Educational books commonly use some copyrighted images with various kinds of deformation for helping students understanding. When using several copyrighted images made by merging or editing distortion in legal, we need to pay a charge to original copyright holders for each image. In this paper, we propose an efficient matching algorithm by separating each copyrighted image with the merged and edited type including rotation, illumination change, and change of size. We use the Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) method as a basic feature matching scheme. To improve the matching accuracy, we design a new MIN-MAX similarity in matching stage. With the distorted dataset, the proposed method shows up-to 97% of precision in experiments. Also, we demonstrate that the proposed similarity measure also outperforms compared to other measure which is commonly used.
The advent of Wireless Sensor Networks (WSN) has led to their use in numerous applications. Sensors are autonomous in nature and are constrained by limited resources. Designing an autonomous topology with criteria for economic and energy conservation is considered a major goal in WSN. The proposed honey-hive clustering consumes minimum energy and resources with minimal transmission delay compared to the existing approaches. The honey-hive approach consists of two phases. The first phase is an Intra-Cluster Min-Max Discrepancy (ICMMD) analysis, which is based on the local honey-hive data gathering technique and the second phase is Inter-Cluster Frequency Matching (ICFM), which is based on the global optimal data aggregation. The proposed data aggregation mechanism increases the optimal connectivity range of the sensor node to a considerable degree for inter-cluster and intra-cluster coverage with an improved optimal energy conservation.
Hausdorff distance(HD) commonly used measures for object matching, and calculates the distance between two point set of pixels in two-dimentional binary images without establishing correspondence. And it is realized as the image filter applying the fuzzy. In this paper, the fuzzy hardware realizes in order to construct the image filter applying HD, also, propose as the method for the noise removal using it in the image. MIN-MAX circuit designs the circuit using MAX-PLUS, and the fuzzy HD hardware results are obtained to the simulation. And then, the previous computer simulation is confirmed to the result by using MATLAB.
데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.
The heterogeneous postal delivery model assumes that each intermediate node in the multicasting tree incurs a constant switching time for each message that is sent. We have proposed a new model where we assume a more generalized switching time at intermediate nodes. In our model, a child node v of a parent u has a switching delay vector, where the ith element of the vector indicates the switching delay incurred by u for sending the message to v after sending the message to i-1 other children of u. Given a multicast tree and switching delay vectors at each non-root node 5 in the tree, we provide an O(n$^{\frac{5}{2}}$) optimal algorithm that will decide the order in which the internal (non-leaf) nodes have to send the multicast message to its children in order to minimize the maximum end-to-end delay due to multicasting. We also show an important lower bound result that optimal multicast switching delay problem is as hard as min-max matching problem on weighted bipartite graphs and hence O(n$^{\frac{5}{2}}$) running time is tight.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3149-3165
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2013
Content based image retrieval is increasingly gaining popularity among image repository systems as images are a big source of digital communication and information sharing. Identification of image content is done through feature extraction which is the key operation for a successful content based image retrieval system. In this paper content based image retrieval system has been developed by adopting a strategy of combining multiple features of shape, color and relevance feedback. Shape is served as a primary operation to identify images whereas color and relevance feedback have been used as supporting features to make the system more efficient and accurate. Shape features are estimated through second derivative, least square polynomial and shapes coding methods. Color is estimated through max-min mean of neighborhood intensities. A new technique has been introduced for relevance feedback without bothering the user.
본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반 (appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 $\pm$12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.
본 논문에서는 WiMAX 주파수 대역(2.3~2.7 GHz)에서 동작하는 4 W급 소형 전력증폭기 모듈을 설계, 제작하였다. 본 연구에 사용된 능동소자는 최근 발표된 Triquint사의 GaN HEMT 소자(Bare-chip)이다. 본 논문에서는 전력증폭기를 설계하기 위하여, 먼저 자체 제작한 조정용 지그(jig)를 사용하여 상용 칩의 최적 임피던스를 실험을 통해 추출하였으며, 추출한 임피던스를 적용한 EM-simulation으로 F급 설계를 행하였다. 소형의 패키지(모듈)에 집적하고 정합하기 위하여 인덕터와 커패시터는 각각 spiral inductor, interdigital capacitor로 구현하였다. 소형으로($4.4{\times}4.4\;mm^2$) 패키지된 전력증폭기 모듈의 경우, 출력은 36 dBm, 효율은 50 % 그리고 2차 및 3차 고조파에 대한 고조파 억제는 40 dBc 이상의 특성을 보였다.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 O(n2) 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 위치 행렬 L에서의 최소 거리 합 위치 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj를 M={(li,fj)}으로 매치키시고, M을 기준으로 최소 거리 합 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj의 매칭 쌍 (li,fj)을 점진적으로 증대시키는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 O(n2) 의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
This tutorial paper has been written for biologists, physicians or beginners in fuzzy sets theory and applications. This field is introduced in the framework of medical diagnosis problems. The paper describes and illustrates with practical examples, a general methodology of special interest in the processing of borderline cases, that allows a graded assignment of diagnoses to patients. A pattern of medical knowledge consists of a tableau with linguistic entries or of fuzzy propositions. Relationships between symptoms and diagnoses are interpreted as labels of fuzzy sets. It is shown how possibility measures (soft matching) can be used and combined to derive diagnoses after measurements on collected data. The concepts and methods are illustrated in a biomedical application on inflammatory protein variations. In the case of poor diagnostic classifications, it is introduced appropriate ponderations, acting on the characterizations of proteins, in order to decrease their relative influence. As a consequence, when pattern matching is achieved, the final ranking of inflammatory syndromes assigned to a given patient might change to better fit the actual classification. Defuzzification of results (i.e. diagnostic groups assigned to patients) is performed as a non fuzzy sets partition issued from a "separating power", and not as the center of gravity method commonly employed in fuzzy control. It is then introduced a model of fuzzy connectionist expert system, in which an artificial neural network is designed to build the knowledge base of an expert system, from training examples (this model can also be used for specifications of rules in fuzzy logic control). Two types of weights are associated with the connections: primary linguistic weights, interpreted as labels of fuzzy sets, and secondary numerical weights. Cell activation is computed through MIN-MAX fuzzy equations of the weights. Learning consists in finding the (numerical) weights and the network topology. This feed forward network is described and illustrated in the same biomedical domain as in the first part.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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