As the full-motion videos in MPEG are widely available nowadays, an editor that could easily edit such kind of media data is required to develop various multimedia applications. In order to concatenate and apply a transition effect to two video streams encoded in MPEG, they should be decoded first since there are dependencies in the frames in MPEG-encoded video stream. Since this decode-edit-encode process requires a huge amount of computing/storage resources, a new editing scheme that could apply various transition effects to MPEG video streams directly while keeping the quality of video data is strongly required. This paper proposes a new editing scheme that could apply three transition effects (such as fade-in, fade-out, and dissolve) to MPEG video streams in a compressed domain. In the proposed scheme, an extension of previous method in which the frames are partially decompressed and transition effects are applied is adopted for I- and P-frames. In addition, a new processing scheme for B-frame that could apply the transition effects in DCT domain directly using an approximation of motion compensation based on the motion vector to reference frames. Since this processing scheme could apply the transition effects in a compressed domain directly, the editing process could be speed-up about $3{\sim}4$ times faster than previous decode-edit-encoding method while keeping the quality of video data as good as the source data. The proposed scheme could be used to build a software-only MPEG video editing system that helps to edit MPEG video data even on a low-cost desk-top computer.
Despite of technical difficulties, the combination of occlusal projection and densitometric digital analysis may ultimately provide a means of detection of subtle bone loss at the facial and lingual side of dental implant (Oblique occlusal view is more useful for $ITI^{(R)}$ dental implant due to its contour of shoulder as like tulip flower). In this study, conventional periapical projections of x-ray beam had shown more high sensitivity to detect the bony defects than oblique occlusal projections in alveolar crest obscured by dental implants or not, even if the difference was not statistically significant. Unlike conventional periapical projections. occusal projections combined with densitometric digital analysis technique may provide a means for detection of subtle bone change at the all around of implants without obscuring effect by implant itself. Although the results from this in vitro study were performed under limited circumstances, these results might afford more possibility and versatile modality of diagnosis options to clinician in the implant practice.
This article reviews recent developments in three-dimensional (3-D) magntotelluric (MT) imaging. The inversion of MT data is fundamentally ill-posed, and therefore the resultant solution is non-unique. A regularizing scheme must be involved to reduce the non-uniqueness while retaining certain a priori information in the solution. The standard approach to nonlinear inversion in geophysis has been the Gauss-Newton method, which solves a sequence of linearized inverse problems. When running to convergence, the algorithm minimizes an objective function over the space of models and in the sense produces an optimal solution of the inverse problem. The general usefulness of iterative, linearized inversion algorithms, however is greatly limited in 3-D MT applications by the requirement of computing the Jacobian(partial derivative, sensitivity) matrix of the forward problem. The difficulty may be relaxed using conjugate gradients(CG) methods. A linear CG technique is used to solve each step of Gauss-Newton iterations incompletely, while the method of nonlinear CG is applied directly to the minimization of the objective function. These CG techniques replace computation of jacobian matrix and solution of a large linear system with computations equivalent to only three forward problems per inversion iteration. Consequently, the algorithms are efficient in computational speed and memory requirement, making 3-D inversion feasible.
This paper present a new face recognition method based on LVQ neural net to construct a real time face recognition system. The previous researches which used PCA, LDA combined neural net usually need much time in training neural net. The supervised LVQ neural net needs much less time in training and can maximize the separability between the classes. In this paper, the proposed method transforms the input face image by PCA and LDA sequentially into low-dimension feature vectors and recognizes the face through LVQ neural net. In order to make the system robust to external light variation, light compensation is performed on the detected face by max-min normalization method as preprocessing. PCA and LDA transformations are applied to the normalized face image to produce low-level feature vectors of the image. In order to determine the initial centers of LVQ and speed up the convergency of the LVQ neural net, the K-Means clustering algorithm is adopted. Subsequently, the class representative vectors can be produced by LVQ2 training using initial center vectors. The face recognition is achieved by using the euclidean distance measure between the center vector of classes and the feature vector of input image. From the experiments, we can prove that the proposed method is more effective in the recognition ratio for the cases of still images from ORL database and sequential images rather than using conventional PCA of a hybrid method with PCA and LDA.
