Kymittӕ. Sites, Centrality and Long-Term Settlement Change in the Kemiönsaari Region in SW Finland

Siirretty Doriast

Kuva-anturien tunnistaminen valovasteen epäyhdenmukaisuutta hyödyntäen

This thesis shows a method to identify a camera source by examining the noise inherent to the imaging process of the camera. The noise is caused by the imaging hardware, e.g. physical properties of charge-coupled device (CCD), the lens, and the Bayer pattern filter. The noise is then altered by the algorithms of the imaging pipeline. After the imaging pipeline, the noise can be isolated from the image by calculating the difference between noisy and denoised image. Noise can be used to form a camera fingerprint by calculating mean noise of a number of training images from same camera, pixel by pixel. The fingerprint can be used to identify the camera by calculating the correlation coefficient between the fingerprints from the cameras and a test image. The image is then assigned to the camera with highest correlation. The key factors affecting the recognition accuracy and stability are the de- noising algorithm and number of training images. It was shown that the best results are achieved with 60 training images and wavelet filter. This thesis evaluates the identification process in four cases. Firstly, between cameras chosen so that each is from different model. Secondly, between different individual cameras from the same model. Thirdly, between all individual cameras without considering the camera model. Finally, forming a fingerprint from one camera from each model, and then using them to identify the rest of the cameras from that model. It was shown that in the first two cases the identification process is feasible, accurate and reasonably stabile. In the latter two cases, the identification process failed to achieve sufficient accuracy to be feasible.Tässä työssä esitetään menetelmä kuvalähteenä olevan kameran tunnistamiseksi tutkimalla kuvausprosessissa sinällään syntyvää kohinaa. Kohina syntyy kuvauksessa käytettävästä laitteistosta, esim. kuva-anturista (CCD), linssistä ja Bayer-suotimesta. Kohinaa muokkaavat kameran automaattisesti kuvanparannukseen käyttämät algoritmit. Kuvanparannuksen jälkeen kohinan voi eristää muodostamalla erotuksen kohinan sisältävän kuvan ja suodatetun kuvan välillä. Kameran sormenjäljen voi muodostaa laskemalla pikseleittäin keskiarvon opetuskuvien kohinasta. Sormenjälkeä käytetään laskemaan korrelaatio testikuvan ja sormenjäljen välillä. Kuvan ottaneeksi kameraksi tunnistetaan se, jonka sormenjäljen ja testikuvan kohinan välillä on suurin korrelaatio. Tärkeimmät tunnistuksen tarkkuuteen ja vakauteen vaikuttavat tekijät ovat kohinanpoistoalgoritmi ja opetuskuvien määrä. Työssä osoitetaan, että parhaat tulokset saadaan käyttämällä 60:tä opetuskuvaa ja aallokesuodatusta. Tässä työssä arvioidaan tunnistusprosessia neljässä tapauksessa. Ensiksi eri malleista valittujen yksittäisten kameroiden suhteen, toiseksi saman kameramallin yksilöiden välillä, kolmanneksi kaikkien yksittäisten kameroiden välillä jättäen huomiotta kameramallin, ja viimeiseksi pyritään yhtä kameraa käyttäen muodostamaan prototyyppisormenjälki, jolla tunnistaa muut samanmalliset kamerat. Työssä osoitettiin, että kahdessa ensinmainitussa tapauksessa tunnistus toimii riittävän tarkasti ja vakaasti. Jälkimmäisissä kahdessa tapauksessa tunnistus ei saavuttanut riittävää tarkkuutta

Experimental evaluation of MIMO terminal antenna configurations in noise- and interference-limited urban scenarios

In this paper, we compare capacity performances of three terminal dual-antenna configurations at 2.65 GHz based on extensive 2 by 2 multiple-input multiple-output (MIMO) channel measurements in an urban macrocellular environment. Both noise- and interference-limited scenarios are investigated. Our results show that, on average over the measurement route, the capacity performance is mainly determined by the received power. However, locally along the route, the eigenvalue dispersion of the channel can be the dominant factor that influences the capacity performance. In addition, significant differences in the local performances of the terminal antenna configurations along the route give an indication that antenna reconfigurability is a promising approach to maximize capacity

Compound-specific stable carbon isotope values of fatty acids in modern aquatic and terrestrial animals from the Baltic Sea and Finland as an aid to interpretations of the origins of organic residues preserved in archaeological pottery

The compound-specific stable carbon isotope (δ13C) analysis of organic residues is commonly used in the identification of lipid residues preserved in archaeological cooking vessels. This paper reports on the δ13C values for saturated fatty acids from modern freshwater and brackish fish, wild mammals, domesticated animal muscle tissues, and their milk, collected from Finland and the Baltic Sea. Differences are shown to exist in the δ13C values of carcass fatty acids of reindeer (Rangifer tarandus), wild forest reindeer (Rangifer tarandus fennicus), and other ruminant animals. Thus, the results reported in this paper show the importance of using modern reference fat data from similar ecological conditions to those of the studied archaeological site. This is especially vital at sites where wild fauna are known to have contributed significantly to human diet. In addition, discussion on problems related to representativeness of modern reference animal tissues for the interpretation of ancient fats is also carried out.</p