In this paper, we consider a generalized Riemann problem of the first order hyperbolic conservation laws. For the case that excludes the centered wave, we prove that the generalized Riemann problem admits a unique piecewise smooth solution u = u(t, x), and this solution has a structure similar to the similarity solution u = $U{(\frac{x}{t})}$ of the correspondin Riemann problem in the neighborhood of the origin provided that the coefficients of the system and the initial conditions are sufficiently smooth.
The mean shift algorithm has achieved considerable success in object tracking due to its simplicity and robustness. It finds local maxima of a similarity measure between the color histograms of the target and candidate image. However, the mean shift tracking algorithm using only color histograms has a serious defect. It doesn't use the spatial information of the target. Thus, it is difficult to model the target more exactly. And it is likely to lose the target during the occlusions of other objects which have similar color distributions. To deal with these difficulties we use both color information and spatial information of the target. Our proposed algorithm is robust to occlusions and scale changes in front of dynamic, unstructured background. In addition, our proposed method is computationally efficient. Therefore, it can be executed in real-time.
A multi-stage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, has been proposed in this paper for classifying the hyperspectral data .. The multistage algorithm consists of two stages. The 'local' segmentor of the first stage performs region-growing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. The 'global' segmentor of the second stage, which has not spatial constraints for merging, clusters the segments resulting from the previous stage, using a context-free similarity measure. This study applied the multistage hierarchical clustering method to the data generated by band reduction, band selection and data compression. The classification results were compared with them using full bands.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.3
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pp.169-174
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2000
In this paper, Haar wavelet-based neural network is described for the identification and control of discrete-time nonlinear dynamical systems. Wavelets are suited to depict functions with local nonlinearities and fast variations because of their intrinsic properties of finite support and self-similarity. Due to the orthonormal properties of Haar wavelet functions, wavelet neural networks result in a greatly simplified training problem. This wavelet-based scheme performs adaptively both the identification of nonlinear functions and the control of the overall system, while the multilayer neural network is applied to the control system just after its sufficient learning of the unknown functions. Simulation shows that the wavelet network can be a good alternative to a multilayer neural network with backpropagation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.75-82
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2002
Video viewers can not understand enough entire video contents because most video is long length data of large capacity. This paper Propose efficient scene change detection and video abstracting using new shot clustering to solve this problem. Scene change detection is extracted by method that was merged color histogram with χ2 histogram. Clustering is performed by similarity measure using difference of local histogram and new shot merge algorithm. Furthermore, experimental result is represented by using Real TV broadcast program.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.5
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pp.395-399
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2001
This paper describes modular fuzzy inference systems(MFIS) with adaptive capability to extract fuzzy inference modules from observation data through the learning process. The proposed MFIS is based on the structural similarity to Tagaki-Sugeno fuzzy models and a modular neural architecture. The learning of MFIS is done by assigning new fuzzy inference modules and by updating the parameters of existing modules. The fuzzy inference modules consist of local model network and fuzzy gating network. The parameters of the MFIS are updated by the standard LMS algorithm. The performance of the MFIS is illustrated with adaptive control of a nonlinear dynamic system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.3001-3011
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1996
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.
Park, Kwang-Ho;Kim, Hyung-O;Kee, Chang-Doo;Na, Seung-Yu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.101.1-101
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2001
This paper describes a grid mapping for a vision based mobile robot in uncertain indoor environment. The map building is a prerequisite for navigation of a mobile robot and the problem of feature correspondence across two images is well known to be of crucial Importance for vision-based mapping We use a stereo matching algorithm obtained by singular value decomposition of an appropriate correspondence strength matrix. This new correspondence strength means a correlation weight for some local measurements to quantify similarity between features. The visual range data from the reconstructed disparity image form an occupancy grid representation. The occupancy map is a grid-based map in which each cell has some value indicating the probability at that location ...
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.13
no.1
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pp.161-169
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1989
A stability problem on wave instability of natural convection flow along isothermal vertical cylindrical surfaces has been formulated, accounting for the non-parallelism of the basic flow and thermal fields. Then the problem is solved numerically under the simplifying assumption of the parallelism of the basic flow quantities. It is shown that the flow corresponding to the same characteristic boundary layer thickness becomes more stable as the value of the curvature parameter increases. The stability characteristics for Pr=0.7 appear to be more sensitive to the curvature parameter than those for Pr=7.
Two Tobamoviruses showing different local lesion types on Nicotiana glutinosa was isolated from commercial pepper seeds. These viruses were designated Tobamovirus-6 (T-6) and Tobamovirus-19 (T-19). The biological and serological assays revealed that T-6 and T-19 were closely related to Pepper mild mottle virus (PMMoV) and Tomato mosaic virus (ToMV), respectively, The isolates also had low similarity in the array of viral coat protein gene sequences, of which T-19 was most identical to known strains of ToMV, while T-6 was closely related to PMMoV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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