Last Subway video surveillance system consists of a network device that is used. Through the network to transmit video data to digital conversion of analog video via a process server or a PC video to a split-screen in various forms is expressed. In recent years, multi-monitor video cameras from the same pop-up or more, such as history, structure expressed on a variety of video is required by express. The problem with these systems, video compression and transmission of many cameras, and this image data received from the server or PC to take out all the images you want to watch to occur when in order to express all of the images because of the need to decode most of the program per limit of number of channels is positioned. This limited number of channels to have a video that nothing forced, but it is likely to do so in the future performance of the hardware evolves gradually channeled images available number of channels will increase proportionately. However, as the development of hardware required for a single screen video channel will be more gradual capital. The hardware rather than relying solely on the performance of the decoded video data on the screen in order to express a more efficient utilization of shared memory for video surveillance software will provide the operating plan.
Although stationary inverse-geometry digital tomosynthesis (s-IGDT) is able to reduce motion artifacts, image acquisition time and radiation dose, the image quality of the s-IGDT is degraded due to the truncations arisen in projections. Therefore, the effects of geometric and image acquisition conditions in the s-IGDT should be analyzed for improving the image quality and clinical applicability of the s-IGDT system. In this study, the s-IGDT images were obtained with the various X-ray source arrangement types and the various number of projections. The resolution and noise characteristics of the obtained s-IGDT images were evaluated, and the characteristics were compared with those of the conventional DT images. The s-IGDT system using linear X-ray source arrangement and 40 projections maximized the image characteristics of resolution and noise, and the corresponding system was superior to the conventional DT system in terms of image resolution. In conclusion, we expect that the s-IGDT system can be used for providing medical images in diagnosis.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.2
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pp.106-114
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2020
We propose appropriate criteria for obtaining fish species data and number of learning data, as well as for selecting the most appropriate convolutional neural network (CNN) to efficiently classify exotic invasive fish species for their extermination. The acquisition of large amounts of fish species data for CNN learning is subject to several constraints. To solve these problems, we acquired a large number of fish images for various fish species in a laboratory environment, rather than a natural environment. We then converted the obtained fish images into fish images acquired in different natural environments through simple image synthesis to obtain the image data of the fish species. We used the images of largemouth bass and bluegill captured at a pond as test data to confirm the effectiveness of the proposed method. In addition, to classify the exotic invasive fish species accurately, we evaluated the trained CNNs in terms of classification performance, processing time, and the number of data; consequently, we proposed a method to select the most effective CNN.
When host images are watermarked with CRT (Chinese Remainder Theorem), the watermark images are still robust in spite of the damage of the host images by maintaining the remainders in an unchanged state within some range of the changes that are incurred by the attacks. This advantage can also be attained by "zero-watermarking," which does not change the host images in any way. This paper proposes an improved zero-watermarking scheme for color images on the DCT (Discrete Cosine Transform) domain that is based on the CRT. In the scheme, RGB images are converted into YCbCr images, and one channel is used for the DCT transformation. A key is then computed from the DC and three low-frequency AC values of each DCT block using the CRT. The key finally becomes the watermark key after it is combined four times with a scrambled watermark image. When watermark images are extracted, each bit is determined by majority voting. This scheme shows that watermark images are robust against a number of common attacks such as sharpening, blurring, JPEG lossy compression, and cropping.
Accurate mapping of satellite images is one of the most important Parts in many remote sensing applications. Since the position and the attitude of a satellite during image acquisition cannot be determined accurately enough, it is normal to have several hundred meters' ground-mapping errors in the systematically corrected images. The users which require a pixel-level or a sub-pixel level mapping accuracy for high-resolution satellite images must use a number of Ground Control Points (GCPs). In this paper, the performance of two geometric correction algorithms is tested and compared. One is the polynomial warping algorithm which is simple and popular enough to be implemented in most of the commercial satellite image processing software. The other is full camera modelling algorithm using Physical orbit-sensor-Earth geometry which is used in satellite image data receiving, pre-processing and distribution stations. Several criteria were considered for the performance analysis : ultimate correction accuracy, GCP representatibility, number of GCPs required, convergence speed, sensitiveness to inaccurate GCPs, usefulness of the correction results. This paper focuses on the usefulness of the precision correction algorithm for regular image pre-processing operations. This means that not only final correction accuracy but also the number of GCPs and their spatial distribution required for an image correction are important factors. Both correction algorithms were implemented and will be used for the precision correction of KITSAT-3 images.
