The rapid growth in communication technology has led to the development of effective ways of sharing ideas and information in the form of speech and images. Understanding this information has become an important research issue and drawn the attention of many researchers. Text in a digital image contains much important information regarding the scene. Detecting and extracting this text is a difficult task and has many challenging issues. The main challenges in extracting text from natural scene images are the variation in the font size, alignment of text, font colors, illumination changes, and reflections in the images. In this paper, we propose a connected component based method to automatically detect the text region in natural images. Since text regions in mages contain mostly repetitions of vertical strokes, we try to find a pattern of closely packed vertical edges. Once the group of edges is found, the neighboring vertical edges are connected to each other. Connected regions whose geometric features lie outside of the valid specifications are considered as outliers and eliminated. The proposed method is more effective than the existing methods for slanted or curved characters. The experimental results are given for the validation of our approach.
Recognition of numeral fields is a very important task for many document automation applications. Conventional methods are based on the two-steps process, segmentation of touching numerals and recognition of the individual numerals. However, due to a large variation of touching types this approach has not produced a robust result. In this paper, we present a new segmentation-free method for recognizing the two touching numerals. In this approach, two touching numerals are regarded as a single pattern coming from 100 classes ('00', '01', '02', ..., '98', '99'). For the test set, we manually extract two touching numerals from the data set of NIST numeral fields. Due to the limitation of conventional neural network in case of large-set classification, we use a modular neural network and Drove its superiority through recognition experimen.
This paper unveils a new computer based stabilization methodology for automated modeling analysis and its experimental verification for corrosion in reinforced concrete structures under the effect of varying oxygen concentration. Various corrosion cells with different concrete compositions under four different environmental conditions (air dry, submerged, 95% R.H and alternate wetting-drying) have been investigated under controlled laboratory conditions. The results of these laboratory tests were utilized with an automated computer-aided simulation model. This model based on mass and energy stabilization through the porous media for the corrosion process was coupled with modified stabilization methodology. By this coupling, it was possible to predict, maintain and transfer the influence of oxygen concentration on the corrosion rate of the reinforcement in concrete under various defined conditions satisfactorily. The variation in oxygen concentration available for corrosion reaction has been taken into account simulating the actual field conditions such as by varying concrete cover depth, relative humidity, water-cement ratio etc. The modeling task has been incorporated by the use of a computer based durability model as a finite element computational approach for stabilizing the effect of oxygen on corrosion of reinforced concrete structures.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2679-2691
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2012
In this paper, a high accuracy stereo reconstruction method for surgery instruments positioning is proposed. Usually, the problem of surgical instruments reconstruction is considered as a basic task in computer vision to estimate the 3-D position of each marker on a surgery instrument from three pairs of image points. However, the existing methods considered the 3-D reconstruction of the points separately thus ignore the structure information. Meanwhile, the errors from light variation, imaging noise and quantization still affect the reconstruction accuracy. This paper proposes a method which takes the structure information of surgical instruments as constraints, and reconstructs the whole markers on one surgical instrument together. Firstly, we calibrate the instruments before navigation to get the structure parameters. The structure parameters consist of markers' number, distances between each markers and a linearity sign of each instrument. Then, the structure constraints are added to stereo reconstruction. Finally, weighted filter is used to reduce the jitter. Experiments conducted on surgery navigation system showed that our method not only improve accuracy effectively but also reduce the jitter of surgical instrument greatly.
