Cognitive internet of things: frameworks, tools and applications huimin lu - The latest updated eboo

Page 1


Cognitive

Huimin Lu

Visit to download the full and correct content document: https://textbookfull.com/product/cognitive-internet-of-things-frameworks-tools-and-app lications-huimin-lu/

More products digital (pdf, epub, mobi) instant download maybe you interests ...

Artificial Intelligence and Robotics Huimin Lu

https://textbookfull.com/product/artificial-intelligence-androbotics-huimin-lu/

Cognitive Internet of Medical Things for Smart Healthcare: Services and Applications Aboul Ella Hassanien

https://textbookfull.com/product/cognitive-internet-of-medicalthings-for-smart-healthcare-services-and-applications-aboul-ellahassanien/

Artificial Intelligence and Robotics 1st Edition Huimin

Lu

https://textbookfull.com/product/artificial-intelligence-androbotics-1st-edition-huimin-lu/

Cognitive Computing for Big Data Systems Over IoT

Frameworks Tools and Applications 1st Edition Arun Kumar Sangaiah

https://textbookfull.com/product/cognitive-computing-for-bigdata-systems-over-iot-frameworks-tools-and-applications-1stedition-arun-kumar-sangaiah/

Cognitive (Internet of) Things: Collaboration to Optimize Action 1st Edition Arvind Sathi (Auth.)

https://textbookfull.com/product/cognitive-internet-of-thingscollaboration-to-optimize-action-1st-edition-arvind-sathi-auth/

Towards Cognitive IoT Networks Internet of Things 1st Edition Mohammad Abdul Matin (Editor)

https://textbookfull.com/product/towards-cognitive-iot-networksinternet-of-things-1st-edition-mohammad-abdul-matin-editor/

2nd EAI International Conference on Robotic Sensor Networks: ROSENET 2018 Huimin Lu

https://textbookfull.com/product/2nd-eai-internationalconference-on-robotic-sensor-networks-rosenet-2018-huimin-lu/

Internet of things (IoT) : technologies, applications, challenges and solutions 1st Edition Anuradha

https://textbookfull.com/product/internet-of-things-iottechnologies-applications-challenges-and-solutions-1st-editionanuradha/

Internet of Things Challenges Advances and Applications 1st Edition Qusay F. Hassan

https://textbookfull.com/product/internet-of-things-challengesadvances-and-applications-1st-edition-qusay-f-hassan/

Cognitive Internet of Things: Frameworks, Tools and Applications

StudiesinComputationalIntelligence

Volume810

Serieseditor

JanuszKacprzyk,PolishAcademyofSciences,Warsaw,Poland e-mail: kacprzyk@ibspan.waw.pl

Theseries “StudiesinComputationalIntelligence ” (SCI)publishesnewdevelopmentsandadvancesinthevariousareasofcomputationalintelligence quicklyand withahighquality.Theintentistocoverthetheory,applications,anddesign methodsofcomputationalintelligence,asembeddedinthe fieldsofengineering, computerscience,physicsandlifesciences,aswellasthemethodologiesbehind them.Theseriescontainsmonographs,lecturenotesandeditedvolumesin computationalintelligencespanningtheareasofneuralnetworks,connectionist systems,geneticalgorithms,evolutionarycomputation,artifi cialintelligence, cellularautomata,self-organizingsystems,softcomputing,fuzzysystems,and hybridintelligentsystems.Ofparticularvaluetoboththecontributorsandthe readershiparetheshortpublicationtimeframeandtheworld-widedistribution, whichenablebothwideandrapiddisseminationofresearchoutput.

ThebooksofthisseriesaresubmittedtoindexingtoWebofScience, EI-Compendex,DBLP,SCOPUS,GoogleScholarandSpringerlink.

