With the increase of Internet protocol (IP) packets the performance of routers became an important issue in internetworking. In this paper we examined the matching algorithm in gigabit router which has input queue with virtual output queueing. Port partitioning concept is employed to reduce the computational burden of the scheduler within a switch. The input and output ports are divided into two groups such that the matching algorithm is implemented within each input-output pair group in parallel. The matching is performed by exchanging input and output port groups at every time slot to handle all incoming traffics. Two algorithms, maximal weight matching by port partitioning (MPP) and modified maximal weight matching by port partitioning (MMPP) are presented. MMPP has the lowest delay for every packet arrival rate. The buffer size on a port is approximately 20-60 packets depending on the packet arrival rates. The throughput is illustrated to be linear to the packet arrival rate, which can be achieved under highly efficient matching algorithm.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
In this paper, we proposed color stereo matching algorithm using dynamic programming. The conventional gray stereo matching algorithms show blur at depth discontinuities and non-existence of matching pixel in occlusion lesions. Also it accompanies matching error by lack of matching information in the untextured region. This paper defines new cost function makes up for the problems happening in conventional gray stereo matching algorithm. New cost function contain the following properties. I) Edge points are corresponded to edge points. ii) Non-edge points are corresponded to non-edge points. iii) In case of exiting the amount of edges, the cost function has some weight in proportion to path distance. Proposed algorithm was applied in various images obtained by parallel camera model. As the result, proposed algorithm showed improved performance in the aspect of matching error and processing in the occlusion region compared to conventional gray stereo matching algorithms.
A segment matching algorithm in stereo vision via the fusion of multiple features on long edge segments is proposed. One problem of the previous segment matching algorithm is the similarity among the segments caused from its short length. In the proposed algorithm, edges are composed of longer segments which are obtained by breaking the edges only at the locations with distinguished changes of the shape. Such long segments can contain extra features such as curvature ratio and length of segments which could not be included in shorter ones. Use of such additional features enhances the matching accuracy significantly To fuse multiple features for matching, weighting value determination algorithm which is computed according to the degree of the contribution of each factor is proposed. The stereo matching simulations with the proposed algorithm are done about various images and their results are included.
본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.76-82
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2017
An image hash, a discriminative and robust summary of an image, should be robust against quality-preserving signal processing steps, while being pairwise independent for perceptually different inputs. In order to improve the hash matching performance, this paper proposes a probabilistic dissimilarity matching. Instead of extracting the binary hash from the query image, we compute the probability that the intermediate hash vector of the query image belongs to each quantization bin, which is referred to as soft quantization binning. The probability is used as a weight in comparing the binary hash of the query with that stored in a database. A performance evaluation over sets of image distortions shows that the proposed probabilistic matching method effectively improves the hash matching performance as compared with the conventional Hamming distance.
스테레오 비전을 사용하여 거리정보를 획득하기 위해서는 스테레오 영상 쌍에서 대응점을 찾는 스테레오 매칭이 이루어져야 한다. 기존의 스테레오 비전은 주로 두 대의 카메라를 사용해서 양안시차를 획득하였다. 따라서 기존의 방법들은 베이스라인의 길이에 따른 정확도와 정밀도 사이의 이율배반적 관계를 해소하지 못하였다. 또한 근래에 사용되는 신뢰도 전파 기법의 경우 고정된 가중치 ${\lambda}$에 의하여 스테레오 정합 성능이 크게 좌우되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이율배반적 문제를 해소하기 위해 다중 베이스라인 스테레오 비전에 기반을 둔 개선된 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 국부-명백성 함수로 EMAD(Extended mean of absolute difference)를 계산한다. 그리고 제안된 기법은 가중치 ${\lambda}$를 지역적 질감 정보에 적응적으로 결정한다. 제안된 기법은 기존 기법보다 더 높은 정합 성능을 보여주며 적은 반복을 통해 최적해에 도달하였다. 정합 성능이 PSNR수치상 약 4.85dB만큼 증가하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위한 영역 기반 스테레오 정차 기법을 제안한다. 영역 기반 스테레오 정합의 주된 문제점은 윈도우 크기에 따라 다른 결과를 초래한다는 것이다. 지금까지 대부분의 영역기반 정합 기법은 윈도우의 크기를 반복적으로 갱신하는 방법을 사용하였으나, 이는 초기 시차(disparity)에 매우 민감하며 계산 비용도 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 스테레오 영상의 특징 정보를 이용하여 가중치를 생성하고, 각 영상의 대응점을 탐색하여 정합한다. 먼저, 평행하게 설치된 두 대의 카메라로부터 획득된 영상에 대한 에지를 검출하여 특징점을 추출한다. 이를 이용하여 두 영상간의 상관관계를 구하여 가중치 함수를 생성하고, 각 영상에 대한 가중치를 적용한 후, 기준영상에 대한 대응점을 찾아 정합한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험결과 다양한 영상에서도 적응적인 가중치를 생성함으로써 향상된 결과를 보였다.
Objectives: The purpose of this study is to analyze the weight loss and the adverse events of overweight and obese adults on weight loss program with face-to-face treatment (FTF) and non-face-to-face treatment (NFTF) in 6 Korean Medicine obesity clinics. Methods: From March 2nd to March 10th, 2021, we collected data with a retrospective way from overweight and obese adults (body mass index, BMI≥23 kg/m2) who registered for a 12-week Gamitaeeumjowi-tang prescription program. After matching initial information of the FTF group and the NFTF group using propensity matching score, weight loss and BMI change were analyzed, and adverse events were evaluated in terms of causality, severity and system-organ classes. Results: Weight and BMI change from baseline to 12 weeks was -7.98±3.09kg (10.41±3.57%), -3.03±1.14kg/m2 and -7.30±3.11kg (9.59±3.45%), -2.76±1.15kg/m2 for FTF group and NFTF group, respectively. Body weight and BMI significantly decreased before and after treatment in both groups, and there was no significant difference in weight loss and BMI change between the two groups. No serious adverse events were reported. Conclusions: This study showed the potential that NFTF weight management treatment could be a good alternative way to FTF weight management treatment without serious adverse events.
스테레오 비전 시스템(stereo vision system)은 2차원 영상정보를 이용하여 3차원 깊이 정보를 획득하는 데 유용한 방법으로, 그동안 많은 연구가 진행되었다. 3차원 깊이 정보를 획득하기 위해서는 영상의 대응점을 찾아야 하는데, 속도와 정확성을 동시에 만족시키기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 가중치(weight)를 적용한 cost aggregation 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이 방법은 스테레오 영상의 특징을 이용하여 가중치를 획득하고, 색상정보, 밝기정보에 거리정보를 이용하여 가중치를 적용한 후, 이를 이용하여 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 다양한 영상에서도 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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