Due to the view point, illumination, personal gait and other background situation, person re-identification across cameras has been a challenging task in video surveillance area. In order to address the problem, a novel method called Joint Bayesian across different cameras for person re-identification (JBR) is proposed. Motivated by the superior measurement ability of Joint Bayesian, a set of Joint Bayesian matrices is obtained by learning with different camera pairs. With the global Joint Bayesian matrix, the proposed method combines the characteristics of multi-camera shooting and person re-identification. Then this method can improve the calculation precision of the similarity between two individuals by learning the transition between two cameras. For investigating the proposed method, it is implemented on two compare large-scale re-ID datasets, the Market-1501 and DukeMTMC-reID. The RANK-1 accuracy significantly increases about 3% and 4%, and the maximum a posterior (MAP) improves about 1% and 4%, respectively.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.143-153
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2021
Recently, by applying the 4th industrial revolution technologies such as A.I., IoT, and big data to general residential infrastructure, various application services of residential-based are provided to residents through linkage and utilization between technologies. Accordingly, smart housing system is increasing as advanced living spaces that can improve the quality of life and convenience of residents. Such a smart housing is expected to be an item that can create new demands and markets in the construction industry since it provides a new paradigm that combines construction technology and IT by combining IT technology with existing construction industry. Based on this, it is expected that it will be possible to gradually develop large-scale markets such as smart buildings and smart cities. In this paper, therefore, we propose an artificial intelligence multiplex smart housing system as an intelligent platform that can autonomously manage and control the size of places and spaces, used for various purposes based on smart housing technology by using artificial intelligence systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.11
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pp.4355-4371
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2020
Phase retrieval, recovering a signal from phaseless measurements, is generally considered to be an NP-hard problem. This paper adopts an amplitude-based nonconvex optimization cost function to develop a new stochastic gradient algorithm, named stochastic reweighted phase retrieval (SRPR). SRPR is a stochastic gradient iteration algorithm, which runs in two stages: First, we use a truncated sample stochastic variance reduction algorithm to initialize the objective function. The second stage is the gradient refinement stage, which uses continuous updating of the amplitude-based stochastic weighted gradient algorithm to improve the initial estimate. Because of the stochastic method, each iteration of the two stages of SRPR involves only one equation. Therefore, SRPR is simple, scalable, and fast. Compared with the state-of-the-art phase retrieval algorithm, simulation results show that SRPR has a faster convergence speed and fewer magnitude-only measurements required to reconstruct the signal, under the real- or complex- cases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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pp.1553-1567
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2021
Steganography is a current hot research topic in the area of information security and privacy protection. However, most previous steganography methods are not effective against steganalysis and attacks because they are usually carried out by modifying covers. In this paper, we propose an improved coverless text steganography algorithm based on pretreatment and Part of Speech (POS), in which, Chinese character components are used as the locating marks, then the POS is used to hide the number of keywords, the retrieval of stego-texts is optimized by pretreatment finally. The experiment is verified that our algorithm performs well in terms of embedding capacity, the embedding success rate, and extracting accuracy, with appropriate lengths of locating marks and the large scale of the text database.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.9-14
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2022
The main purpose of the study is to determine the main features of the socio-economic development of the countries of the world under the influence of the digital economy and COVID-19. The modern world has already taken the first step towards a fundamentally new technological, economic and social reality. However, the challenges facing the modern industrial society cannot be overestimated. We are talking about changing the global socio-technological order, the consequence of which is a complete reformatting of the systems familiar to us, the formation of new social and economic strategies. the technological paradigm is immediately changing, management models and social norms are changing, large-scale demographic shifts are taking place. As a result of the study, key aspects of socio-economic development in the digital economy were identified.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.3
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pp.113-117
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2021
The data gathering delay and the network lifetime are important indicators to measure the service quality of wireless sensor and actuator networks (WSANs). This study proposes a dynamically cluster head (CH) selection strategy and automatic scheduling scheme of collectors for prolonging the network lifetime and shorting data gathering delay in WSAN. First the monitoring region is equally divided into several subregions and each subregion dynamically selects a sensor node as CH. These can balance the energy consumption of sensor node thereby prolonging the network lifetime. Then a task allocation method based on genetic algorithm is proposed to uniformly assign tasks to actuators. Finally the trajectory of each actuator is optimized by ant colony optimization algorithm. Simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed method and the results show that the method performs better to extend network lifetime while also reducing data delay.
Kim, Tae-Hyun;Kim, Tae-Young;Choi, Me-Hee;Jin, Sunggeun
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.3
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pp.99-105
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2021
The cloud computing evolution has brought us increasing necessity to manage virtual resources. For this reason, Kubernetes has developed to realize autonomous resource management in a large scale. It provides cloud computing infrastructure to handle cluster creations and deletions in a secure virtual computing environment. In the paper, we provide a monitoring scheme in which users can observe securely encrypted protocols while each Kubernetes component exchanges their packets. Eventually, users can utilize the proposed scheme for debugging as well as monitoring.
Multi-omics approaches are novel frameworks that integrate multiple omics datasets generated from the same patients to better understand the molecular and clinical features of cancers. A wide range of emerging omics and multi-view clustering algorithms now provide unprecedented opportunities to further classify cancers into subtypes, improve the survival prediction and therapeutic outcome of these subtypes, and understand key pathophysiological processes through different molecular layers. In this review, we overview the concept and rationale of multi-omics approaches in cancer research. We also introduce recent advances in the development of multi-omics algorithms and integration methods for multiple-layered datasets from cancer patients. Finally, we summarize the latest findings from large-scale multi-omics studies of various cancers and their implications for patient subtyping and drug development.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.717-724
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2009
Most recent programs in and out of the country are related to urban renewal projects. Contemporary project management information systems have been developed was to manage single or multiple projects focusing on their construction phase, and those have limitations to apply to large-scale complicated mega projects. So, this study explain the core concept of decision support modules for iPMIS (Intelligent Program Management Information System) and its major functions to support project owner and participants by introducing ontology in the web environment. This study confined the scope of research to the planning phase of urban environment improvement projects. Ontological logic structure and relation about planning works is essential parts and three functions to implement decision support module are developed.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.5
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pp.241-248
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2023
GAN (Generative Adversarial Networks) creates highly sophisticated counterfeit products by learning real images or text and inferring commonalities. Therefore, it can be useful in fields that require the creation of large-scale images or graphics. In this paper, we implement GAN-based game character creation AI that can dramatically reduce illustration design work costs by providing expansion and automation of game character image creation. This is very efficient in game development as it allows mass production of various character images at low cost.
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