[1] DNA ATM [2] c 2013 Information Processing Society of Japan. Gait motion descriptors. Osaka University 2. Drexel University a)
|
|
- Γιώργος Λειβαδάς
- 4 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) Gait motion descriptors Osaka University 2 Drexel University a) higashiyama@am.sanken.osaka-u.ac.jp b) makihara@am.sanken.osaka-u.ac.jp c) kon@drexel.edu d) yagi@am.sanken.osaka-u.ac.jp [1] DNA ATM [2] 2 1
2 Urtasun [3] Spencer [4] Han Bhanu[5] Gait energy image (GEI) Makihara [6] (Frequency domain feature, FDF) Bashir [8] 1 Gait entropy image (GEnI) Lam [9] Gait flow image (GFI) Bashir [10] GEnI GEI Masked GEI based on GEnI (MGEI) Wang [11] 4 1 Chrono-gait image (CGI) Kobayashi Otsu[12] 251 (Cubic higher-order local auto-corelation, CHLAC) Bashir [13] Gait motion descriptor (GMD) Iwama [14] 4,000 (GEI FDF GEnI GFI MGEI CGI) (1) (2) (3) (a) GEI (b) FDF (c) GENI (d) MGEI (e) GFI (f) CGI (g) CHLAC (h) GMD [7] 1 [6] GEI GEI [14] 1(a) GEI 2
3 FDF 1 FDF GEI 0 GEI GEI 1(b) FDF GEnI GEI GEnI GEI 0 GEI GEI 1(c) GEnI MGEI GEI GEnI GEnI GEI MGEI 1(d) GEI GEnI GFI GFI 1(e) GFI CGI 4 1 CGI 1(f) CGI 2.2 t t + n CHLAC CHLAC CHLAC 1(g) CHLAC 2.3 GMD GFI GMD GMD 1(h) GMD GMD P G D x P i R D (i =1,...,N P ) x G j RD (j =1,...,N G ) N P N G P G ( ) P i x P i G j x G j M i,j M i,j = x P i x G j (1) M M i,j 3.2 M =min i,j M i,j (2) 3
4 1 OU-ISIR Gait Database, The Treadmill Dataset Dataset A Dataset B (a) PCA (b) LDA 2 GEI (Linear discriminant analysis, LDA) (Principal component analysis, PCA) (LDA) 2(a) GEI PCA 2 S W S B S W = S B = N class i=1 N class i=1 N i features j=1 (x i,j m i )(x i,j m i ) T (3) N i features(m i m)(m i m) T (4) S W x = λs B x,x 0 (5) N class N features i i x i,j i j m i i m 2(b) GEI LDA 2 PCA ( 2(a)) LDA ( 2(b)) 4. 3 ( ) ( ) 4.1 The OU-ISIR Gait Database, The Treadmill Dataset [15] Dataset A B Dataset A 2km/h 10km/h 1km/h 34 Dataset B DatasetA 2 Dataset B (Vefirication) 1 N (Identification) 1 1 (False rejection rate, FRR) (False acceptance rate, FAR) (Receiver Operating Characteristics, ROC) 4
5 (a) ROC ( ) (c) ROC ( ) (b) CMC ( ) (d) CMC ( ) 4(a), (b) ROC CMC 4(c), (d) ROC CMC 4(e) (f) 1 GEI FDF GEnI MGEI ( 4(a), (b) ) ( 4(c), (d)) GEI FDF GEnI MGEI GEnI MGEI GEI FDF 4(e), (f) (e) (f) (Equal error rate, EER) N N N (Cumulative matching characteristics, CMC) CMC 3 90% 3 90% N 7(a) 7(b) 1 GFI GMD GEI FDF 5. GEI GMD 5
6 (a) 2 km/h vs. 4 km/h (b) 2 km/h vs. 6 km/h (a) 2 km/h vs. 4 km/h (b) 2 km/h vs. 6 km/h (c)2km/hvs.8km/h (d) 2 km/h vs. 10 km/h (c)2km/hvs.8km/h (d) 2 km/h vs. 10 km/h (e)4km/hvs.6km/h (f) 4 km/h vs. 8 km/h (e)4km/hvs.6km/h (f) 4 km/h vs. 8 km/h (g) 4 km/h vs. 10 km/h (h) 6 km/h vs. 8 km/h (g) 4 km/h vs. 10 km/h (h) 6 km/h vs. 8 km/h (i) 6 km/h vs. 10 km/h (j) 8 km/h vs. 10 km/h 5 ROC (i) 6 km/h vs. 10 km/h (j) 8 km/h vs. 10 km/h 6 CMC 8(a) 8(d) GEI, GMD 8(b) 8(c) 8(e) 8(f) 8(g) 8(h) GEI GMD 2 GMD 6
7 (a) (b) (c) (a) (b) (d) (e) (f) (a) (b) (c) (g) (h) (d) (e) (f) 9 : : : GEI GMD (g) (h) GEI GFI (g) (h) 8 : : : GEI GMD (g) (h) GEI GFI GMD GEI 9(a) 9(d) GEI GMD 9(b) 9(c) 9(e) 9(f) 9(g) 9(h) GMD 2 GEI GMD GEI GMD GEI GMD 6. 7
8 The OU-ISIR Gait Database, The Treadmill Dataset N GEnI MGEI GMD (1) CHLAC GMD (2) ( HumanID Gait Database [16] ) (3) JSPS (S) Vision, pp , October [12] T Kobayashi and N Otsu. Action and simultaneous multiple-person identification using cubic higher-order local auto-correlation. Proc of the 17th International Conference on Pattern Recognition, Vol. 4, pp , August [13] K Bashir, T Xiang, S Gong, and Q Mary. Gait representation using flow fields. Proc. of the British Machine Vision Conference 2009, September [14] H Iwama, M Okumura, Y Makihara, and Y Yagi. The OU-ISIR Gait Database Comprising the Large Population Dataset and Performance Evaluation of Gait Recognition. IEEE Trans. on Information Forensics and Security, Vol. 7, pp , October [15] Y. Makihara, H. Mannami, A. Tsuji, M.A. Hossain, K. Sugiura, A. Mori, and Y. Yagi. The ou-isir gait database comprising the treadmill dataset. IPSJ Trans. on Computer Vision and Applications, Vol. 4, pp , Apr [16] S Sarkar, P J Philips, Z Liu, I Robledo, P Grother, and KBowyer.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. [1] Uidai. [2] How biometrics could change security. http: //news.bbc.co.uk/2/hi/programmes/click_ online/ stm, Oct [3] R. Urtasun and P. Fua. 3D Tracking for Gait Characterization and Recognition. In Automatic Face and Gesture Recognition, Proceedings. Sixth IEEE International Conference on, Vol. 1, pp , May [4] S Nicholas and J Carter. Towards pose invariant gait reconstruction. Proc. of the IEEE International Conference on Image Processing 2005, Vol. 3, pp , September [5] J Han and B Bhanu. Individual recognition using gait energy image. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp , February [6] Y Makihara, R Sagawa, Y Mukaigawa, T Echigo, and Y Yagi. Gait recognition using a view transformation model in the frequency domain. Proc.ofthe9thEuropean Conf. on Computer Vision, pp , May [7] Y Makihara and Y Yagi. Silhouette Extraction based on Iterative Spatio-temporal Local Color Transformation and Graph-Cut Segmentation. Proc. of the 19th Int. Conf. on Pattern Recognition, pp. 1-4, Dec [8] K Bashir, T Xiang, and S Gong. Gait recognition using gait entropy image. in Proc. 3rd Int. Conf. Imaging for Crime Detection and Prevention,, pp. 1 6, December [9] Toby HW Lam, K. H. Cheung, and James NK Liu. Gait flow image: A silhouette-based gait representation for human identification. Pattern recognition, Vol. 44, No. 4, pp , April [10] K Bashir, T Xiang, and S Gong. Gait recognition without subject cooperation. Pattern Recognit. Letters, Vol. 31, No. 13, pp , October [11] C Wang, J Zhang, J Pu, X Yuan, and L Wang. Chronogait image: a novel temporal template for gait recognition. Proc. of the 11th European Conf. on Computer 8
Gait Identification Using a View Transformation Model in the Frequency Domain
Vol. 48 No. SIG 1(CVIM 17) Feb. 2007 15 24 Gait Identification Using a View Transformation Model in the Frequency Domain Yasushi Makihara, Ryusuke Sagawa, Yasuhiro Mukaigawa, Tomio Echigo and Yasushi Yagi
Διαβάστε περισσότεραAdaptive Acceptance Threshold Control using Matching Distances with Confidence Values for ROC Curve Optimization
(MIRU2010) 2010 7 ROC 567-0047 8-1 E-mail: {makihara,hossain,yagi}@am.sanken.osaka-u.ac.jp ROC 1 1 2 ( ) ROC 2 ROC Adaptive Acceptance Threshold Control using Matching s with Abstract Confidence Values
Διαβάστε περισσότεραComparison of Discriminant Analysis in Ear Recognition
IPSJ SIG echnical Report PCA 288 XM2VS 97.8% Null space LDA Random LDA Comparison of Discriminant Analysis in Ear Recognition Yuki ajima oji Soma Sai Hideyasu Daishi Watae Discriminant analyses are popular
Διαβάστε περισσότεραΤΕΙ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ. Αναγνώριση προσώπου με επιλογή των κατάλληλων κυρίων συνιστωσών. ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Τ.Ε ΚΑΒΒΑΔΙΑ ΑΛΕΞΑΝΔΡΟΥ.
ΤΕΙ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Τ.Ε Αναγνώριση προσώπου με επιλογή των κατάλληλων κυρίων συνιστωσών. Πτυχιακή εργασία του ΚΑΒΒΑΔΙΑ ΑΛΕΞΑΝΔΡΟΥ Επιβλέπων καθηγητής:βέντζας Δημήτριος ΛΑΡΙΣΑ ΜΑΙΟΣ
Διαβάστε περισσότερα(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή)
(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) F 1 F 1 RGB ECR RGB ECR δ w a d λ σ δ δ λ w λ w λ λ λ σ σ + F 1 ( ) V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 V 7 V 8 V 9 V 10 M 1 M 2 M 3 F 1 F 1 F 1 10 M 1
Διαβάστε περισσότεραHOSVD. Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation Matrix Correcting on HOSVD. Junichi MORIGAKI and Kaoru KATAYAMA
DEIM Forum 2010 D1-4 HOSVD 191-0065 6-6 E-mail: j.morigaki@gmail.com, katayama@tmu.ac.jp Lathauwer (HOSVD) (Tensor) HOSVD Savas HOSVD Sun HOSVD,, Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation
Διαβάστε περισσότεραΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ. Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα
ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα πολυδιάστατου ψηφιακού σήµατος (Εικόνες Εικονοσειρές)» Πακέτο Εργασίας 4: Προστασία
Διαβάστε περισσότεραΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ
ΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ Νικόλαος Κυριακούλης *, Ευάγγελος Καρακάσης, Αντώνιος Γαστεράτος, Δημήτριος Κουλουριώτης, Σπυρίδων Γ. Μουρούτσος Δημοκρίτειο
Διαβάστε περισσότεραA High Precision Iris Feature Extraction and Its Application in Iris Recognition
A High Precision Iris Feature Extraction and Its Application in Iris Recognition * ** 84 E-mail: *cld3@giga.net.tw, **pierre@isu.edu.tw ( ) ( ) CASIA ABSTRACT In this paper, a novel technique is proposed
Διαβάστε περισσότεραNo. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique. Jul TH166 TG659 A
7 2016 7 No. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique Jul. 2016 1001-2265 2016 07-0122 - 05 DOI 10. 13462 /j. cnki. mmtamt. 2016. 07. 035 * 100124 TH166 TG659 A Precision Modeling and
Διαβάστε περισσότεραΓΙΑΝΝΟΥΛΑ Σ. ΦΛΩΡΟΥ Ι ΑΚΤΟΡΑΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ
ΓΙΑΝΝΟΥΛΑ Σ. ΦΛΩΡΟΥ Ι ΑΚΤΟΡΑΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΑΝΑΠΛΗΡΩΤΡΙΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΤΟΥ ΤΕΙ ΚΑΒΑΛΑΣ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΙΑΝΟΥΑΡΙΟΣ 2008 ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2018 F3-5 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: yuta@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp, ( ) ( )..,,,.,.,.,,..,.,,, 2..., 1.,., (Autoencoder: AE) [1] (Generative Stochastic Networks:
Διαβάστε περισσότεραΜοντελοποίηση της Οπτικής Προσοχής Visual Attention Modeling
Μοντελοποίηση της Οπτικής Προσοχής Visual Attention Modeling Υπ. Διδ. Ιωάννης Ρήγας Τμήμα Φυσικής, Πανεπιστήμιο Πατρών Τι θα δούμε σήμερα?? Bottom-up Saliency Models. Spatial domain analysis Spectral domain
Διαβάστε περισσότερα3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o
Sound Source Identification based on Deep Learning with Partially-Shared Architecture 1 2 1 1,3 Takayuki MORITO 1, Osamu SUGIYAMA 2, Ryosuke KOJIMA 1, Kazuhiro NAKADAI 1,3 1 2 ( ) 3 Tokyo Institute of
Διαβάστε περισσότεραAnomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle
27 27 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS27) Tokyo, Japan, November 5-7, 27. Anomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle Tsuyoshi Idé Abstract: We consider a task of anomaly
Διαβάστε περισσότεραDetection and Recognition of Traffic Signal Using Machine Learning
1 1 1 Detection and Recognition of Traffic Signal Using Machine Learning Akihiro Nakano, 1 Hiroshi Koyasu 1 and Hitoshi Maekawa 1 To improve road safety by assisting the driver, traffic signal recognition
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2 D3-6 819 39 744 66 8 E-mail: kawamoto@inf.kyushu-u.ac.jp, tawara@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, {asano,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp 1.,, Amazon.com The Internet Movie Database (IMDb) 1 Social spammers
Διαβάστε περισσότεραSpeeding up the Detection of Scale-Space Extrema in SIFT Based on the Complex First Order System
(MIRU2008) 2008 7 SIFT 572-8572 26-12 599-8531 1-1 E-mail: umemoto@ipc.osaka-pct.ac.jp, kise@cs.osakafu-u.ac.jp SIFT 1 ANN 3 1 SIFT 1 Speeding up the Detection of Scale-Space Extrema in SIFT Based on the
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΤΜ. ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ 2018-2019 Επιβλέπουσα: Μπίμπη Ματίνα Ανάλυση της πλατφόρμας ανοιχτού κώδικα Home Assistant Το Home Assistant είναι μία πλατφόρμα ανοιχτού
Διαβάστε περισσότεραn 1 n 3 choice node (shelf) choice node (rough group) choice node (representative candidate)
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. y y yy y 1565 0871 2 1 yy 525 8577 1 1 1 E-mail: yfmakihara,shiraig@cv.mech.eng.osaka-u.ac.jp, yyshimada@ci.ritsumei.ac.jp
Διαβάστε περισσότεραMethod to Distinguish between Handwritten and Machine-printed Characters Inspired by Human Vision System
Vol. 15, No. 3 2008 165 173 1 2 1 1 2 Method to Distinguish between Handwritten and Machine-printed Characters Inspired by Human Vision System Jumpei Koyama, 1 Masahiro Kato 2 and Akira Hirose 1 Department
Διαβάστε περισσότεραΣΥΓΚΡΙΤΙΚΗ ΜΕΛΕΤΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΕΞΑΓΩΓΗΣ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΩΝ
ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΗ ΜΕΛΕΤΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΕΞΑΓΩΓΗΣ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΩΝ Ρήγας Κουσκουρίδας, Βασίλειος Μπελαγιάννης, Δημήτριος Χρυσοστόμου και Αντώνιος Γαστεράτος Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης, Πανεπιστημιούπολη, Κιμμέρια,
Διαβάστε περισσότεραAn Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software Defined Radio
C IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems Vol.133 No.5 pp.910 915 DOI: 10.1541/ieejeiss.133.910 a) An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software
Διαβάστε περισσότεραArea Location and Recognition of Video Text Based on Depth Learning Method
21 6 2016 12 Vol 21 No 6 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Dec 2016 1 1 1 2 1 150080 2 130300 Gabor RBM OCR DOI 10 15938 /j jhust 2016 06 012 TP391 43 A 1007-2683 2016 06-0061- 06
Διαβάστε περισσότεραMIDI [8] MIDI. [9] Hsu [1], [2] [10] Salamon [11] [5] Song [6] Sony, Minato, Tokyo , Japan a) b)
1,a) 1,b) 1,c) 1. MIDI [1], [2] U/D/S 3 [3], [4] 1 [5] Song [6] 1 Sony, Minato, Tokyo 108 0075, Japan a) Emiru.Tsunoo@jp.sony.com b) AkiraB.Inoue@jp.sony.com c) Masayuki.Nishiguchi@jp.sony.com MIDI [7]
Διαβάστε περισσότερα{takasu, Conditional Random Field
DEIM Forum 2016 C8-6 CRF 700 8530 3 1 1 700 8530 3 1 1 101 8430 2-1-2 E-mail: pobp52cw@s.okayama-u.ac.jp, ohta@de.cs.okayama-u.ac.jp, {takasu, adachi}@nii.ac.jp Conditional Random Field 1. Conditional
Διαβάστε περισσότεραFourier transform, STFT 5. Continuous wavelet transform, CWT STFT STFT STFT STFT [1] CWT CWT CWT STFT [2 5] CWT STFT STFT CWT CWT. Griffin [8] CWT CWT
1,a) 1,2,b) Continuous wavelet transform, CWT CWT CWT CWT CWT 100 1. Continuous wavelet transform, CWT [1] CWT CWT CWT [2 5] CWT CWT CWT CWT CWT Irino [6] CWT CWT CWT CWT CWT 1, 7-3-1, 113-0033 2 NTT,
Διαβάστε περισσότεραIdentifying Scenes with the Same Person in Video Content on the Basis of Scene Continuity and Face Similarity Measurement
