In this paper, we represent a system of identification and feature search for scanned comics in consideration of their content characteristics. For creating the feature of the scanned comics, we utilize a method of hierarchical symmetry fingerprinting. Proposed identification and search system is designed to give online service provider, such as Webhard, an immediate identification result under conditions of huge volume of the scanned comics. In simulation part, we analyze the robustness of the identification of the fingerprint to image modification such as rotation and translation. Also, we represent a structure of database for fast matching in feature point database, and compare search performance between other existing searching methods such as full-search and most significant feature search.
Millimeter-wave networking is composed of narrow beam link. it is very substantial that beam connecting point to point is fixed in right direction. It is major requirement in the beam network to keep the beam in best direction. In this paper, We propose the method to find a best suited direction of the antenna's beam using the Genetic Algorithm (GA) in point-to-point link. Proposed method presume that each station knows his direction ${\theta}_1$ , ${\theta}_2$ at every step of GA, then it can be expected that GA is possible to search the ideal solution. Intensity of the received signal is evaluated by the multiplication of lengths to the point which the lobe meets with the horizontal line.
Recently, Peng et al. proposed a primal-dual interior-point method with new search direction and self-regular proximity for LP. This new large-update method has the currently best theoretical performance with polynomial complexity of O($n^{\frac{q+1}{2q}}\;{\log}\;{\frac{n}{\varepsilon}}$). In this paper we use this search direction to propose a primal-dual interior-point method for convex quadratic programming (QP). We overcome the difficulty in analyzing the complexity of the primal-dual interior-point methods for convex quadratic programming, and obtain the same polynomial complexity of O($n^{\frac{q+1}{2q}}\;{\log}\;{\frac{n}{\varepsilon}}$) for convex quadratic programming.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.705-708
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2005
In this paper, we propose a method that search the sweet spot of antenna beam, and keep it for fast speed transmission in millimeter wave on point-to-point link We use TDD(Time Division Duplex) as transfer method, and it transfers the control data of antenna. The proposed method is composed of two ADALINE which used the parallel. The efficiency of the proposed method is verified by means of simulations with white Gaussian noise and not on point-to-point link.
In this paper, we proposed the TDS(T-shape Diamond Search) based on the directions of above, below, left and right points to estimate the motion vector fast and more correctly in this method, we exploit the facts that most motion vectors are enclosed in a circular region with a radius of 2 fixels around search center(0,0). At first, the 4 points in the above, below, left and right around the search center is calculated to decide the point of the MBD(Minimum Block Distortion). And then w. above point of the MBD is checked to calculate the SAD. If the SAD of the above point is less than the previous MBD, this process is repeated. Otherwise, the right and left points of MBD are calculated to decide The points that have the MBD between right point and left point. Above processes are repeated to the predicted direction for motion estimation. Especially, if the motions of image are concentrated in the crossing directions, the points of other directions are omitted. As a result, we can estimate motion vectors fast. Experiments show that the speedup improvement of the proposed algorithm over Diamond Search algorithm(DS) and HEXgon Based Search(HEXBS) can be up to 38∼50% while maintaining similar image Quality.
In this paper, we propose an Efficient Center-Biased Hybrid Seearch (ECBHS) for motion estimation based on Center-Biased Hybrid Search(CBHS). This proposed algorithm employ hybrid of a compact plus shaped search, X shaped search, and diamond search to reduce the search point for motion vectors which distributed within 3pels radius of center of search window. ECBHS reduces the computations for motion estimation of CBHS with similar accuracy The efficiency of the proposed algorithm was verified by experimental results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9A
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pp.1392-1400
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1999
In this paper, we propose a two-stage fast full search algorithm for block motion estimation that produces the same performance to that of full search algorithm (FSA) but with remarkable computation reduction. The proposed algorithm uses the search region subsampling and the difference of adjacent pixels in the current block. In the first stage, we subsample the search region by a factor of 9, and then calculate mean absolute error (MAE) at the subsampled search points. And in the second stage, we reduce the search points that need block matching process by using the lower bound of MAE value at each search Point. We Set the lower bound of MAE value for each search point from the MAE values which are calculated at the first stage and the difference of adjacent pixels in the current block. The experimental results show that we can reduce the computational complexity considerably without any degradation of picture quality.
Although Motion estimation (ME) plays an important role in digital video compression, it requires a complicated search procedure to find an optimal motion vector. Multi-view video is obtained by capturing one three-dimensional scene with many cameras at different positions. The computational complexity of motion estimation for Multi-view video coding increases in proportion to the number of cameras. To reduce computational complexity and maintain the image quality, a low complexity motion estimation search method is proposed in this paper. The proposed search method consists of four-grid diamond search patten, two-gird diamond search pattern and TZ 2 Point search pattern. These search patterns exploit the characteristics of the distribution of motion vectors to place the search points. Experiment results show that the speedup improvement of the proposed method over TZ search method (JMVC) can be up to 1.8~4.5 times faster by reducing the computational complexity and the image quality degradation is about to 0.01~0.24 (dB).
Sanha Lee;Wonmo Chung;Myunggun Kim;Sang-Pill Lee;Choong-Hee Lee;Shingu Kim;Hungsun Son
The Journal of Korea Robotics Society
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v.18
no.1
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pp.1-9
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2023
This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.
This paper introduces a new technique that reduces the search times and Improves the accuracy of motion estimation using high temporal and spatial correlation of motion vector. Instead of using the fixed first search Point of previously proposed search algorithms, the proposed method finds more accurate first search point as to compensating searching area using high temporal and spatial correlation of motion vector. Therefore, the main idea of proposed method is to find first search point to improve the performance of motion estimation and reduce the search times. The proposed method utilizes the direction of the same coordinate block of the previous frame compared with a block of the current frame to use temporal correlation and the direction of the adjacent blocks of the current frame to use spatial correlation. Based on these directions, we compute the first search point. We search the motion vector in the middle of computed first search point with two fixed search patterns. Using that idea, an efficient adaptive predicted direction search algorithm (APDSA) for block matching motion estimation is proposed. In the experimental results show that the PSNR values are improved up to the 3.6dB as depend on the Image sequences and advanced about 1.7dB on an average. The results of the comparison show that the performance of the proposed APDSA algorithm is better than those of other fast search algorithms whether the image sequence contains fast or slow motion, and is similar to the performance of the FS (Full Search) algorithm. Simulation results also show that the performance of the APDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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