Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.49-56
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2014
This thesis proposes CBIRS/TB method that uses a tablet's color distribution information and form distinctive in content-based search. CBIRS/TB can avoid misuses and improper tablet uses by conducting content-based search in commonly prescribed tablets. The existing FE-CBIRS system is limited to recognizing only the image of color and shape of the tablet, that leads to applying insufficient form-specific information. While CBIRS/TB utilizes average, standard deviation, hue and saturation of each tablets in color, brightness, and contrast, FE-CBIRS has partial-sphere application problem; only applying the typical color of the tablet. Also, in case of the shape-specific-information, Invariant Moment is mainly used for the extracted partial-spheres. This causes delayed processing time and accuracy problems. Therefore, to improve this setback, this thesis indexed color-specific-information of the extracted images into categorized classification for improved search speed and accuracy.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.4
s.304
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pp.59-68
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2005
This paper proposes a face recognition under varying poses using local area obtained by side-view pose normalization. General normalization methods for face recognition under varying pose have a problem with the information about invisible area of face. Generally this problem is solved by compensation, but there are many cases where the image is distorted or features lost due to compensation .To solve this problem we normalize the face pose in side-view to reduce distortion that happens mainly in areas that have large depth variation. We only use undistorted area, removing the area that has been distorted by normalization. We consider two cases of yaw pose variation and pitch pose variation, and by experiments, we confirm the improvement of recognition performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.3
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pp.269-281
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2001
This thesis deals with a novel font-dependent Hangul recognition algorithm invariant to position translation, scaling, and rotation using circular pattern vectors. The proposed algorithm removes noise from input letters using binary morphology and generates the circular pattern vectors. The generated circular pattern vectors represent spatial distributions on several concentric circles from the center of gravity in a given letter. Then the algorithm selects the letter minimizing the distance between the reference vectors and the generated circular pattern vectors. In order to estimate performances of the proposed algorithm, the completed Batang Hangul 2,350 letters were used as test images with scaling and rotational transformations. Experimental results show that the proposed algorithm are better than conventional algorithm using the ring projection in the recognition rates of Hangul letters with scaling and rotational transformation.
Near-rings considered are right near-rings and R is a near-ring. $J_0^r(R)$, the right Jacobson radical of R of type-0, was introduced and studied by the present authors. In this paper $J_1^r(R)$ and $J_2^r(R)$, the right Jacobson radicals of R of type-1 and type-2 are introduced. It is proved that both $J_1^r$ and $J_2^r$ are radicals for near-rings and $J_0^r(R){\subseteq}J_1^r(R){\subseteq}J_2^r(R)$. Unlike the left Jacobson radical classes, the right Jacobson radical class of type-2 contains $M_0(G)$ for many of the finite groups G. Depending on the structure of G, $M_0(G)$ belongs to different right Jacobson radical classes of near-rings. Also unlike left Jacobson-type radicals, the constant part of R is contained in every right 1-modular (2-modular) right ideal of R. For any family of near-rings $R_i$, $i{\in}I$, $J_{\nu}^r({\oplus}_{i{\in}I}R_i)={\oplus}_{i{\in}I}J_{\nu}^r(R_i)$, ${\nu}{\in}\{1,2\}$. Moreover, under certain conditions, for an invariant subnear-ring S of a d.g. near-ring R it is shown that $J_2^r(S)=S{\cap}J_2^r(R)$.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.1
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pp.15-22
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2005
In this paper, we propose a face recognition system by using the CCD color image. We first get the face candidate image by using YCbCr color model and adaptive skin color information. And we use it initial curve of active contour model to extract face region. We use the Eye map and mouth map using color information for extracting facial feature from the face image. To obtain center point of Log-polar image, we use extracted facial feature from the face image. In order to obtain feature vectors, we use extracted coefficients from DCT and wavelet transform. To show the validity of the proposed method, we performed a face recognition using neural network with BP learning algorithm. Experimental results show that the proposed method is robuster with higher recogntion rate than the conventional method for the rotation and scale variant.