Although face recognition and face generation have been growing in popularity, the privacy issues of using facial images in the wild have been a concurrent topic. In this paper, we propose a face editing network that can reduce privacy issues by generating face images with various properties from a small number of real face images and facial mask information. Unlike the existing methods of learning face attributes using a lot of real face images, the proposed method generates new facial images using a facial segmentation mask and texture images from five parts as styles. The images are then trained with our network to learn the styles and locations of each reference image. Once the proposed framework is trained, we can generate various face images using only a small number of real face images and segmentation information. In our extensive experiments, we show that the proposed method can not only generate new faces, but also localize facial attribute editing, despite using very few real face images.
New images percolate through human consciousness by the media such as movies, TV programs, and brilliant advertisements. These images reproduce new ' things ' throughout the ' semantic processes ' by those who experience and recognize them. Alvin Toffler describes it as the ' information bomb ' and ' image fragments ' in his talk about the new paradigm of information-oriented era. The increasing number of images and their accelerating rate of appearance imply that images become more momentary, and are evidence that they are transforming entire human life and consciousness. Such awareness means a lot to a designer. Especially, the subject that how modern space-dominating images are related to the structure and materials constituting the space and communicate with human mind will be an important factor in establishing the human-space relationship in the future. Furthermore, the present age overspread with various medium is not the only one privileged of the images that exist within space. They are the results of continuous expansion of existing images, and also process of evolution of space powered by the fusion of images and digital media. Imagified space is a boundary layer of Cyberspace, and the space itself becomes an interface by human recognition and participation. Now, the functional classification of spaces such as ' office, ' ' cafe, ' and ' school ' is meaningless. Whatever it may be, the function of a space is defined by the information it interfaces, and therefore it becomes an interface to information through a large number of images. Based on this idea, we will observe the imagificaiton of space in the form of discussion, and from that, try to understand the phenomenon through the real world examples.
Hongu, Nobuko;Pope, Benjamin T.;Bilgic, Pelin;Orr, Barron J.;Suzuki, Asuka;Kim, Angela Sarah;Merchant, Nirav C.;Roe, Denise J.
Nutrition Research and Practice
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v.9
no.2
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pp.207-212
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2015
BACKGROUND/OBJECTIVES: The Recaller app was developed to help individuals record their food intakes. This pilot study evaluated the usability of this new food picture application (app), which operates on a smartphone with an embedded camera and Internet capability. SUBJECTS/METHODS: Adults aged 19 to 28 years (23 males and 22 females) were assigned to use the Recaller app on six designated, nonconsecutive days in order to capture an image of each meal and snack before and after eating. The images were automatically time-stamped and uploaded by the app to the Recaller website. A trained nutritionist administered a 24-hour dietary recall interview 1 day after food images were taken. Participants' opinions of the Recaller app and its usability were determined by a follow-up survey. As an evaluation indicator of usability, the number of images taken was analyzed and multivariate Poisson regression used to model the factors determining the number of images sent. RESULTS: A total of 3,315 food images were uploaded throughout the study period. The median number of images taken per day was nine for males and 13 for females. The survey showed that the Recaller app was easy to use, and 50% of the participants would consider using the app daily. Predictors of a higher number of images were as follows: greater interval (hours) between the first and last food images sent, weekend, and female. CONCLUSIONS: The results of this pilot study provide valuable information for understanding the usability of the Recaller smartphone food picture app as well as other similarly designed apps. This study provides a model for assisting nutrition educators in their collection of food intake information by using tools available on smartphones. This innovative approach has the potential to improve recall of foods eaten and monitoring of dietary intake in nutritional studies.
This paper introduces the physical phenomena involved in Direct Contact Heat Exchangers (DCHXs) and also investigates the possibility of applying of EIT(Electrical Impedance Tomography) technique for capturing the images of dispersed phases as they stream through a stagnant body of water. A number of cases are studied where two dimensional cross-sectional static images are given for fictitious and actual masses present in a column of water(saline solution). In most direct contact liquid-liquid heat exchangers, oil or hydrocarbon with a density different(lighter or heavier) from water is normally used as dispersed working fluid. The main difficulty that arises with this arrangement lies in the elucidation of complicated flow field where the dispersed phase fluid tends to change its shape and size constantly during its journey through the other phase(water). This paper presents a number of results with different types of dispersed phases that are immiscible with water. The EIT technique has been employed in this context to test its applicability in capturing the dynamic images of dispersed phases. It shows static images of dispersed phases where dynamic images could be obtained by simply extending the algorithms and strategies employed in the present analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.2
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pp.22-29
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2000
The purpose of this paper is to propose a method to maximize a content-based image retrieval efficiency in multiple images. To perform an image retrieval job efficiently, it is necessary to minimize the number of candidate-images. Furthermore, a miximum efficiency of image retrieval could not be expected if an image retrieval job in the multiple images is done on the basis of patterns of single image distinctive features. In this method, a multiple SOFM neural network system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in the multiple images. In this method. an image retrieval efficiency is improved 3% than individual features and the number of candidate-images is reduced by the multiple SOFM neural network system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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