Dans cet article nous allons parler du chiffrement et déchiffrement d’images en utilisant l’algorithme AES. Ce type de cryptage est appelé symétrique car il utilise une même clé pour chiffrer et ...déchiffrer l’information. L’algorithme AES (Advanced Encryption Standard) est le plus utilisé dans le chiffrement symétrique à cause de sa robustesse due à la clé de 256 bits qui est difficile à casser. Nous avons choisi de manière aléatoire des images dans l’ensemble des données ILSVRC2012 pour illustrer le fonctionnement du cryptage symétrique avec l’algorithme AES. Ces images ont été premièrement chiffrées et ensuite déchiffrées à l’aide d’une même clé. Les résultats obtenus nous ont démontré que l’image cryptée permettait de garantir la confidentialité de l’information. Nous avons également fait recours à des métriques d’évaluation de qualité d’images pour vérifier que la qualité de l’image décryptée restait égale à celle de l’originale.
The brain tumor tissue detection allows to localize a mass of abnormal cells in a slice of Magnetic Resonance (MR). The automatization of this process is useful for post processing of the extracted ...region of interest like the tumor segmentation. In order to detect this abnormal growth of tissue in an image, this paper presents a novel scheme which uses a two-step procedure; the k-means method and the Hierarchical Centroid Shape Descriptor (HCSD). The clustering stage is applied to discriminate structures based on pixel intensity while the HCSD allow to select only those having a specific shape. A bounding box is then automatically placed to delineate the region in which the tumor was found. Compared to the tumor delineation performed by an expert, a similarity measure of 91% was reached by using the Dice coefficient. The tests were carried out on 254 T1-weighted MRI images of 14 patients with brain tumors.
Guitar audio signal classification by collapsed Pitch Class Profile de Jesus Guerrero-Turrubiates, Jose; Ledesma, Sergio; Gonzalez-Reyna, Sheila Esmeralda ...
2016 IEEE International Autumn Meeting on Power, Electronics and Computing (ROPEC),
2016-Nov.
Conference Proceeding
Guitar audio signal classification has its main application in chord transcription and guitar tutoring systems. This paper proposes a method to classify chords from an electric guitar. The method ...performs Wavelet Decomposition in order to split the signal in approximation coefficients and details, and then, those approximation coefficients below a threshold are removed. This filtered signal is reconstructed to apply Constant-Q transform, resulting in five octave length signal spectrum. The aforementioned octaves are further merged to a single one, and compared to prune the data. Next, the frequency bins with highest magnitude remain. Finally, the signal is passed through a classification step to perform chord recognition. Our proposed method outperforms some state of the art methods, with a simpler approach.
