Removing Hidden Data by Pseudo-CFA Reinterpolation

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Removing hidden patient data from digital images in PowerPoint.

OBJECTIVE The purpose of this article is to discuss the potential issue of exposing patient information from digital images used in PowerPoint presentations. CONCLUSION Current methods for safeguarding patient information in PowerPoint presentations still contain the potential for risk. In radiology, many digital images used in PowerPoint contain hidden patient identification information. Alt...

متن کامل

modeling loss data by phase-type distribution

بیمه گران همیشه بابت خسارات بیمه نامه های تحت پوشش خود نگران بوده و روش هایی را جستجو می کنند که بتوانند داده های خسارات گذشته را با هدف اتخاذ یک تصمیم بهینه مدل بندی نمایند. در این پژوهش توزیع های فیزتایپ در مدل بندی داده های خسارات معرفی شده که شامل استنباط آماری مربوطه و استفاده از الگوریتم em در برآورد پارامترهای توزیع است. در پایان امکان استفاده از این توزیع در مدل بندی داده های گروه بندی ...

Image enhancement by region detection on CFA data images

The paper proposes a new method devoted to identify specific semantic regions on CFA (Color Filtering Array) data images representing natural scenes. Making use of collected statistics over a large dataset of high quality natural images, the method uses spatial features and the Principal Component Analysis (PCA) in the HSL and normalized-RG color spaces. The classes considered, taking into acco...

متن کامل

Enhancing Parallelism by Removing Cyclic Data Dependencies

The parallel execution of loop iterations often is inhibited by recurrence relations on scalar variables. Examples are the use of induction variables and recursive functions. Due to the cyclic dependence between the iterations, these loops have to be executed sequentially. A method is presented to convert a family of coupled linear recurrence relations into explicit functions of a loop index. W...

متن کامل

Robustifying Eeg Data Analysis by Removing Outliers

Biomedical signals such as EEG are typically contaminated by measurement artifacts, outliers and non-standard noise sources. We propose to use techniques from robust statistics and machine learning to reduce the influence of such distortions. Two showcase application scenarios are studied: (a) Lateralized Readiness Potential (LRP) analysis, where we show that a robust treatment of the EEG allow...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: International Journal of Multimedia and Image Processing

سال: 2013

ISSN: 2042-4647

DOI: 10.20533/ijmip.2042.4647.2013.0017