Oil spills are a principal factor of the ocean pollution. The complicated problems involved in detecting oil spills are usually due to varying wind and sea surface condition such as ocean wave and current. The Hebei Spirit accident was happened in the west sea ($36^{\circ}$41'04" N, $126^{\circ}$03'12" E) near about 8 km distant from Tae-An, Korea on December 7, 2007. The aim of this work is to improve the detection and classification performance in order to define a more accurate training set and identifying the feature of oil spill region. This paper deals with an optimization technique for the detection and classification scheme using multi-frequency and multi-polarization SAR and optical image data sets of the oil spilled sea. The used image data are the ENVISAT ASAR WS and Radarsat-1 of C-band and ALOS PALSAR of L-band SAR data and KOMPSAT-2 optical images together with meteorological or oceanographic data. Both the theory and the experimental results obtained are discussed.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.755-764
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1996
A multispectral imaging system with selected wavelength optical filter was demonstrated feasible for food safety inspection. Intensified multispectral images of carcasses were obtained with visible/near-infrared optical filters(542-847 nm wavelengths) and analyzed. The analysis of textural features based on co-occurrence matrices was conducted to determine the feasibility of a multispectral image analyses for discriminating unwholesome poultry carcasses from wholesome carcasses. The mean angular second moment of the wholesome carcasses scanned at 542 nm wavelength was lower than that of septicemic (P$\leq$0.0005) and cadaver(P$\leq$0.0005) carcasses. On the other hand, for the carcasses scanned at 700nm wavelength , the feature values of septicemic and cadaver carcasses were significantly (P$\leq$0.0005) different from wholesome carcasses. The discriminant functions for classifying poultry carcasses into three classes (wholesome, septicemic , cadaver) were developed using linear and quadr tic covariance matrix analysis method. The accuracy of the quadratic discriminant models, expressed in rates of correct classification, were over 90% for the classification of wholesome, septicemic, and cadaver carcasses when textural features from the spectral images scanned at the wavelength of 542 and 700nm were utilized.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.4117-4135
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2020
Due to the angle of view, illumination and scene diversity, real-time dynamic face detection and recognition is no small difficulty in those unrestricted environments. In this study, we used the intrinsic correlation between detection and calibration, using a multi-task cascaded convolutional neural network(MTCNN) to improve the efficiency of face recognition, and the output of each core network is mapped in parallel to a compact Euclidean space, where distance represents the similarity of facial features, so that the target face can be identified as quickly as possible, without waiting for all network iteration calculations to complete the recognition results. And after the angle of the target face and the illumination change, the correlation between the recognition results can be well obtained. In the actual application scenario, we use a multi-camera real-time monitoring system to perform face matching and recognition using successive frames acquired from different angles. The effectiveness of the method was verified by several real-time monitoring experiments, and good results were obtained.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.11C
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pp.85-93
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2001
In this paper, a path restoration method independent of failure location in all-optical networks is proposed and its wavelength requirements are calculated. In the proposed method, since a single backup wavelength is used for any link failure, a node can consist of only fixed wavelength transmitters, resulting in the levels node cost. Hence, restoration process can be triggered just after the failure detection, if combined with edge-disjoint path restoration method. This feature and the parallel cross-connection message transfer technique proposed in this paper make the restoration process faster. Also, it is shown the wavelength requirements in the proposed method are similar to the ones in the method using tunable backup wavelength, resulting in little increment for transmission cost.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.2
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pp.51-60
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2020
Optical character recognition (OCR) has been studied for decades because it is very useful in a variety of places. Nowadays, OCR's performance has improved significantly due to outstanding deep learning technology. Thus, there is an increasing demand for commercial-grade but affordable OCR systems. We have developed a low-cost, high-performance OCR system for the industry with the cheapest embedded developer kit that supports GPU acceleration. To achieve high accuracy for industrial use on limited computing resources, we chose a state-of-the-art text recognition algorithm that uses an end-to-end deep learning network as a baseline model. The model was then improved by replacing the feature extraction network with the best one suited to our conditions. Among the various candidate networks, EfficientNet-B3 has shown the best performance: excellent recognition accuracy with relatively low memory consumption. Besides, we have optimized the model written in TensorFlow's Python API using TensorFlow-TensorRT integration and TensorFlow's C++ API, respectively.