An understanding of temporal trends of stream flows can help in the river management and the water resources planning for natural circumstances and human communities. Changes in temperature, precipitation, flow, and land use (agriculture, flood prevention activities, reservoir operation, interbasin diversion, etc.) are all eventually reflected in the flow pattern of the river. An assumption that the stationarity of the hydrologic series implying time-invariant characteristics of the time series accepted in water structure designs can no longer be valid if the flow changes as a result of the climate change or the stream flow use. Therefore, the identification and description of the characteristics of changes in hydrologic time series is a very important task in the river basin management. In this study, the statistical tests on the flow change forced by excess water diversions in the Sumjin River basin were performed by ways of single variable and time series variable comparisons. The tests showed that currently the Sumjin River basin statistically keeps its homogeneity in annual streamflow series, but the changed situation has been appeared in dry season streamflow series.
As the educational media tends to be more digitalized and individualized, the learning paradigm is dramatically changing into e-learning. Existing on-line courseware gives a learner more chances to learn when they are home with their own PCs. However, it is of little use when they are away from their digital media. Also, it is very labor-intensive to convert the original off-line contents to on-line contents. This paper proposes education mobile contents(EMC) that can supply the learners with dynamic interactions using various multimedia information by recognizing real images of off-line contents using mobile devices. Content-based image retrieval based on object shapes is used to recognize the real image, and shapes are represented by differential chain code with estimated new starting points to obtain rotation-invariant representation, which is fitted to computational resources of mobile devices with low resolution camera. Moreover we use a dynamic time warping method to recognize the object shape, which compensates scale variations of an object. The EMC can provide learners with quick and accurate on-line contents on off-line ones using mobile devices without limitations of space.
Recently, due to the rapid development of multimedia technologies, as image data has been extensive and large-scaled, the problem of increasing the time needed to retrieve the desired image is gradually critical. Image retrieval system that allows users to quickly and accurately search for the desired image information has been researched for a long time. However, in the case of content-based image retrieval representative Color Histogram, Color Coherence Vectors (CCV), Scale Invariant Feature Transform (SIFT) used in sensitive to changes in brightness, rotation, there is a problem that can occur misrecognized division off the power. In this paper, in order to evaluate the video retrieval system proposed, no change in brightness, respectively 0°, 90°, 180°, 270° rotated brightness up based on the case of changing, when the brightness down the results were compared with the performance evaluation of the system is an average of about 2% to provide the difference in performance due to changes in brightness, color histogram is an average of about 12.5%, CCV is an average of about 12.25%, it appeared in the SIFT is an average of about 8.5%, Thus, the proposed system of the variation width of the smallest in average about 2%, was confirmed to be robust to changes in the brightness and rotation than the existing systems.
One-dimensional (1D) models of incompressible flows, can be of interest for many applications in which fast resolution times are demanded, such as fluid-structure interaction of flows in compliant pipes and hemodynamics. This work proposes a higher-order 1D theory for the flow-field analysis of incompressible, laminar, and viscous fluids in rigid pipes. This methodology is developed in the domain of the Carrera Unified Formulation (CUF), which was first employed in structural mechanics. In the framework of 1D modelling, CUF allows to express the primary variables (i.e., velocity and pressure fields in the case of incompressible flows) as arbitrary expansions of the generalized unknowns, which are functions of the 1D computational domain coordinate. As a consequence, the governing equations can be expressed in terms of fundamental nuclei, which are invariant of the theory approximation order. Several numerical examples are considered for validating this novel methodology, including simple Poiseuille flows in circular pipes and more complex velocity/pressure profiles of Stokes fluids into non-conventional computational domains. The attention is mainly focused on the use of hierarchical McLaurin polynomials as well as piece-wise nonlocal Lagrange expansions of the generalized unknowns across the pipe section. The preliminary results show the great advantages in terms of computational costs of the proposed method. Furthermore, they provide enough confidence for future extensions to more complex fluid-dynamics problems and fluid-structure interaction analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.49-55
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2019
This paper presents a marker image evaluation method based on analysis of object distribution in images and classification of images with repetitive patterns for effective marker-based augmented reality (AR) system development. We measure the variance of feature point coordinates to distinguish marker images that are vulnerable to occlusion, since object distribution affects object tracking performance according to partial occlusion in the images. Moreover, we propose a method to classify images suitable for object recognition and tracking based on the fact that the distributions of descriptor vectors among general images and repetitive-pattern images are significantly different. Comprehensive experiments for marker images confirm that the proposed marker image evaluation method distinguishes images vulnerable to occlusion and repetitive-pattern images very well. Furthermore, we suggest that scale-invariant feature transform (SIFT) is superior to speeded up robust features (SURF) in terms of object tracking in marker images. The proposed method provides users with suitability information for various images, and it helps AR systems to be realized more effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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