Nguyen, Trang;Hong, Chang Hyun;Islam, Amirul;Le, Nam Tuan;Jang, Yeong Min
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.8
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pp.843-850
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2016
This paper introduces a novel modulation scheme for vehicular communication in taking advantage of existing LED lights available on a car. Our proposed 2-Phase Shift Keying (2-PSK) is a spatial modulation approach in which a pair of LED light sources in a car (either rear LEDs or front LEDs) is used as a transmitter. A typical camera (i.e. low frame rate at no greater than 30fps) that either a global shutter camera or a rolling shutter camera can be used as a receiver. The modulation scheme is a part of our Image Sensor Communication proposal submitted to IEEE 802.15.7r1 (TG7r1) recently. Also, a neural network approach is applied to improve the performance of LEDs detection and decoding under the noisy situation. Later, some analysis and experiment results are presented to indicate the performance of our system
This paper investigated Korean prosody as it relates to graded internal structure in an identification function. Within Korean prosody, variants regarded as dialectal variations can appear as different prosodic scales, which contain the range of within-category variations. The current experiment was intended to show how the prosodic scale corresponding to the range of within-category differences relates to f0 contours for speakers of two Korean dialects, North Kyungsang and South Cholla. In an identification task, participants responded by selecting an item from two answer choices. The probability of choosing the correct response from the two choices was computed by a logistic regression analysis using intercepts and slopes. That is, the correct response between two choices was used to show a linear line with an s-shape presentation. In this paper, to investigate the graded internal structure of labeling, 25%, 50%, and 75% of predicted probability were assessed. Listeners from North Kyungsang showed progressive variations, whereas listeners from South Cholla revealed random patterns in the internal structure of the identification function. In this paper, the results were plotted using scatterplot graphs, applying the range of within-category variation and predicted probability obtained from the logistic regression analyses. The scatterplot graphs showed the different degree of the responses for f0 scales (i.e., variations within categories). The results demonstrate that the gradient structures of native pitch accent users become more progressive in response to f0 scales.
Any classification process using SAR images presupposes the reduction of multiplicative speckle noise, since the variations caused by speckle make it extremely difficult to distinguish between neighboring classes within the feature space. Therefore, several adaptive filter algorithms have been developed in order to distinguish between them. These algorithms aim at the preservation of edges and single scattering peaks, and smooths homogeneous areas as much as possible. This task is rendered more difficult by the multiplicative nature of the speckle noise the signal variation depends on the signal itself. In this paper, LEE(Lee 1908) and R-LEE(Lee 1981) filters using local statistics, local mean and variance, are applied to RADARSAT SAR images. Also, a new method of speckle filtering, EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)(Hagg & Sties 1994) filter based on the statistical properties of speckle noise is described and applied. And then, the results of filtering SAR images with LEE, R-LEE and EPOS filters are compared with mean and median filters.
Methodology of ontology building based on Web resources will not only reduce significantly the ontology construction period, but also enhance the quality of the ontology. Remarkable progress has been achieved in this regard, but they encounter similar difficulties, such as the Web data extraction and knowledge acquisition. This paper researches on the characteristics of ontology construction data, including dynamics, largeness, variation and openness and other features, and the fundamental issue of ontology construction - formalized representation method. Then, the key technologies used in and the difficulties with ontology construction are summarized. A software Model-OntoMaker (Ontology Maker) is designed. The model is innovative in two regards: (1) the improvement of generality: the meta learning machine will dynamically pick appropriate ontology learning methodologies for data of different domains, thus optimizing the results; (2) the merged processing of (semi-) structural and non-structural data. In addition, as known to all wetland researchers, information sharing is vital to wetland exploitation and protection, while wetland ontology construction is the basic task for information sharing. OntoMaker constructs the wetland ontologies, and the model in this work can also be referred to other environmental domains.
For a long time target maneuvers in tracking problem have been a difficult task to handle. In order to solve this problems. there have been various tracking techniques. In the development of a tracking filter for a maneuvering target, maneuver detection threshold plays a key role. However, no study of filter performance the varying maneuver detection threshold has been carried out so far. Instead, the maneuver detection have been chosen empirically. In this paper, the effect of detection threshold selection on the performance of the tracking filters was considered and the relationships between maneuvers and the detection threshold have been analyzed by simulation.
With the increasing of urban electricity demand, making the most use of the power cable carrying capacity has become an important task in power grid system. Contrary to the rated ampacity obtained under extremely conservative conditions, this paper presents the various steady value of cable ampacity by using the changing surrounding parameters under operation, which is based on cable ampacity calculation equation under the IEC-60287 standard. To some degree, the cable ampacity analysis of actual surroundings improves the transmission capacity of cables. This paper reveals the factors that influence cable ampacity such as insulating layer thickness, allowable long-term conductor temperature, the ambient temperature, soil thermal resistance coefficient, and so on, then gives the class of the influence of these parameters on the ampacity, which plays a great role in accurately calculating the real-time ampacity and improving the utilization rate of cable in the complex external environment condition. Furthermore, the transient thermal rating of the cable is analyzed in this paper, and temperature variation of the conductor under different overload conditions is discussed, which provides effective information for the operation and control of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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