Identifying Scenes with the Same Person in Video Content on the Basis of Scene Continuity and Face Similarity Measurement Tatsunori Hirai, Tomoyasu Nakano, Masataka Goto and Shigeo Morishima Abstract We
Διαβάστε περισσότεραFrom Information Security to Cyber Defense. Dimitris Gritzalis
From Information Security to Cyber Defense Dimitris Gritzalis December 2010 Από την Ασφάλεια Πληροφοριών στην Προστασία του Κυβερνοχώρου Καθηγητής Δημήτρης Γκρίτζαλης (dgrit@aueb.gr, www.cis.aueb.gr) Ερευνητική
Διαβάστε περισσότεραBCI On Feature Extraction from Multi-Channel Brain Waves Used for Brain Computer Interface
BCI On Feature Extraction from Multi-Channel Brain Waves Used for Brain Computer Interface Hiroya SAITO Kenji NAKAYAMA Akihiro HIRANO Graduate School of Natural Science and Technology,Kanazawa Univ. E-mail:
Διαβάστε περισσότεραRandom Forests Leo. Hitoshi Habe 1
1 tree forestleo Breiman 2001 Random Forests Hitoshi Habe 1 Abstract: Random Forests is a machine learning framework that consists of many decision trees. It can be categorized as an ensemble classifier
Διαβάστε περισσότεραResearch on model of early2warning of enterprise crisis based on entropy
24 1 Vol. 24 No. 1 ont rol an d Decision 2009 1 Jan. 2009 : 100120920 (2009) 0120113205 1, 1, 2 (1., 100083 ; 2., 100846) :. ;,,. 2.,,. : ; ; ; : F270. 5 : A Research on model of early2warning of enterprise
Διαβάστε περισσότεραTowards a more Secure Cyberspace
Towards a more Secure Cyberspace Dimitris Gritzalis 1 October 1999 5ο Πανελλήνιο Συνέδριο Εφαρμογών Πληροφορικής Θεσσαλονίκη, 8-10 Οκτώβρη 1999 Πορεία προς έναν ασφαλέστερο Κυβερνοχώρο Δημήτρης Γκρίτζαλης
Διαβάστε περισσότεραCSJ. Speaker clustering based on non-negative matrix factorization using i-vector-based speaker similarity
i-vector 1 1 1 1 i-vector CSJ i-vector Speaker clustering based on non-negative matrix factorization using i-vector-based speaker similarity Fukuchi Yusuke 1 Tawara Naohiro 1 Ogawa Tetsuji 1 Kobayashi
Διαβάστε περισσότεραRe-Pair n. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. (Re-Merge) Re-Merge. Sekine [4, 5, 8] (highly repetitive text) [2] Re-Pair. Blocked-Repair-VF [7]
Re-Pair 1 1 Re-Pair Re-Pair Re-Pair Re-Pair 1. Larsson Moffat [1] Re-Pair Re-Pair (Re-Pair) ( ) (highly repetitive text) [2] Re-Pair [7] Re-Pair Re-Pair n O(n) O(n) 1 Hokkaido University, Graduate School
Διαβάστε περισσότεραBΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. goumas@teikav.edu.gr, goumas@kav.forthnet.gr
BΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ 'Ονομα: Επώνυμο: Στέφανος Γκούμας Ημερομ.Γέννησης: 25/8/1960 Οικογενειακή κατάσταση: Τόπος κατοικίας: Έγγαμος Παλιό Καβάλας Διεύθυνση κατοικίας: Παπαϊωάννου 45 Ταχ.Κώδικας:
Διαβάστε περισσότεραΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ. Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΕΧΡΩΜΩΝ ΕΓΓΡΑΦΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ (Τ.Ε.Ι.) ΣΕΡΡΩΝ Τμήμα ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ
Διαβάστε περισσότεραBundle Adjustment for 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation
3 2 3 2 3 undle Adjustment or 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation Yuuki Iwamoto, Yasuyuki Sugaya 2 and Kenichi Kanatani We describe in detail the algorithm o bundle adjustment or 3-D reconstruction
Διαβάστε περισσότερα2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems
2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems Multiple User Interfaces MobileSoft'16, Multi-User Experience (MUX) S1: Insourcing S2: Outsourcing S3: Responsive design
Διαβάστε περισσότεραKernel Methods and their Application for Image Understanding
Vol 1 No SIG 12(CVIM 1) Jan 1960 Kernel Methods and their Application for Image Understanding Kenji Nishida and Takio Kurita Support vector machine (SVM) has been extended to build up nonlinear classifier
Διαβάστε περισσότεραBayesian Discriminant Feature Selection
1,a) 2 1... DNA. Lasso. Bayesian Discriminant Feature Selection Tanaka Yusuke 1,a) Ueda Naonori 2 Tanaka Toshiyuki 1 Abstract: Focusing on categorical data, we propose a Bayesian feature selection method
Διαβάστε περισσότεραΕιδικές Επιστηµονικές Εργασίες
Ειδικές Επιστηµονικές Εργασίες 2005-2006 1. Ανίχνευση προσώπων από ακολουθίες video και παρακολούθηση (face detection & tracking) Η ανίχνευση προσώπου (face detection) αποτελεί το 1 ο βήµα σε ένα αυτόµατο
Διαβάστε περισσότεραYoshifumi Moriyama 1,a) Ichiro Iimura 2,b) Tomotsugu Ohno 1,c) Shigeru Nakayama 3,d)
1,a) 2,b) 1,c) 3,d) Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm 0-1 Search Performance Analysis According to Interpretation Methods for Dealing with Permutation on Integer-Type Gene-Coding Method based on
Διαβάστε περισσότεραAbstract. Detection of Feature Points for Computer Vision. Harris. (feature point) (interest point) (corner) Moravec. Harris.
Detection of Feature Points for Computer Vision Abstract Harris Harris Harris 1. (1 7) (8 10) (9) Moravec E-mail kanazawa@tutkie.tut.ac.jp E-mail kanatani@suri.it.okayama-u.ac.jp Yasushi KANAZAWA, Member
Διαβάστε περισσότεραA Method for Singularity Detection in Fingerprint Images
000-985/003/4(06)08 003 Jornal of Software Vol4, No6 +,,,, 3 (,0093) (, 5000) 3 (, 3603) A Method for Singlarity Detection in Fingerprint Images TAN Tai-Zhe +, NING Xin-Bao, YIN Yi-Long, ZHAN Xiao-Si,
Διαβάστε περισσότεραAdaptive grouping difference variation wolf pack algorithm
3 2017 5 ( ) Journal of East China Normal University (Natural Science) No. 3 May 2017 : 1000-5641(2017)03-0078-09, (, 163318) :,,.,,,,.,,. : ; ; ; : TP301.6 : A DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.03.008
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ : 1981 ΟΙΚΟΓΕΝΕΙΑΚΗ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ. : mkrinidi@gmail.com
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΟΝΟΜΑ ΕΠΩΝΥΜΟ ΟΝΟΜΑ ΠΑΤΡΟΣ ΟΝΟΜΑ ΜΗΤΡΟΣ : Μιχαήλ : Κρηνίδης : Δημήτριος : Νίκη ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ : 1981 ΠΟΛΗ ΚΑΤΟΙΚΙΑΣ Τ.Κ. ΟΙΚΟΓΕΝΕΙΑΚΗ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΣΤΡΑΤΙΩΤΙΚΕΣ ΥΠΟΧΡΕΩΣΕΙΣ e-mail
Διαβάστε περισσότεραSecure Cyberspace: New Defense Capabilities
Secure Cyberspace: New Defense Capabilities Dimitris Gritzalis November 1999 Υπουργείο Εθνικής Αμυνας Διημερίδα Πληροφορικής και Επιχειρησιακής Ερευνας Αθήνα, 2-3 Νοέμβρη 1999 Ασφάλεια στον Κυβερνοχώρο:
Διαβάστε περισσότεραSecurity in the Cloud Era
Security in the Cloud Era Dimitris Gritzalis October 2011 Ασφάλεια στην εποχή του Cloud: Παράδοξο ή απλώς διαφορετικό; Δημήτρης Γκρίτζαλης Καθηγητής Ασφάλειας στις ΤΠΕ Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Πρόεδρος
Διαβάστε περισσότεραΔημήτριος Θ. Τόμτσης, Ph.D. Αναλυτικό Βιογραφικό Σημείωμα
Δημήτριος Θ. Τόμτσης, Ph.D. Αναλυτικό Βιογραφικό Σημείωμα Τίτλοι σπουδών Πτυχίο: Μηχανικός Πληροφοριακών Συστημάτων, Πανεπιστήμιο Coventry, U.K,, 1991. Μεταπτυχιακό: Μηχανικός Τηλεπικοινωνιακών Συστημάτων
Διαβάστε περισσότεραGIS. . Harris SIFT : SIFT. SIFT Harris. GIS
GIS 389 Vol.2, No., Spring 200 Iranian Remote Sensing & GIS -22 3 2 *..2.3 389/4/ : 388//4 :. SIFT... Harris SIFT...... SIFT. Harris SIFT : : *.88888445 : Email: am.sedaghat@gmail.com ( ) ). ( (Gruen,
Διαβάστε περισσότερα40 3 Journal of South China University of Technology Vol. 40 No Natural Science Edition March
40 3 Journal of South China University of Technology Vol 40 No 3 2012 3 Natural Science Edition March 2012 1000-565X 2012 03-0106-06 * 510640 MFCC K-L K-L MFCC K-L 46 61% 42 25% 39 68% 36 36% K-L TN912
Διαβάστε περισσότερα[2] T.S.G. Peiris and R.O. Thattil, An Alternative Model to Estimate Solar Radiation
References [1] B.V.R. Punyawardena and Don Kulasiri, Stochastic Simulation of Solar Radiation from Sunshine Duration in Srilanka [2] T.S.G. Peiris and R.O. Thattil, An Alternative Model to Estimate Solar
Διαβάστε περισσότεραMapping Textures on 3D Geometric Model Using Reflectance Image
Mark D. Wheeler Mapping Textures on 3D Geometric Model Using Reflectance Image Ryo KURAZUME, Ko NISHINO, Mark D. WHEELER, and Katsushi IKEUCHI 3 3 CAD albedo 1. VR modeling-from-realitymfr 1 2 3 Institute
Διαβάστε περισσότεραWireless capsule endoscopy video classification using an unsupervised learning approach
16 11 2011 11 Journal of Image and Graphics Vol. 16 No. 11 Nov. 2011 TP391. 4 A 1006-8961 2011 11-2041-06 Bill P. Buckles. J. 2011 16 11 2041-2046 1 1 Bill P. Buckles 2 1 1 230009 2 76203 WCE WCE WCE SIFT
Διαβάστε περισσότεραRobust Feature Extraction Method Based on Run-Length Compensation for Degraded Character Recognition
Robust Feature Extraction Method Based on Run-Length Compensation for Degraded Character Recognition Minoru MORI, Minako SAWAKI, Norihiro HAGITA, Hiroshi MURASE, and Naoki MUKAWA OCR 1. [1] [4] [5] [7]
Διαβάστε περισσότεραER-Tree (Extended R*-Tree)
1-9825/22/13(4)768-6 22 Journal of Software Vol13, No4 1, 1, 2, 1 1, 1 (, 2327) 2 (, 3127) E-mail xhzhou@ustceducn,,,,,,, 1, TP311 A,,,, Elias s Rivest,Cleary Arya Mount [1] O(2 d ) Arya Mount [1] Friedman,Bentley
Διαβάστε περισσότεραΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ. Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα
ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα πολυδιάστατου ψηφιακού σήµατος (Εικόνες Εικονοσειρές)» Πακέτο Εργασίας 4: Προστασία
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΛΕΩΝΙΔΑΣ Α. ΣΠΥΡΟΥ. 2004 2009 Διδακτορικό σε Υπολογιστική Εμβιομηχανική, Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών, Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας.
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΛΕΩΝΙΔΑΣ Α. ΣΠΥΡΟΥ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ Ινστιτούτο Έρευνας και Τεχνολογίας Θεσσαλίας (ΙΕΤΕΘ) Εθνικό Κέντρο Έρευνας και Τεχνολογικής Ανάπτυξης (ΕΚΕΤΑ) Δημητριάδος 95 και Παύλου Μελά 38333 Βόλος
Διαβάστε περισσότεραGaze Estimation from Low Resolution Images Insensitive to Segmentation Error
(MIRU2005) 2005 7 153 8505 4 6 1 E-mail: {onoy,takahiro,ysato}@iis.u-tokyo.ac.jp appearance-based methods SVDSingular Value Decomposition N-mode SVD N-mode SVD, PCAPrincipal Component Analysis appearance-based
Διαβάστε περισσότεραΕυφυές Σύστημα Ανάλυσης Εικόνων Μικροσκοπίου για την Ανίχνευση Παθολογικών Κυττάρων σε Εικόνες Τεστ ΠΑΠ
Ευφυές Σύστημα Ανάλυσης Εικόνων Μικροσκοπίου για την Ανίχνευση Παθολογικών Κυττάρων σε Εικόνες Τεστ ΠΑΠ ΚΩΔΙΚΟΣ MIS: 346961 Φορέας Υποβολής: Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων - Τμήμα Πληροφορικής Φορέας Χρήστης:
Διαβάστε περισσότεραCritical Infrastructures: The Nervous System of every Welfare State. G. Stergiopoulos, D. Gritzalis
Critical Infrastructures: The Nervous System of every Welfare State G. Stergiopoulos, D. Gritzalis Αλληλεξαρτήσεις Κρίσιμων Υποδομών: Το Νευρικό Σύστημα κάθε Τεχνολογικά Προηγμένης Χώρας Αθήνα, Φεβρουάριος
Διαβάστε περισσότεραCritical ICT Infrastructures Protection: Trends and Perspectives. Dimitris Gritzalis
Critical ICT Infrastructures Protection: Trends and Perspectives Dimitris Gritzalis April 2005 Αρχή Διασφάλισης του Απορρήτου των Επικοινωνιών (ΑΔΑΕ) Γενικές Αρχές Εθνικής Στρατηγικής για το Απόρρητο και
Διαβάστε περισσότεραGridFTP-APT: Automatic Parallelism Tuning Mechanism for Data Transfer Protocol GridFTP
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. -APT: TCP 565-871 1-5 E-mail: {t-itou,oosaki,imase}@ist.osaka-u.ac.jp TCP TCP TCP -APT ( with Automatic
Διαβάστε περισσότεραEverything can be hacked in the Internet-of-Things. Dimitris Gritzalis March 2017
Everything can be hacked in the Internet-of-Things Dimitris Gritzalis March 2017 (Σχεδόν) Τα πάντα μπορούν να «χακαριστούν» Διάλεξη, Μάρτης 2017 Καθηγητής Δημήτρης Γκρίτζαλης Αναπληρωτής Πρύτανης & Διευθυντής
Διαβάστε περισσότεραSVM. Research on ERPs feature extraction and classification
39 1 2011 2 Journal of Fuzhou University Natural Science Edition Vol 39 No 1 Feb 2011 DOI CNKI 35-1117 /N 20110121 1723 008 1000-2243 2011 01-0054 - 06 ERPs 350108 - ERPs SVM ERPs SVM 90% ERPs SVM TP391
Διαβάστε περισσότεραCorV CVAC. CorV TU317. 1
30 8 JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK Vol. 30 No. 8 2011 1 2 1 2 2 1. 100044 2. 361005 TU317. 1 A Structural damage detection method based on correlation function analysis of vibration measurement data LEI
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμογή Υπολογιστικών Τεχνικών στην Γεωργία
Ελληνική ημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου Εφαρμογή Υπολογιστικών Τεχνικών στην Γεωργία Ενότητα 12 : Θέματα διασφάλισης της πληροφορίας στον αγροτικό τομέα (3/3) Μελετίου Γεράσιμος 1 Ανοιχτά
Διαβάστε περισσότεραCritical Infrastructure Protection: A Roadmap for Greece D. Gritzalis
Critical Infrastructure Protection: A Roadmap for Greece D. Gritzalis June 2016 Ολιστική Προστασία Κρίσιμων Υποδομών: Ένας Οδικός Χάρτης για την Ελλάδα Συνάντηση εργασίας Αθήνα, 28 Ιούνη 2016 Καθηγητής
Διαβάστε περισσότεραOrganizing the Protection of Critical ICT Infrastructures. Dimitris Gritzalis
Organizing the Protection of Critical ICT Infrastructures Dimitris Gritzalis June 2003 Ημερίδα Ασφάλεια Δικτύων και Πληροφοριών Υπουργείο Μεταφορών & Επικοινωνιών, Ιούνιος 2003 Οργάνωση της Προστασίας
Διαβάστε περισσότεραΕρευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+
Ερευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+ Ερευνητικές,Δραστηριότητες,και, Ενδιαφέροντα,, Τμήμα,Μηχανικών,Η/Υ,&,Πληροφορικής, Τομέας,Λογικού,των,Υπολογιστών, Εργαστήριο,Γραφικών,,Πολυμέσων,και,Γεωγραφικών,
Διαβάστε περισσότεραGemini, FastMap, Applications. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών
Gemini,, Applications Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών Εαρινό Εξάμηνο 2011-2012 Table of contents 1 Table of contents 1 2 Table of contents 1 2 3 Table of contents
Διαβάστε περισσότεραNov Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol. 36 No FCM. A doi /j. issn
2015 11 Nov 2015 36 6 Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol 36 No 6 1671-6833 2015 06-0056 - 05 C 1 1 2 2 1 450001 2 461000 C FCM FCM MIA MDC MDC MIA I FCM c FCM m FCM C TP18 A doi 10
Διαβάστε περισσότεραSpam over Internet Telephony (SPIT): An emerging threat. Dimitris Gritzalis
Spam over Internet Telephony (SPIT): An emerging threat Dimitris Gritzalis October 2008 Το φαινόμενο SPIT (SPam over Internet Telephony): Μια - ακόμη - επερχόμενη απειλή Δημήτρης Γκρίτζαλης (dgrit@aueb.gr,
Διαβάστε περισσότεραDevelopment of the Nursing Program for Rehabilitation of Woman Diagnosed with Breast Cancer
Development of the Nursing Program for Rehabilitation of Woman Diagnosed with Breast Cancer Naomi Morota Newman M Key Words woman diagnosed with breast cancer, rehabilitation nursing care program, the
Διαβάστε περισσότεραUAV. UAV Unmanned Aerial Vehicle LED Light Emitting Diodes LQR Linear Quadratic Regulator
2013 11 39 11 November 2013 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics Vol 39 No 11 UAV 100191 110035 100191 UAV Unmanned Aerial Vehicle LED Light Emitting Diodes LQR Linear Quadratic
Διαβάστε περισσότεραStudy on the Strengthen Method of Masonry Structure by Steel Truss for Collapse Prevention
33 2 2011 4 Vol. 33 No. 2 Apr. 2011 1002-8412 2011 02-0096-08 1 1 1 2 3 1. 361005 3. 361004 361005 2. 30 TU746. 3 A Study on the Strengthen Method of Masonry Structure by Steel Truss for Collapse Prevention
Διαβάστε περισσότεραEstimation, Evaluation and Guarantee of the Reverberant Speech Recognition Performance based on Room Acoustic Parameters
Vol.21-SLP-83 No.9 21/1/29 1 Estimation, Evaluation and Guarantee of the Reverberant Speech Recognition Performance based on Room Acoustic Parameters Takanobu Nishiura 1 We study on estimation, evaluation
Διαβάστε περισσότεραAutomatic extraction of bibliography with machine learning
Automatic extraction of bibliography with machine learning Takeshi ABEKAWA Hidetsugu NANBA Hiroya TAKAMURA Manabu OKUMURA Abstract In this paper, we propose an extraction method of bibliography using support
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΠΑΤΗΣΙΩΝ 76 10434 ΑΘΗΝΑ Ε - ΜΑΙL : mkap@aueb.gr ΤΗΛ: 210-8203814, 6947-931643 ΚΑΠΕΤΗΣ ΧΡΥΣΟΣΤΟΜΟΣ. Βιογραφικό Σημείωμα
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΠΑΤΗΣΙΩΝ 76 10434 ΑΘΗΝΑ Ε - ΜΑΙL : mkap@aueb.gr ΤΗΛ: 210-8203814, 6947-931643 ΚΑΠΕΤΗΣ ΧΡΥΣΟΣΤΟΜΟΣ Βιογραφικό Σημείωμα ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ Εθνικότητα: Ελληνική Ημερομηνία Γέννησης:
Διαβάστε περισσότεραVol. 31,No JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb
Ξ 31 Vol 31,No 1 2 0 0 1 2 JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 2 0 0 1 :025322778 (2001) 0120016205 (, 230026) : Q ( m 1, m 2,, m n ) k = m 1 + m 2 + + m n - n : Q ( m 1, m 2,, m
Διαβάστε περισσότεραΣΙΣΛΟ ΓΙΑΣΡΙΒΗ ΔΞΑΓΧΓΗ ΥΑΡΑΚΣΗΡΙΣΙΚΧΝ ΔΙΚΟΝΟΠΛΑΙΙΧΝ ΑΠΟ ΑΚΟΛΟΤΘΙΔ ΒΙΝΣΔΟ ΜΔ ΥΡΗΗ ΟΜΑΓΟΠΟΙΗΗ ΠΟΛΛΑΠΛΧΝ ΟΦΔΧΝ ΜΔΣΑΠΣΤΥΙΑΚΗ ΔΡΓΑΙΑ ΔΞΔΙΓΙΚΔΤΗ
ΣΙΣΛΟ ΓΙΑΣΡΙΒΗ ΔΞΑΓΧΓΗ ΥΑΡΑΚΣΗΡΙΣΙΚΧΝ ΔΙΚΟΝΟΠΛΑΙΙΧΝ ΑΠΟ ΑΚΟΛΟΤΘΙΔ ΒΙΝΣΔΟ ΜΔ ΥΡΗΗ ΟΜΑΓΟΠΟΙΗΗ ΠΟΛΛΑΠΛΧΝ ΟΦΔΧΝ Η ΜΔΣΑΠΣΤΥΙΑΚΗ ΔΡΓΑΙΑ ΔΞΔΙΓΙΚΔΤΗ Τπνβάιιεηαη ζηελ νξηζζείζα από ηελ Γεληθή πλέιεπζε Δηδηθήο ύλζεζεο
Διαβάστε περισσότεραΗμερίδα διάχυσης αποτελεσμάτων έργου Ιωάννινα, 14/10/2015
MIS έργου:346983 Τίτλος Έργου: Epirus on Androids: Έμπιστη, με Διαφύλαξη της Ιδιωτικότητας και Αποδοτική Διάχυση Πληροφορίας σε Κοινωνικά Δίκτυα με Γεωγραφικές Εφαρμογές Έργο συγχρηματοδοτούμενο από την
Διαβάστε περισσότεραsubstructure similarity search using features in graph databases
substructure similarity search using features in graph databases Aleksandros Gkogkas Distributed Management of Data Laboratory intro Θα ενασχοληθούμε με το πρόβλημα των ερωτήσεων σε βάσεις γραφημάτων.
Διαβάστε περισσότεραCurrent Status and Future Prospects of Camera-Based Character Recognition and Document Image Analysis
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. 599 8531 1 1 980 8579 6 6 05 812 8581 6 10 1 E-mail: {kise,masa}@cs.osakafu-u.ac.jp, machi@aso.ecei.tohoku.ac.jp,
Διαβάστε περισσότεραReal time mobile robot control with a multiresolution map representation
IIC 06 21 Real time mobile robot control with a multiresolution map representation Katsuya Iwata, Shinkichi Inagaki, Yusuke Nara, Tatsuya Suzuki (Nagoya University) Abstract In this paper a real-time path
Διαβάστε περισσότεραΑυτόματη Ανακατασκευή Θραυσμένων Αντικειμένων
Αυτόματη Ανακατασκευή Θραυσμένων Αντικειμένων Κωνσταντίνος Παπαοδυσσεύς Καθηγητής ΣΗΜΜΥ, Δημήτρης Αραμπατζής Δρ. ΣΗΜΜΥ Σολομών Ζάννος Υ.Δ. ΣΗΜΜΥ Φώτιος Γιαννόπουλος Υ.Δ. ΣΗΜΜΥ Μιχαήλ Έξαρχος Δρ. ΣΗΜΜΥ
Διαβάστε περισσότεραA Method for Detection of Occlusal Position Using a Robust Estimator
Vol. 45 No. 9 Sep. 2004 3,, 1 1 M A Method for Detection of Occlusal Position Using a Robust Estimator Masayoshi Kanoh,, Kyoji Hashimura,, Shohei Kato and Hidenori Itoh We have developed a system that
Διαβάστε περισσότεραA Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks
P2P 1,a) 1 1 1 P2P P2P P2P P2P A Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks NARISHIGE Yuki 1,a) ABE Kota 1 ISHIBASHI Hayato 1 MATSUURA Toshio 1
Διαβάστε περισσότεραBoVW. (Histogram Encoding) [2], [5], [6] [7], [8], (Fisher Encoding) [3] VLAD [9] Super Vector [10] Locality Constrained [11], [12], [13]
1,a) 1 2 1 SIFT Bag-of-Visual-Words Bag-of-Visual-Words 1. BoVW [2] BoVW Dense [3] Interest Point [4] 1 376 8515 1 5 1 School of Science and Technology, Gunma University Tenjin-cho 1 5 1, Kiryu-shi, Gunma,
Διαβάστε περισσότεραOnline Social Networks: Posts that can save lives. Sotiria Giannitsari April 2016
Online Social Networks: Posts that can save lives Sotiria Giannitsari April 2016 Ψηφιακά Κοινωνικά Δίκτυα: Αναρτήσεις που σώζουν ζωές Σωτηρία Γιαννίτσαρη Εργαστήριο Ασφάλειας Πληροφοριών & Προστασίας Κρίσιμων
Διαβάστε περισσότεραΥπολογιστικές μέθοδοι για την ανάλυση της πληροφορίας των εικόνων και την κατανόηση του περιεχομένου
Ανάλυση Εικόνων Εικόνα : μορφή πληροφορίας Ανάλυση : εξαγωγή γνώσης Υπολογιστικές μέθοδοι για την ανάλυση της πληροφορίας των εικόνων και την κατανόηση του περιεχομένου Θέματα ειδίκευσης Υπολογιστική Όραση
Διαβάστε περισσότεραGain self-tuning of PI controller and parameter optimum for PMSM drives
14 1 1 1 ELECTRI C MACHINES AND CONTROL Vol. 14 No. 1 Dec. 1 1 1 1 1 1. 151. 154 PI PI E E 1% 4r /min TM 359 A 17-449X 1 1-9- 6 Gain self-tuning of PI controller and parameter optimum for PMSM drives YANG
Διαβάστε περισσότεραUltrasound Probe Calibration Method Based on Optical Tracking Systems
32 5 213 1 Chinese Journal of Biomedical Engineering Vol. 32 No. 5 October 213 * 11624 3 6 6 3 1 mm 2 2 mm R318 A 258-821 213 5-526-6 Ultrasound Probe Calibration Method Based on Optical Tracking Systems
Διαβάστε περισσότεραIndexing Methods for Encrypted Vector Databases
Computer Security Symposium 2013 21-23 October 2013 305-0006 1-1-1 junpei.kawamoto@acm.org LSH LSH LSH Indexing Methods for Encrypted Vector Databases Junpei Kawamoto Faculty of Engineering, Information
Διαβάστε περισσότεραHSI %89 SOM RGB. Journal of Transactions on Electrical Technology Vol.2 No.7- Autumn 2011
HSI 500 SOM %89. RGB HSI HSI Fig. (): The recognition block diagram HSI- RGB HSI RGB HSI. RGB HSI HSI Fig. (): The result of applying HSI filter and extracting red colour Fig. (): The corner model 90 Fig.
Διαβάστε περισσότεραPACS: Ox, Cw, a, TP
* (, 210046 ) ( 2011 12 30 ; 2012 4 27 ),.,., ; ;.,,. :,, PACS: 02.10.Ox, 02.50.Cw, 05.40. a, 07.05.TP 1 ().,.,,,, s d. [1]., [2,3],,,.,,.,,,.,,,., [4 6].,, 1. A. 40 110 S E N(42,2 2 ) D N(63,3 2 ) B:70
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΚΟΙΝΟΤΗΤΩΝ ΚΑΙ ΣΥΣΤΑΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΜΕ ΤΗΝ ΧΡΗΣΗ ΣΥΝΘΕΤΙΚΩΝ ΣΥΝΤΕΤΑΓΜΕΝΩΝ
ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΚΟΙΝΟΤΗΤΩΝ ΚΑΙ ΣΥΣΤΑΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΜΕ ΤΗΝ ΧΡΗΣΗ ΣΥΝΘΕΤΙΚΩΝ ΣΥΝΤΕΤΑΓΜΕΝΩΝ Παπαδάκης Χαράλαμπος 1, Παναγιωτάκης Κώστας 2, Παρασκευή Φραγκοπούλου 1 1 Τμήμα Μηχ/κών Πληροφορικής, ΤΕΙ Κρήτης 2 Τμήμα
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διαλέξεις 5 6 Principal component analysis EM for Gaussian mixtures: μ k, Σ k, π k. Ορίζουμε το διάνυσμα z (διάσταση Κ) ώστε K p( x θ) = π ( x μ, Σ ) k = k k k Eκ των υστέρων
Διαβάστε περισσότεραΚΑΤΑΤΜΗΣΗ ΥΦΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΕΛΕΣΤΗ ΤΟΠΙΚΟΥ ΥΑ ΙΚΟΥ ΠΡΟΤΥΠΟΥ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΕΝΕΡΓΟΥ ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑΤΟΣ ΧΩΡΙΣ ΑΚΜΕΣ *
ΚΑΤΑΤΜΗΣΗ ΥΦΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΕΛΕΣΤΗ ΤΟΠΙΚΟΥ ΥΑ ΙΚΟΥ ΠΡΟΤΥΠΟΥ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΕΝΕΡΓΟΥ ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑΤΟΣ ΧΩΡΙΣ ΑΚΜΕΣ * Μιχάλης Α. Σαβελώνας 1, ηµήτρης Ε. Μαρούλης 1, ηµήτρης Κ. Ιακωβίδης 1, Σταύρος Α. Καρκάνης
Διαβάστε περισσότερα