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Analyzing the Impact of Scene Transitions on Indoor Camera Localization through Scene Change Detection in Real-Time

Intelligent Automation & Soft Computing 2024年第3期39卷 417-436页

作者： Muhammad S.Alam Farhan B.Mohamed ali selamat Faruk Ahmed AKM B.Hossain Department of Emergent Computing School of ComputingUniversiti Teknologi MalaysiaJohor Bahru81310Malaysia Malaysia-Japan International Institute of Technology(MJIIT) Universiti Teknologi MalaysiaKuala Lumpur54100Malaysia Media and Game Innovation Centre of Excellence(MaGICX) Universiti Teknologi MalaysiaJohor Bahru81310Malaysia Department of Engineering Technology University of MemphisMemphisTN38152USA Department of Computer Science and Artificial Intelligence College of Computing and Information TechnologyUniversity of BishaBisha61922Saudi Arabia School of Computing Faculty of EngineeringUniversiti Teknologi MalaysiaJohor Bahru81310Malaysia Department of Information System and Cyber Security College of Computing and Information TechnologyUniversity of BishaBisha61922Saudi Arabia

Real-time indoor camera localization is a significant problem in indoor robot navigation and surveillance *** scene can change during the image sequence and plays a vital role in the localization performance of robotic applications in terms of accuracy and *** research proposed a real-time indoor camera localization system based on a recurrent neural network that detects scene change during the image *** annotated image dataset trains the proposed system and predicts the camera pose in *** system mainly improved the localization performance of indoor cameras by more accurately predicting the camera *** also recognizes the scene changes during the sequence and evaluates the effects of these *** system achieved high accuracy and real-time *** scene change detection process was performed using visual rhythm and the proposed recurrent deep architecture,which performed camera pose prediction and scene change impact ***,this study proposed a novel real-time localization system for indoor cameras that detects scene changes and shows how they affect localization performance.

关键词： Camera pose estimation indoor camera localization real-time localization scene change detection simultaneous localization and mapping(SLAM)

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实验室用数字图像处理进行三维表面轮廓诊断

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Journal of Central South University 2020年第3期27卷 811-823页

作者： Robert FRISCHER Ondrej KREJCAR ali selamat Kamil KUCA Center for Basic and Applied Research Faculty of Informatics and ManagementUniversity of Hradec KraloveRokitanskeho 62Hradec Kralove 50003Czech Republic Malaysia Japan International Institute of Technology(MJIIT) Universiti Teknologi Malaysia Kuala LumpurJalan Sultan Yahya PetraKuala Lumpur 54100Malaysia Media and Games Center of Excellence(MagicX) Universiti Teknologi MalaysiaSkudai 81310Malaysia School of Computing Faculty of EngineeringUniversiti Teknologi Malaysia(UTM)Skudai 81310Malaysia

表面质量和轮廓精度的测量难是许多工业行业中存在的主要问题,半成品的表面质量直接影响到后续的生产步骤。虽然有许多方法可以获得所需的数据,但根据问题的复杂性所需要的测量硬件,比如二维或三维扫描仪,都比较昂贵。因此,本文提出一... 详细信息

表面质量和轮廓精度的测量难是许多工业行业中存在的主要问题,半成品的表面质量直接影响到后续的生产步骤。虽然有许多方法可以获得所需的数据,但根据问题的复杂性所需要的测量硬件,比如二维或三维扫描仪,都比较昂贵。因此,本文提出一种新颖的算法,并在简单的三维扫描仪模型上,以0.1 mm的分辨率的图像处理进行了验证。扫描表面轮廓的方法有很多,但图像处理是目前工业自动化中最热门的课题。最重要的是,为了获得表面图像,使用标准的高分辨率反射相机,以MatLab为软件环境实现后处理。因此,这种解决方案可以替代昂贵的扫描仪,利用单一用途设备的额外功能扩展来实现。

关键词：剖面诊断图像处理三维曲面 MatLab 测量

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Using Genetic Algorithm to Support Artificial Neural Network for Intrusion Detection System

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通讯和计算机（中英文版） 2014年第2期11卷 143-147页

作者： Amin Dastanpour Suhaimi Ibrahim Reza Mashinchi ali selamat Advanced Informatics School University Technology Malaysia Kuala Lumpur 54100 Malaysia

The following methods detect the attacks intrusion detection system: ANN (artificial neural network) for recognition and GA (genetic algorithm) for optimization of ANN results. We use KDD-CUP dataset to obtain the results, which shows around 0.9998 accuracy of applied methods in detecting the threads. ANN with GA requires 18 features.

关键词：入侵检测系统人工神经网络遗传算法神经网络优化 ANN 数据集攻击线程

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