Taking inverse FFT from all components, the ground motion can be recovered by summing up the results. The nonlinear behavior is approximated using an iterative procedure with nonlinear soil properties. The results of this procedure show better accuracy with respect to field observations than does the Conventional method. The proposed method can also be applied to other engineering disciplines with similar procedure.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.2
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pp.196-200
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1987
The following methods are proposed for implementing digital dual tone multi-frequency (DTMF) receiver: using infinite impulse response(IIR) digital filters, period-counting algorithm, discrete Fourier transform(DFT), and fast Fourier transform(FFT)[2]. The PARCOR(Partical Correlation) analysis method which has been widly used in the speech signal processing area is applied to the dual tone multi-frequency(DTMF) signal detection. This method is easy to implement digitally and stronger to digit simulation of speech than any other methods proposed up to date. Since sampling rate of 4KHz is used in the DTMF receiver for the detection of input DTMF signal originally sampled at 8KHz, it effects two times higher multiplexing efficiency.
The goal of this paper is to study decay properties of weak solutions to Cauchy problem of the non-stationary fractional Navier-Stokes equations. By using the Fourier splitting method, we give the time L2-decay rate of weak solutions, which reveals that L2-decay is generally determined by its linear generalized Stokes flow. In second part, we establish various decay results and the uniqueness of the two dimensional fractional Navier-Stokes flows. In the end of this article, as an appendix, the existence of global weak solutions is given by making use of Galerkin' method, weak and strong compact convergence theorems.
The moisture content of crude oil notably affects various aspects of oil production, storage, transportation, and exploration. However, accurately measuring this moisture content is challenging because of numerous influencing factors, leading to a lack of precision in existing detection methods. This inadequacy hinders the progress of China's petroleum industry. To overcome these challenges, this paper proposes a conductivity-based method for measuring crude oil moisture content. By employing an embedded system, we designed a sensor comprising five electrodes. Additionally, we developed signal excitation and signal processing circuits. Moreover, a software program was designed to analyze and compute the output signal using fast Fourier transform operations. This facilitated the identification of flow patterns, computation of relevant flow rates, and establishment of correlation rates based on frequency spectral characteristics. Based on experimental results, we established a functional relationship between measurement parameters and crude oil moisture content. This study enhanced the precision of moisture content measurement, thereby addressing existing limitations and fostering the advancement of China's petroleum industry.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.670-678
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2014
This paper presents a method to extract objects in radiographic images where all the allowable combinations of segmented regions are compared to a target object using Fourier descriptor. In the object extraction for usual images, a main problem is occlusion. In radiographic images, there is an advantage that the shape of an object is not occluded by other objects. It is because radiographic images represent the amount of radiation penetrated through objects. Considering the property of no occlusion in radiographic images, the shape based descriptors can be very effective to find objects. After all, the proposed object extraction method consists of three steps of segmenting regions, finding all the combinations of the segmented regions, and matching the combinations to the shape of the target object. In finding the combinations, we reduce a lot of computations to remove unnecessary combinations before matching. In matching, we employ Fourier descriptor so that the proposed method is rotation and shift invariant. Additionally, shape normalization is adopted to be scale invariant. By experiments, we verify that the proposed method works well in extracting objects.
We have classified barred galaxies for 418 RC3 sample galaxies within z < 0.01 from SDSS DR7 using the visual inspection, ellipse fitting method and Fourier analysis. We found the bar fraction to be ~60%, 43% and 70% for each method and that the ellipse fitting method tends to miss the bar when a large bulge hides the transition from bar to disk in early spirals. We also confirmed that the Fourier analysis cannot distinguish between a bar and spiral arm structure. These systematic difficulties may have produced the long-time controversy about bar fraction dependence on Hubble sequence, mass and color. We designed a new method to fine bars by analyzing the ratio map of bar strength in polar coordinates, which yields the bar fraction of ~27% and ~32% for SAB and SB, respectively. The consistency with visual inspection reaches around 70%, and roughly 90% of visual strong bar are classified as SAB and SB in our classification. Although our method also has a weakness that a large bulge lowers the value of bar strength, the missing bar fraction in early spirals is reduced to the level of ~1/4 compared to the ellipse fitting method. Our method can make up for the demerits of the previous automatic classifications and provide a quantitative bar classification that agrees with visual classification.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.3
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pp.34-40
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2002
In this paper, a new encryption method for a binary image using Phase modulation and Fourier transform is proposed. For decryption we use the characteristics of square law detector. In encryption process, a key image is obtained by phase modulation of 256 level random pattern and its Fourier transformation, and input image is encrypted by Fourier transforming the multiplication of the phase modulated random pattern and phase modulated input image. The encrypted image and key image have only phase information, so they can not be copied or counterfeited and the original image can not be decrypted without the key image. To reconstruct the original image, each phase mask of the key image and the encrypted image must be placed on each path of the Mach-Zehnder interferometry with Fourier transform lens and the output image is obtained in the form of intensity in the CCD(Charge Coupled Device) camera. The real-time decryption is possible in the proposed system by use of a LCD as a phase modulator and a CCD camera as an intensity detector. The proposed method shows a good performance in the computer simulation and optical experiment as an encryption scheme.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.2
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pp.43-52
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2017
Pattern Analysis is One of the Most Important Techniques in the Signal and Image Processing and Text Mining Fields. Discrete Fourier Transform (DFT) is Generally Used to Analyzing the Pattern of Signals and Images. We thought DFT could also be used on the Analysis of Text Patterns. In this Paper, DFT is Firstly Adapted in the World to the Sentence Plagiarism Detection Which Detects if Text Patterns of a Document Exist in Other Documents. We Signalize the Texts Converting Texts to ASCII Codes and Apply the Cross-Correlation Method to Detect the Simple Text Plagiarisms such as Cut-and-paste, term Relocations and etc. WordNet is using to find Similarities to Detect the Plagiarism that uses Synonyms, Translations, Summarizations and etc. The Data set, 2013 Corpus, Provided by PAN Which is the One of Well-known Workshops for Text Plagiarism is used in our Experiments. Our Method are Fourth Ranked Among the Eleven most Outstanding Plagiarism Detection Methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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