Kim, Young Back;Kim, Sung Soo;Chung, Kyung Ho;Ahn, Kwang Seon
Journal of Internet Computing and Services
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v.14
no.4
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pp.25-33
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2013
The procedure of the arbitration which is the tag collision is essential because the multiple tags response simultaneously in the same frequency to the request of the Reader. This procedure is known as Anti-collision and it is a key technology in the RFID system. In this paper, we propose the 4-Bit Pattern Slot Allocation(4-BPSA) algorithm for the high-speed identification of the multiple tags. The proposed algorithm is based on the tree algorithm using the time slot and identify the tag quickly and efficiently through accurate prediction using the a slot as a 4-bit pattern according to the slot allocation scheme. Through mathematical performance analysis, We proved that the 4-BPSA is an O(n) algorithm by analyzing the worst-case time complexity and the performance of the 4-BPSA is improved compared to existing algorithms. In addition, we verified that the 4-BPSA is performed the average 0.7 times the query per the Tag through MATLAB simulation experiments with performance evaluation of the algorithm and the 4-BPSA ensure stable performance regardless of the number of the tags.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.2
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pp.69-80
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1999
Recently, social requirements of personal identification techniques are rapidly expanding in a number of new application ares. Especially fingerprint recognition is the most important technology. Fingerprint recognition technologies are well established, proven, cost and legally accepted. Therefore, it has more spot lighted among the any other biometrics technologies. In this paper we propose a new on-line fingerprint recognition algorithm for non-inked type live scanner to fit their increasing of security level under the computing environment. Fingerprint recognition system consists of two distinct structural blocks: feature extraction and feature matching. The main topic in this paper focuses on the feature matching using the fingerprint minutiae (ridge ending and bifurcation). Minutiae matching is composed in the alignment stage and matching stage. Success of optimizing the alignment stage is the key of real-time (on-line) fingerprint recognition. Proposed alignment algorithm using clique shows the strength in the search space optimization and partially incomplete image. We make our own database to get the generality. Using the traditional statistical discriminant analysis, 0.05% false acceptance rate (FAR) at 8.83% false rejection rate (FRR) in 1.55 second average matching speed on a Pentium system have been achieved. This makes it possible to construct high performance fingerprint recognition system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.7
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pp.29-38
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2009
In this paper, a high performance pipelined computing design of parallel multiplier-temporal buffer-parallel accumulator is present for the convolution-based non-cascaded architecture aiming at the real time Discrete Wavelet Transform(DWT) processing. The convolved multiplication of DWT would be reduced upto 1/4 by utilizing the filter coefficients symmetry and the up/down sampling; and it could be dealt with 3-5 times faster computation by LUT-based DA multiplication of multiple filter coefficients parallelized for product terms with an image data. Further, the reutilization of computed product terms could be achieved by storing in the temporal buffer, which yields the saving of computation as well as dynamic power by 50%. The convolved product terms of image data and filter coefficients are realigned and stored in the temporal buffer for the accumulated addition. Then, the buffer management of parallel aligned storage is carried out for the high speed sequential retrieval of parallel accumulations. The convolved computation is pipelined with parallel multiplier-temporal buffer-parallel accumulation in which the parallelization of temporal buffer and accumulator is optimize, with respect to the performance of parallel DA multiplier, to improve the pipelining performance. The proposed architecture is back-end designed with 0.18um library, which verifies the 30fps throughput of SVGA(800$\times$600) images at 90MHz.
In this paper, in order to disambiguate Korean noun word sense, we define a local context and explain how to extract it from a raw corpus. Following the intuition that two different nouns are likely to have similar meanings if they occur in the same local context, we use, as a clue, the word that occurs in the same local context where the target noun occurs. This method increases the usability of extracted knowledge and makes it possible to disambiguate the sense of infrequent words. And we can overcome the data sparseness problem by extending the verbs in a local context. The sense of a target noun is decided by the maximum similarity to the clues learned previously. The similarity between two words is computed by their concept distance in the sense hierarchy borrowed from WordNet. By reducing the multiplicity of clues gradually in the process of computing maximum similarity, we can speed up for next time calculation. When a target noun has more than two local contexts, we assign a weight according to the type of each local context to implement the differences according to the strength of semantic restriction of local contexts. As another knowledge source, we get a co-occurrence information from dictionary definitions and example sentences about the target noun. This is used to support local contexts and helps to select the most appropriate sense of the target noun. Through experiments using the proposed method, we discovered that the applicability of local contexts is very high and the co-occurrence information can supplement the local context for the precision. In spite of the high multiplicity of the target nouns used in our experiments, we can achieve higher performance (89.8%) than the supervised methods which use a sense-tagged corpus.
IEEE 802.16e has adopted sleep mode to minimize energy consumption of mobile nodes with high speed mobility. If the Base Station (BS) has no data to be sent to a Mobile Subscriber Station (MSS) at the instant of ending sleep window of the MSS, the MSS increases its sleep window interval by double until the window interval reaches to the maximum sleep window interval. Thus, during the operation of sleep mode, MSS repeatedly performs switch on/off action until there exist frames to be received from BS. The switch on/off operation significantly consumes energy of MSS. To effectively deal with the energy of the MSS, this paper proposes an algorithm which decides the minimum sleep window interval that will be used in next sleep mode based on the current sleep window interval. We evaluate the performance of IEEE 802.16e sleep mode algorithm and our proposed algorithm in terms of energy consumption and blocking probability. Compared with the current sleep mode algorithm used in IEEE 802.16e, the proposed algorithm decreases the energy consumption by about 30% without increasing blocking probability.
With rapid growth in the amount of data transferred on the Internet, traditional storage systems have reached the limits of their capacity and performance. SAN (Storage Area Network), which connects hosts to disk with the Fibre Channel switches, provides one of the powerful solutions to scale the data storage and servers. In this environment, the maintenance of data consistency among hosts is an important issue because multiple hosts share the files on disks attached to the SAN. To preserve data consistency, each host can execute the disk I/O whenever disk read and write operations are requested. However, frequent disk I/O requests cause the deterioration of the overall performance of a SAN cluster. In this paper, we introduce a SANtopia global buffer manager to improve the performance of a SAN cluster reducing the number of disk I/Os. We describe the design and algorithms of the SANtopia global buffer manager, which provides a buffer cache sharing mechanism among the hosts in the SAN cluster. Micro-benchmark results to measure the performance of block I/O operations show that the global buffer manager achieves speed-up by the factor of 1.8-12.8 compared with the existing method using disk I/O operations. Also, File system micro-benchmark results show that SANtopia file system with the global buffer manager improves performance by the factor of 1.06 in case of directories and 1.14 in case of files compared with the file system without a global buffer manager.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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