Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "processing step" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Stability of pigments of paprika [Capsicum annuum] powders during various processing steps
    Autorzy:
    Kiss, V N
    Cserhati, T.
    Forgacs, E.
    Hollo, J.
    Mota, T.P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1372543.pdf
    Data publikacji:
    1996
    Wydawca:
    Instytut Rozrodu Zwierząt i Badań Żywności Polskiej Akademii Nauk w Olsztynie
    Tematy:
    pigment
    processing step
    Capsicum annuum
    pepper
    spectroscopic method
    colour
    high performance liquid chromatography
    Opis:
    The effects of various technological steps and raw material inhomogeneity on the composition of pigments in paprika (Capsicum annuum) powders were studied by reversed-phase high-performance liquid chromatography (RP-HPLC), using gradient elution technique (various mixtures of water, acetonitrile and methanol) and diodearray detector. The standard deviation of the composition of pigments in the samples taken at different technological stages was lower than among the batches of raw material. This indicates that the technological steps have a negligible effect on the composition of pigments in paprika powder. It was further found that the raw material for the paprika powder manufacture could considerably be inhomogeneous even when harvested on the same field.
    Źródło:
    Polish Journal of Food and Nutrition Sciences; 1996, 05, 3; 81-87
    1230-0322
    2083-6007
    Pojawia się w:
    Polish Journal of Food and Nutrition Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Cognitive Processing of Verbal Quantifiers in the Context of Affirmative and Negative Sentences: a Croatian Study
    Autorzy:
    Ćoso, Bojana
    Bogunović, Irena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/620707.pdf
    Data publikacji:
    2016-09-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    verbal quantifiers
    negation processing
    two-step model
    Opis:
    Studies from English and German have found differences in the processing of affirmative and negative sentences. However, little attention has been given to quantifiers that form negations. A picture-sentence verification task was used to investigate the processing of different types of quantifiers in Croatian: universal quantifiers in affirmative sentences (e.g. all), non-universal quantifiers in compositional negations (e.g. not all), null quantifiers in negative concord (e.g. none) and relative disproportionate quantifiers in both affirmative and negative sentences (e.g. some). The results showed that non-universal and null quantifiers, as well as negations were processed significantly slower compared to affirmative sentences, which is in line with previous findings supporting the two-step model. The results also confirmed that more complex tasks require a longer reaction time. A significant difference in the processing of same-polarity sentences with first-order quantifiers was observed: sentences with null quantifiers were processed faster and more accurately than sentences with disproportional and non-universal quantifiers. A difference in reaction time was also found in affirmatives with different quantifiers: sentences with universal quantifiers were processed significantly faster and more accurately compared to sentences with relative disproportionate quantifiers. These findings indicate that the processing of quantifiers follows after the processing of affirmative information. In the context of the two-step model, the processing of quantifiers occurs in the second step, along with negations.
    Źródło:
    Research in Language; 2016, 14, 3; 203-220
    1731-7533
    Pojawia się w:
    Research in Language
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Camera identification based on PRNU analysis
    Identyfikacja aparatu fotograficznego na podstawie analizy szumu matrycy PRNU
    Autorzy:
    Trusz, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/501816.pdf
    Data publikacji:
    2019-11-29
    Wydawca:
    Agencja Bezpieczeństwa Wewnętrznego
    Tematy:
    source camera identification
    PRNU (photo response non-uniformity)
    PCE (Peak to Correlation Energy) FSTV (First step Total Variation)
    digital signal processing
    identyfikacja aparatu fotograficznego wzorzec szumu PRNU
    współczynnik korelacji PCE
    algorytm FSTV
    przetwarzanie obrazów cyfrowych
    Opis:
    This article presents a method for source camera identification based on PRNU (photo response non-uniformity) analysis. Considering the imperfections during the manufacturing process, in practice it is not possible to produce two identical sensors. This is connected, among others, with tolerances during manufacture process. That’s why, the PRNU parameter can be treated as a specific “camera fingerprint”, which is individual for every sensor. During this researches, 33 cameras were analyzed, and divided into 5 groups (the criterion was the camera model). The main goal of analysis were determining if individual identification of a camera from a group of devices it’s possible. The PCE (Peak to Correlation Energy) correlation coefficient higher than 50 was criterion for correct linked between camera and questioned files. Analyzed images was not edited, and have the same technical parameters like questioned files. Moreover reference files was made in similar conditions like evidence photos. Analysis were provided of couple of the same cameras like evidence device. Conclusion was, that we can identify specific camera model using PRNU analysis, however, some of condition should be performed, among others, analyzed a couple of the same device like suspect camera, quality of analyzed evidence files, quantity of correlation coefficient.