How to measure the creepage distance of an insulator quickly and accurately is a problem for the power industry at present, and the noticeable concern is that the high voltage insulation equipment cannot be measured online in the charged state. In view of this situation, we develop an on-line measurement system of creepage distance for high voltage insulators based on binocular stereo vision. We have proposed a method of generating linear structured light using a conical off-axis mirror. The feasibility and effect of two ways to solve the interference problem of strong sunlight have been discussed, one way is to use bandpass filters to enhance the contrast ratio of linear structured light in the images, and the other way is to process the images with adaptive threshold segmentation and feature point extraction. After the system is calibrated, we tested the measurement error of the on-line measurement system with a composite insulator sample. Experimental results show that the maximum relative error is 1.45% and the average relative error is 0.69%, which satisfies the task requirement of not more than 5% of the maximum relative error.
In this paper, we evaluate cryptographic properties of a double random phase encoding (DRPE) scheme in the discrete Gyrator domain with avalanche and bit independence criterions. DRPE in the discrete Gyrator domain is reported to have higher security than traditional DRPE in the Fourier domain because the rotation angle involved in the Gyrator transform is viewed as additional secret keys. However, our numerical experimental results demonstrate that the DRPE in the discrete Gyrator domain has an excellent bit independence feature but does not possess a good avalanche effect property and hence needs to be improved to satisfy with acceptable avalanche effect that would be robust against statistical-based cryptanalysis. We compare our results with the avalanche and bit independence criterion (BIC) performances of the conventional DRPE scheme, and improve the avalanche effect of DRPE in the discrete Gyrator domain by integrating a photon counting imaging technique. Although the Gyrator transform-based image cryptosystem has been studied, to the best of our knowledge, this is the first report on a cryptographic evaluation of discrete Gyrator transform with avalanche and bit independence criterions.
Indium tin oxide (ITO) is widely used to make a transparent conducting film for various display devices and opto-electric devices. In this study, ITO films on glass substrate were fabricated by inductively coupled plasma (ICP) assisted dc magnetron sputtering. A two-turn rf coil was inserted in the process chamber between the substrate and magnetron for the generation of ICP. The substrates were not heated intentionally. Subsequent post-annealing treatment for as-deposited ITO films was not performed. Low-temperature deposition technique is required for ITO films to be used with heat sensitive plastic substrates, such as the polycarbonate and acrylic substrates used in LCD devices. The surface roughness of the ITO films is also an important feature in the application of OLEDs along with the use of a low temperature deposition technique. In order to obtain optimum ITO thin film properties at low temperature, the depositions were carried out at different condition in changing of Ar and $O_2$ gas mixtures, ICP power. The electrical, optical and structural properties of the deposited films were characterized by four-point probe, UV/VIS spectrophotometer, atomic force microscopy(AFM) and x-ray diffraction (XRD). The electrical resistivity of the films was -l0$^{-4}$$\Omega$cm and the optical transmittance in the visible range was >85%. The surface roughness ( $R_{rms}$) was -20$\AA$.>.
This paper proposes a global mapping algorithm for multiple robots from an omnidirectional-vision simultaneous localization and mapping (SLAM) approach based on an object extraction method using Lucas-Kanade optical flow motion detection and images obtained through fisheye lenses mounted on robots. The multi-robot mapping algorithm draws a global map by using map data obtained from all of the individual robots. Global mapping takes a long time to process because it exchanges map data from individual robots while searching all areas. An omnidirectional image sensor has many advantages for object detection and mapping because it can measure all information around a robot simultaneously. The process calculations of the correction algorithm are improved over existing methods by correcting only the object's feature points. The proposed algorithm has two steps: first, a local map is created based on an omnidirectional-vision SLAM approach for individual robots. Second, a global map is generated by merging individual maps from multiple robots. The reliability of the proposed mapping algorithm is verified through a comparison of maps based on the proposed algorithm and real maps.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.37
no.5
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pp.54-63
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2000
In this paper, we implemented cyber character that can do speech recognition, speech synthesis, Motion tracking and 3D animation. For speech recognition, we used Discrete-HMM algorithm with K-means 128 level vector quantization and MFCC feature vector. For speech synthesis, we used demi-syllables TD-PSOLA algorithm. For PC based Motion tracking, we present Fast Optical Flow like Method. And for animating 3D model, we used vertex interpolation with DirectSD retained mode. Finally, we implemented cyber character integrated above systems, which game calculating by the multiplication table with user and the cyber character always look at user using of Motion tracking system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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