Many image edge details are easily lost in the image denoising process, and the smooth image regions are prone to produce jagged. In this paper, we propose a wavelet-based image global k- singular value decomposition variational method to remove image noise. A layer of wavelet decomposition is applied to the noisy image first. Then, the image global k-singular value decomposition (IGK-SVD) method is used to remove the random noise of low-frequency components. Furthermore, a constructed variational denoising method (VDM) removes the random noise in the high-frequency component. Finally, the denoised image is obtained by wavelet reconstruction. The experimental results show that the proposed method's peak signal-to-noise ratio (PSNR) value is higher than other methods, and its structural similarity (SSIM) value is closer to one, indicating that the proposed method can effectively suppress image noise while retaining more image edge details. The denoised image has better denoising effects.
최근, 다양한 국내 대학들에서 residential college를 통하여 인성교육을 위한 공동체 프로그램들을 진행하고 있다. 그렇지만 대부분의 프로그램들이 학생들 간의 관계에 기반을 두고 있기 때문에 공동체 생활환경에서 발생하게 되는 다른 갈등 상황이 발생할 수 있으며 이는 인성 교육 목표 달성을 저해할 수 있다. 본 논문에서는 효과적으로 인성 교육 목표를 성취하기 위하여 갈등 상황을 낮추기 위한 룸메이트 배정 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 사용하는 방법론은 심리학의 유사성 이론에 기반을 둔 클러스터링 알고리즘이며, 알고리즘을 통하여 배정된 결과, 룸메이트간의 유사도(유클리디안 거리)는 임의대로 배정한 것보다 현저히 높음을 볼 수 있었다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 H대학교의 국제관에서 생활하는 학생들의 데이터에 적용되었으며, 이러한 알고리즘을 통하여 대학과 같은 교육기관이 학생들의 갈등상황을 효과적으로 관리할 수 있기를 기대할 수 있다.
손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정합을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특징으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.
The digitization of music has seen a considerable increase in audience size from a few localized listeners to a wider range of global listeners. At the same time, the digitization brings the challenge of smoothly retrieving music from large databases. To deal with this challenge, many systems which support the smooth retrieval of musical data have been developed. At the computational level, a query music piece is compared with the rest of the music pieces in the database. These systems, music information retrieval (MIR systems), work for various applications such as general music retrieval, plagiarism detection, music recommendation, and musicology. This paper mainly addresses two parts of the MIR research area. First, it presents a general overview of MIR, which will examine the history of MIR, the functionality of MIR, application areas of MIR, and the components of MIR. Second, we will investigate music similarity measurement methods, where we provide a comparative analysis of state of the art methods. The scope of this paper focuses on comparative analysis of the accuracy and efficiency of a few key MIR systems. These analyses help in understanding the current and future challenges associated with the field of MIR systems and music similarity measures.
3차원 모델간의 형상을 비교하는 것은 형상을 기반으로 하는 인식, 검색, 분류 등을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 모델의 이동, 회전, 스케일 변화에 영향받지 않고, 모델을 구성하는 정점들이 비균일 하고 불완전한 경우에도 강인한 3차원 형상 비교 방법을 제안한다. 먼저 입력 데이터로부터 고유 모드를 이용한 모달 모델을 구성하고 모달 스트레인 에너지를 이용하여 형상 간의 유사성을 비교한다. 제안된 방법은 고유 진동수에 따라 고유 모드들을 순서화 함으로써 형태 변형을 전역적인 것에서부터 지역적인 것으로 체계화한다. 이렇게 체계화된 형상 표현과 모달 스트레인 에너지를 이용함으로써 국부적인 형태에 치우치지 않고 전체적인 형태의 유사성을 평가하였다.
With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
본 연구의 목적은 문제 해결 과정 중 문제 이해나 계획 단계에서 학생들이 구성하는 유사성 탐구이다. 사례연구를 통하여 학생들이 수학 문장제를 해결하는 과정에서 구성하는 유사성들과 그러한 유사성들이 어떻게 구성되는지를 고찰하였다. 연구 결과, 학생들은 처음에 문맥적인 정보를 근거로 표면적 유사성을 구성하였으며, 그것은 문제 해법을 구하는 과정에 영향을 미쳤다. 특히, 스스로 구성한 다이어그램을 사용하여 문제를 이해하고, 문제들 간의 유사점과 차이점을 생각한 학생은 이전에 경험했던 식을 주어진 문제에 적합하게 변형하였다. 그러나 표면적 유사성만을 바탕으로 총체적으로 문제를 이해하는 학생은 이전에 적용하였던 식을 주어진 문제 해결에 적용할 수 있도록 변형하지 못했다.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
The relationship among the flame radiation, NOx emissions, residence time, and global strain rate are examined for turbulent non-premixed jet flames with wide variations in coaxial air conditions. Measurements of NOx emission, flame geometry and flame radiation were made to explain the NOx emission scaling based on global parameters such as flame residence time, global strain rate, and radiant fraction. The overall 1/2-power scaling is observed in coaxial air flames, irrespective of coaxial air conditions, but the degree of deviation from the l/2-slope curve in each case differs from one another. From the comparison between the results of pure hydrogen flames and those of helium diluted hydrogen flames, it is observed that flame radiation plays a significant role in pure hydrogen flames with coaxial air and the deviation from 1/2-power scaling may be explained in two reasons: the difference in the flame radiation and the difference in jet similarity in coaxial air flames. From the radiation measurements, more detailed explanations on these deviations were suggested.
In this paper, using DBNN algorithm which is used in the binary pattern classification or speech signal processing the digital DBNN circuit is designed having the variable expansion depending the size of input data and pattern type. The processing elemen(PE) of the proposed network consists of the synapse and MAXNET circuits for the similarity measurement between reference and input pattern. Global MAXNET selects the global winner among the local winners which is selected in each PE. Through the several simultions, and thus each PE and global MAXNET search the reference pattern that was the most simlar to input pattern for the discord of the pattern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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