    W artykule zaprezentowano metodę identyfikacji aparatu fotograficznego na podstawie analizy szumu matrycy PRNU (ang. photo response non-uniformity). Zważając na niedoskonałości podczas procesu produkcyjnego matryc, w praktyce nie jest możliwe wyprodukowanie dwóch sensorów o takich samych właściwościach. Dzieje się tak chociażby ze względu na stosowanie pewnego zakresu tolerancji podczas ich wytwarzania. Parametr PRNU może być zatem traktowany jako swoisty „odcisk palca sensora”, będący jego indywidualną cechą. Podczas zrealizowanych badań analizom poddano 33 egzemplarze aparatów fotograficznych, które podzielono na pięć grup (kryterium podziału stanowił model aparatu fotograficznego). Wykonane analizy miały na celu określenie, czy jest możliwa indywidualna identyfikacja aparatu fotograficznego z grupy urządzeń tego samego modelu. Jako kryterium oceny i prawidłowego wskazania określono współczynnik korelacji PCE (ang. peak to correlation energy) większy od 50. Analizowano zdjęcia niepoddane edycji, wykonane w warunkach zbliżonych do zdjęć kwestionowanych oraz charakteryzujące się takimi samymi parametrami technicznymi. Ze względów statystycznych badania wykonywano na co najmniej kilku egzemplarzach tego samego urządzenia. Po wykonaniu eksperymentów stwierdzono, że możliwa jest identyfikacja indywidualna aparatu fotograficznego, jednakże, uwzględniając jakościowy charakter przedmiotowych badań, na formułowanie wniosków końcowych wpływ ma m.in. próba, na której dokonano analiz, jakość materiałów dowodowych oraz otrzymane wartości współczynnika korelacji
    Źródło:
    Przegląd Bezpieczeństwa Wewnętrznego; 2019, 11, 21; 393-413
    2080-1335
    2720-0841
    Pojawia się w:
    Przegląd Bezpieczeństwa Wewnętrznego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja aparatu fotograficznego na podstawie analizy szumu matrycy PRNU
    Camera identification based on PRNU analysis
    Autorzy:
    Trusz, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/501924.pdf
    Data publikacji:
    2019-11-29
    Wydawca:
    Agencja Bezpieczeństwa Wewnętrznego
    Tematy:
    identyfikacja aparatu fotograficznego
    wzorzec szumu PRNU
    współczynnik korelacji PCE
    algorytm FSTV
    przetwarzanie obrazów cyfrowych
    source camera identification
    PRNU (photo response non-uniformity)
    PCE (Peak to Correlation Energy)
    FSTV (First step Total Variation)
    digital signal processing.
    Opis:
    W artykule zaprezentowano metodę identyfikacji aparatu fotograficznego na podstawie analizy szumu matrycy PRNU (ang. photo response non-uniformity). Zważając na niedoskonałości podczas procesu produkcyjnego matryc, w praktyce nie jest możliwe wyprodukowanie dwóch sensorów o takich samych właściwościach. Dzieje się tak chociażby ze względu na stosowanie pewnego zakresu tolerancji podczas ich wytwarzania. Parametr PRNU może być zatem traktowany jako swoisty „odcisk palca sensora”, będący jego indywidualną cechą. Podczas zrealizowanych badań analizom poddano 33 egzemplarze aparatów fotograficznych, które podzielono na pięć grup (kryterium podziału stanowił model aparatu fotograficznego). Wykonane analizy miały na celu określenie, czy jest możliwa indywidualna identyfikacja aparatu fotograficznego z grupy urządzeń tego samego modelu. Jako kryterium oceny i prawidłowego wskazania określono współczynnik korelacji PCE (ang. peak to correlation energy) większy od 50. Analizowano zdjęcia niepoddane edycji, wykonane w warunkach zbliżonych do zdjęć kwestionowanych oraz charakteryzujące się takimi samymi parametrami technicznymi. Ze względów statystycznych badania wykonywano na co najmniej kilku egzemplarzach tego samego Urządzenia. Po wykonaniu eksperymentów stwierdzono, że możliwa jest identyfikacja indywidualna aparatu fotograficznego, jednakże, uwzględniając jakościowy charakter przedmiotowych badań, na formułowanie wniosków końcowych wpływ ma m.in. próba, na której dokonano analiz, jakość materiałów dowodowych oraz otrzymane wartości współczynnika korelacji.
    This article presents a method for source camera identification based on PRNU (photo response non-uniformity) analysis. Considering the imperfections during the manufacturing process, in practice it is not possible to produce two identical sensors. This is connected, among others, with tolerances during manufacture process. That’s why, the PRNU parameter can be treated as a specific “camera fingerprint”, which is individual for every sensor. During this researches, 33 cameras were analyzed, and divided into 5 groups (the criterion was the camera model). The main goal of analysis were determining if individual identification of a camera from a group of devices it’s possible. The PCE (Peak to Correlation Energy) correlation coefficient higher than 50 was criterion for correct linked between camera and questioned files. Analyzed images was not edited, and have the same technical parameters like questioned files. Moreover reference files was made in similar conditions like evidence photos. Analysis were provided of couple of the same cameras like evidence device. Conclusion was, that we can identify specific camera model using PRNU analysis, however, some of condition should be performed, among others, analyzed a couple of the same device like suspect camera, quality of analyzed evidence files, quantity of correlation coefficient
    Źródło:
    Przegląd Bezpieczeństwa Wewnętrznego; 2019, 11, 21; 247-271
    2080-1335
    2720-0841
    Pojawia się w:
    Przegląd Bezpieczeństwa Wewnętrznego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies