Visual object tracking is a fundamental problem in the field of computer vision, as it needs a proper model to account for drastic appearance changes that are caused by shape, textural, and illumination variations. In this paper, we propose a feature-based visual-object-tracking method with a sparse representation. Generally, most appearance-based models use the gray-scale pixel values of the input image, but this might be insufficient for a description of the target object under a variety of conditions. To obtain the proper information regarding the target object, the following combination of features has been exploited as a corresponding representation: First, the features of the target templates are extracted by using the HOG (histogram of gradient) and LBPs (local binary patterns); secondly, a feature-based sparsity is attained by solving the minimization problems, whereby the target object is represented by the selection of the minimum reconstruction error. The strengths of both features are exploited to enhance the overall performance of the tracker; furthermore, the proposed method is integrated with the particle-filter framework and achieves a promising result in terms of challenging tracking videos.
To combat the adverse impact imposed by illumination variation in the face recognition process, an effective and feasible algorithm is proposed in this paper. Firstly, an enhanced local texture feature is presented by applying the central symmetric encode principle on the fused component images acquired from the wavelet decomposition. Then the proposed local texture features are combined with Deep Belief Network (DBN) to gain robust deep features of face images under severe illumination conditions. Abundant experiments with different test schemes are conducted on both CMU-PIE and Extended Yale-B databases which contain face images under various illumination condition. Compared with the DBN, LBP combined with DBN and CSLBP combined with DBN, our proposed method achieves the most satisfying recognition rate regardless of the database used, the test scheme adopted or the illumination condition encountered, especially for the face recognition under severe illumination variation.
본 논문에서는 국가 통합 지리정보시스템(GIS)용 데이터 모델과 인터넷 주소정보를 지리정보로 결합하여 인터넷상에서 원하는 위치정보를 찾을 수 있는 지형지물유일식별자(UFID, Unique Feature Identification)와 발생지리정보체계(GIS)를 연결하는 UFID의 개념을 무선통신에 활용하기 위한 새로운 IPv6기반의 인터넷 주소체계 구축과 관리방안을 연구한다. 본 연구의 결과로 전국의 1,500,000여개의 건물에 대한지형지물을 표시하기 위해 IPv6의 주소관리체계는 6바이트의 코드구성으로, UFID에 의한 지형지물식별체계에서 IPv6의 128비트로 URI(Uniform Resource Identifier)식별체계를 제안하였으며, 권역/광역/기초/건물위치/건물정보의 식별체 계법과 DNS관리방안과 UFID사용 환경을 고려한 UFID 통신시스템 설계방안을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2399-2413
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2021
A recommendation system is an information filter tool, which uses the ratings and reviews of users to generate a personalized recommendation service for users. However, the cold-start problem of users and items is still a major research hotspot on service recommendations. To address this challenge, this paper proposes a high-efficient hybrid recommendation system based on Fuzzy C-Means (FCM) clustering and supervised learning models. The proposed recommendation method includes two aspects: on the one hand, FCM clustering technique has been applied to the item-based collaborative filtering framework to solve the cold start problem; on the other hand, the content information is integrated into the collaborative filtering. The algorithm constructs the user and item membership degree feature vector, and adopts the data representation form of the scoring matrix to the supervised learning algorithm, as well as by combining the subjective membership degree feature vector and the objective membership degree feature vector in a linear combination, the prediction accuracy is significantly improved on the public datasets with different sparsity. The efficiency of the proposed system is illustrated by conducting several experiments on MovieLens dataset.
In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.
본 논문에서는 형상 특징자인 열 커널 인증 (Heat Kernel Signature, HKS)를 기반으로 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 키와 매개변수에 의존한 형상 특징자 기반 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 방법에서는 Mesh Laplace 연산자의 고유치와 고유벡터에 의하여 각 꼭지점에 대한 전역 및 국부 타임 HKS 계수를 구한 다음, 이 계수들을 정방형 2D 셀로 군집화한다. 그리고 각 셀에 할당된 HKS 계수 쌍의 거리 가중치 기반으로 정의된 특징계수와 랜덤 계수 키와의 조합에 의하여 중간 해쉬 계수를 생성한 다음, 이진화 과정에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 본 실험에서는 3D 범용 툴을 이용한 다양한 기하하적 공격과 위상학적 공격을 통하여 강인성을 평가하였고, 모델과 키 조합에 대한 해쉬의 유일성을 평가하였다. 또한 인증 범위를 만족히는 공격 세기를 측정함으로써 모델 공간성을 평가하였다. 실험결과로부터 제안한 3D 모델 해싱이 기존 해싱에 비하여 강인성 모델 공간성 및 유일성이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 통계 기반 한국어 화행분류를 위하여 필요한 각 자질이 분류 성능에 미치는 영향과 성능 향상에 기여하는 자질 조합을 비교 평가한다. 지지벡터기계 학습 방법을 이용하여 구현한 화행 분류시스템을 통해 실험한 결과, n-gram 자질 중 품사 바이그램은 유용하지 않으며 형태소-품사 쌍과 다른 자질들을 결합했을 때 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한, 자질 선택 기법을 사용한 자질 비율에 따른 실험을 통해서 매우 적은 자질만으로도 화행 분류에 있어 어느 정도 안정된 성능을 낼 수 있었다. 아울러, 실험 결과의 분석을 통해 한국어에서 마지막 어절이 문장 전체의 화행분류에 중요한 역할을 하며, 한국어의 특징인 자유 어순이나 주어의 빈번한 생략 등이 화행 분류 실험의 성능에 영향을 미친다는 사실도 알 수 있었다.
본 논문은 무선을 통해 전송하고자 하는 데이터의 양이 점점 늘어나면서 기존 20MHz의 무선랜(WLAN) 채널을 두 개 결합해 사용하는 802.11n에 대한 관심 및 적용이 늘어나고 있는 추세이다. 802.11n은 2.4GHz 대역과 5.8GHz의 듀얼밴드를 사용하여 기존의 2GHz 인근 대역의 무선 통신에 의한 간섭 회피 효과가 있어 대용량 무선 전송 방식으로 기대되고 있다. 이러한 802.11n 무선방식을 사용하여 정보를 전송하므로 주변의 전파환경에 영향을 받을 수밖에 없다. 특히 실내 환경과 실외 환경은 서로 다른 모델링으로 정의될 만큼 무선 통신에 미치는 영향이 다르다고 할 수 있다. 본 논문에서는 실내와 실외환경에서의 802.11n RF 특성 및 Network 특성 비교를 통해 이러한 실내외 환경의 차이가 802.11n의 RF 특성에 미치는 영향을 비교하고 아울러 RF 특성과 Network 특성간의 상호 관계를 규명하고자 한다.
본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2214-2229
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2024
Wireless sensor network (WSN) consists of large number of sensor nodes that are deployed in geographical locations to collect sensed information, process data and communicate it to the control station for further processing. Due the unfriendly environment where the sensors are deployed, there exist many possibilities of malicious nodes which performs malicious activities in the network. Therefore, the security threats affect performance and life time of sensor networks, whereas various security aspects are there to address security issues in WSN namely Cryptography, Trust Management, Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS). However, IDS detect the malicious activities and produce an alarm. These malicious activities exploit vulnerabilities in the network layer and affect all layers in the network. Existing feature selection methods such as filter-based methods are not considering the redundancy of the selected features and wrapper method has high risk of overfitting the classification of intrusion. Due to overfitting, the classification algorithm fails to detect the intrusion in better manner. The main objective of this paper is to provide the efficient feature selection algorithm which was suitable for any type classification algorithm to detect the intrusion in an effective manner. This paper, the security of the network is addressed by proposing Feature Selection Algorithm using Chi Squared with Ensemble Method (FSChE). The proposed scheme employs the combination of decision tree along with the random forest classification algorithm to form ensemble classifier. The experimental results justify the feasibility of the proposed scheme in terms of attack detection, packet delivery ratio and time analysis by employing NSL KDD cup data Set. The obtained results shows that the proposed ensemble method increases the overall performance by 10% to 25% with respect to mentioned parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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