Moreinformationaboutthisseriesat http://www.springer.com/series/7092

CognitiveInternetofThings: Frameworks,Tools andApplications

KyushuInstituteofTechnology

Kitakyushu,Japan

ISSN1860-949XISSN1860-9503(electronic)

StudiesinComputationalIntelligence

ISBN978-3-030-04945-4ISBN978-3-030-04946-1(eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-030-04946-1

LibraryofCongressControlNumber:2018962755

© SpringerNatureSwitzerlandAG2020

Thisworkissubjecttocopyright.AllrightsarereservedbythePublisher,whetherthewholeorpart ofthematerialisconcerned,specificallytherightsoftranslation,reprinting,reuseofillustrations, recitation,broadcasting,reproductiononmicrofilmsorinanyotherphysicalway,andtransmission orinformationstorageandretrieval,electronicadaptation,computersoftware,orbysimilarordissimilar methodologynowknownorhereafterdeveloped.

Theuseofgeneraldescriptivenames,registerednames,trademarks,servicemarks,etc.inthis publicationdoesnotimply,evenintheabsenceofaspecificstatement,thatsuchnamesareexemptfrom therelevantprotectivelawsandregulationsandthereforefreeforgeneraluse.

Thepublisher,theauthorsandtheeditorsaresafetoassumethattheadviceandinformationinthis bookarebelievedtobetrueandaccurateatthedateofpublication.Neitherthepublishernorthe authorsortheeditorsgiveawarranty,expressorimplied,withrespecttothematerialcontainedhereinor foranyerrorsoromissionsthatmayhavebeenmade.Thepublisherremainsneutralwithregardto jurisdictionalclaimsinpublishedmapsandinstitutionalaffiliations.

ThisSpringerimprintispublishedbytheregisteredcompanySpringerNatureSwitzerlandAG Theregisteredcompanyaddressis:Gewerbestrasse11,6330Cham,Switzerland

Preface

Inrecentyears,Arti ficialIntelligence(AI)hasattractedattentionasakeyforgrowth indevelopedcountriesanddevelopingcountries.Theattentionhasbeenfocused mainlyondevelopingnewdeeplearning-basedInformationCommunication Technology(ICT)andInternetofThings(IoT)applications.Althoughrecently developeddeeplearningtechnologycertainlyexcelsinextractingcertainpatterns, therearemanylimitations.Mostofrecentmodelsareoverlydependentonbigdata, lackaself-ideafunction,andarecomplicated.Inordertoovercometheselimitations andtosolvethereal-worldindustrialproblems,CognitiveComputing(CC)and ComputationalNeuroscience(CN)aredrivingasoneofthebesttoolsforfuture brain-inspiredintelligenceIoTs.

Ratherthanmerelydevelopingnext-generationAImodels,wearetryingto provideaplatformtoshareup-to-datescienti ficandindustrialachievementsof general-purposeintelligencecognitionmethods.Thesemethodsprovideeffi cient toolstosolvetheissuesofrecentAImodels,andcaptureremarkablehuman learningabilities,combiningthestrengthsofCC/CNanddeepgenerativeneural networks.

Theoverallaimofthisbookistocollectthestate-of-the-artcontributionsonthe ComputationalNeuroscience,ComputationalCognitionandPerception,Computer Vision,NaturalLanguageProcessing,HumanActionAnalysis,andrelated applications.

Wehadreceived206submissionsfromover10countriesintheworld.Afterthe carefulreviewprocess,50paperswereselectedbasedontheiroriginality,significance,technicalsoundness,andclarityofexposition.Thepapersofthisbookwere chosenbasedonreviewscoredsubmittedbymembersoftheprogramcommittee andunderwentfurtherrigorousroundsofreview.

Itisoursincerehopethatthisvolumeprovidesstimulationandinspiration,and thatitwillbeusedasafoundationforworkstocome.

Kitakyushu,JapanHuiminLu September2018

Acknowledgements

ThisworkwassupportedbyLeadingInitiativeforExcellentYoungResearcher (LEADER)ofMEXT-Japan(16809746),Grants-in-AidforScientifi cResearchof JSPS(17K14694),ResearchFundofStateKeyLaboratoryofMarineGeologyat TongjiUniversity(MGK1608),ResearchFundofTheTelecommunications AdvancementFoundation,OpenCollaborativeResearchProgramatNational InstituteofInformaticsJapan(NII),Japan–ChinaScienti ficCooperationProgram (6171101454),andInternationalExchangeProgramofNationalInstituteof InformationandCommunications(NICT),andFundamentalResearchDeveloping AssociationforShipbuildingandOffshoreandStrengtheningResearchSupport ProjectofKyushuInstituteofTechnology.

Wewouldliketothankallauthorsfortheircontributions.Theeditorsalsowish tothanktherefereeswhocarefullyreviewedthepapersandgaveusefulsuggestions andfeedbacktotheauthors.Finally,wewouldliketothankProf.ChangwenChen, Prof.XiaofangZhou,Prof.XiaoqingWen,Prof.CeZhu,Prof.ChenglinLiu, Prof.SeiichiSerikawa,andalleditorsofStudiesinComputationalIntelligencefor thecooperationinpreparingthebook.

MEGSignalReconstructionviaLow-RankMatrixRecovery forSourceImaginginSimulations 1 YegangHuandJicongZhang

SilhouettePhotoStyleTransfer 9 HenanLi,LiliWanandShenghuiWang

ImprovedRao-BlackwellisedParticleFilterBasedonRandomly WeightedPSO ........................................... 19 YeZhao,TingWang,WenQinandXinghuaZhang

LocalBinaryPatternMetric-BasedMulti-focusImageFusion ....... 31 WendaZhao,WeilingYin,DiYouandDongWang

PhotoAestheticScoringThroughSpatialAggregationPerception DCNNonaNewIDEADataset 41 XinJin,LeWu,GengZhao,XinghuiZhou,XiaokunZhang andXiaodongLi

SynthesizingVirtual-RealArtworksUsingSunOrientation Estimation 51 XinJin,XingSun,XiaokunZhang,HongboSun,RiXu,XiaodongLi andNanSun

ANovelSlidingModeControlforHumanUpperExtremity withGravityCompensation

59 TingWangandWenQin

CompressiveSensing-BasedOptimalDesignofanEmerging OpticalImager ........................................... 67 GangLiu,DeshengWen,ZongxiSong,ZhixinLi,WeikangZhang andXinWei

AMethodofFilmClipsRetrievalUsingImageQueries BasedonUserInterests 77 LingZou,HanWang,PeiChenandBoWei

Multi-taskDeepLearningforFine-GrainedClassification/Grading inBreastCancerHistopathologicalImages .....................

85 XipengPan,LingqiaoLi,HuihuaYang,ZhenbingLiu,YubeiHe, ZhongmingLi,YongxianFan,ZhiweiCaoandLonghaoZhang

MedicineDiscriminationofNIRSBasedonRegularizedCollaborative RepresentationClassi ficationwithGaborOptimizer .............. 97 ZhenbingLiu,HuanhuanJiandShujieJiang

Multi-objectiveBirdSwarmAlgorithm 109 DongmeiWuandHaoGao

PerformanceModelingofSparkComputingPlatform 121 JieDing,YunyueXieandMeihuaZhou

AnImprovedUnsupervisedBandSelectionofHyperspectral ImagesBasedonSparseRepresentation 135 FeiLi,PingpingZhangandHuchuanLu

Feature-BasedTrackingviaSURFDetectorandBRISK Descriptor ............................................... 147 SangeenKhanandSehatUllah

NuclearNormRegularizedStructuralOrthogonalProcrustes RegressionforFaceHallucinationwithPose .................... 159 DongZhu,GuangweiGao,HaoGaoandHuiminLu

ANewDatasetforVehicleLogoDetection 171 ShuoYang,ChunjuanBo,JunxingZhang,MengWangandLijunChen

AClassofChaos-GaussianMeasurementMatrixBased onLogisticChaosforCompressedSensing 179 HongboBi,XiaoxueKong,DiLuandNingLi

SaltandPepperNoiseSuppressionforMedicalImagebyUsing Non-localHomogenousInformation ........................... 189 HuLiangandShengrongZhao

SaliencyDetectionviaObjectnessTransferring .................. 201 QuanZhou,YawenFan,WeihuaOuandHuiminLu

ATargetDetection-BasedMilestoneEventTimeIdenti fication Method ................................................. 213 ZongleiLuandTingtingJi

ADeepArchitectureforChineseSemanticMatchingwith PairwiseComparisonsandAttention-Pooling 225

HuiyuanLai,YizhengTao,ChunliuWang,LunfanXu,DingyongTang andGongliangLi

RobustMulti-userDetectionBasedonHybridGreyWolf Optimization ............................................. 237

YuanfaJi,ZhuoFan,XiyanSun,ShouhuaWang,SuqingYan, SunyongWu,QiangFuandKamarulHawariGhazali

CorrelationFilterTrackingAlgorithmBasedonMultiple FeaturesandAveragePeakCorrelationEnergy ................. 251 XiyanSun,KaidiZhang,YuanfaJi,ShouhuaWang,SuqingYan andSunyongWu

AnalysisofUrbanBicycles’ TripBehaviorandEfficiency Optimization 261 HaoyuWen,ShengZhou,ZieWang,FeierQiuandHanYu

PedestrianDetectioninUnmannedAerialVehicleScene 273 QianqianGuo,YihaoLiandDongWang

Two-SidedSparseLearningwithAugmentedLagrangian Method ................................................. 279 XiaohuaXu,BaichuanFan,PingHe,YaliLiang,YuanLou,ZhijunZhang andXinchengChang

MedicalDiagnosisBasedonNonlinearManifoldDiscriminative Projection ............................................... 285 PingHe,XinchengChang,XiaohuaXu,ZhijunZhang,TianyuJing, YuanLouandLeiZhang

ImprovedImageEnhancementMethodBasedonRetinex Algorithm 291 TingtingZhang,WeiduoZhu,YujieLi,YunLiandBinLi FastDynamicRoutingBasedonWeightedKernelDensity Estimation 301 SuofeiZhang,QuanZhouandXiaofuWu

ANovelActiveContourModelUsingOrientedSmoothness andInfiniteLaplacianforMedicalImageSegmentation ........... 311 ChunhongCao,ChengyaoZhou,JieYu,KaiHuandFenXiao ExperimentalStudyonLearningofNeuralNetworkUsing ParticleSwarmOptimizationinPredictiveFuzzyforPneumatic ServoSystem ............................................ 323 ShenglinMu,SatoruShibata,TomonoriYamamoto,SeigoGoto, ShotaNakashimaandKanyaTanaka

DiscreteHashingBasedonPoint-WiseSupervisionandInner Product 333

XingyuLiu,LihuaTianandChenLi

TrustworthyTraceabilityofQualityandSafetyforPigSupply ChainBasedonBlockchain ................................. 343 YanYuan,XinliangLiu,KunmingHong,ShaoyiSongandWanlinGao

DistortionCorrectionMethodofZoomLensBasedonVanishing PointGeometricConstraint ................................. 357 ZhenminZhu,QuanxinLiu,XinyunWangandShuangPei

ComputerVisionMethodAppliedforDetectingDiseases inGrapeLeafSystem 367 AngWu,JuanhuaZhuandYujingHe

PedestrianAttributeRecognitionwithOcclusioninLow ResolutionSurveillanceScenarios 377 YuanZhang,QiongWangandZhenminTang

AdaptiveBlockCompressiveSensingforNoisyImages 389 Hui-huangZhao,PaulL.Rosin,Yu-KunLai,Jing-huaZheng andYao-nanWang

ANo-AmbiguityAcquisitionAlgorithmBasedonCorrelation ShiftforBOC(N,N) ...................................... 401 XiyanSun,FangHao,YuanfaJi,SuqingYan,QinwenMiaoandQiangFu

AnUnambiguousAcquisitionAlgorithmforBOC(n,n)Signal BasedonSub-correlationCombination ........................ 413 XiyanSun,QingZhou,YuanfaJi,QiangFu,QinwenMiao andSunyongWu

OccludedFaceRecognitionbyIdentity-PreservingInpainting 427 ChenyuLi,ShimingGe,YingyingHua,HaolinLiuandXinJin BatchDictionaryLearningwithAugmentedOrthogonal MatchingPursuit 439 PingHe,BaichuanFan,XiaohuaXu,YaliLiang,YuanLou,ZhijunZhang andXinchengChang

ASkinLesionSegmentationMethodBasedonSaliency andAdaptiveThresholdinginWaveletDomain .................. 445 KaiHu,SiLiu,YuanZhang,ChunhongCao,FenXiao,WeiHuang andXiepingGao

ChineseMedicalQuestionAnswerMatchingwithStack-CNN ....... 455 YutengZhang,WenpengLu,WeihuaOu,RuoyuZhang,XuZhang andShutongYue

SemanticsConsistentAdversarialCross-ModalRetrieval

RuishengXuan,WeihuaOu,QuanZhou,YongfengCao,HuaYang, XiangguangXiongandFangmingRuan

DomainAdaptationforSemanticSegmentationwithConditional RandomField ............................................

YuzeSun,XiaofuWu,QuanZhouandSuofeiZhang

HumanDetectioninCrowdedSituationsbyCombiningStereo DepthandDeeply-LearnedModels ...........................

CsabaBeleznai,DanielSteiningerandElisabethBroneder

SmallObjectTrackinginHighDensityCrowdScenes ............

YujieLiandShinyaTakahashi

DeepEye:ADedicatedCameraforDeep-SeaTripodObservation Systems

HuiminLu,YujieLi,HyoungseopKimandSeiichiSerikawa

HyperspectralImagesSegmentationUsingActiveContourModel forUnderwaterMineralDetection

HuiminLu,YinqiangZheng,KazuhiroHatano,YujieLi,ShotaNakashima andHyoungseopKim

MEGSignalReconstruction viaLow-RankMatrixRecovery forSourceImaginginSimulations

Abstract Sourceimagingwithmagnetoencephalography(MEG)hasobtainedgood spatialaccuracyontheshallowsources,andhasbeensuccessfullyappliedinthebrain cognitionandthediagnosisofbraindisease.However,itsutilitywithlocatingdeep sourcesmaybemorechallenging.Inthisstudy,anewsourceimagingmethodwas proposedtofindrealbrainactivityondeeplocations.AsensorarraywithMEG measurementsincluding306channelswasrepresentedasalow-rankmatrixplus sparsenoises.Thelow-rankmatrixwasusedtoreconstructtheMEGsignaland removeinterference.ThesourcemodelwasestimatedusingthereconstructedMEG signalandminimumvariancebeamforming.Simulationswitharealisticheadmodel indicatedthattheproposedmethodwaseffective.

Keywords Sourceimaging · Magnetoencephalography(MEG) Low-rankmatrixrecovery · Beamforming · Signalreconstruction

Y.Hu · J.Zhang(B)

SchoolofBiologicalScienceandMedicalEngineering, BeihangUniversity,Beijing100191,China

e-mail: jicongzhang@buaa.edu.cn

Y.Hu

e-mail: huyegang@buaa.edu.cn

Y.Hu J.Zhang

BeijingAdvancedInnovationCentreforBigData-BasedPrecisionMedicine, BeihangUniversity,Beijing100191,China

Y.Hu J.Zhang

BeijingAdvancedInnovationCentreforBiomedicalEngineering, BeihangUniversity,Beijing100191,China

Y.Hu J.Zhang

HefeiInnovationResearchInstitute,BeihangUniversity,Hefei230013,China

©SpringerNatureSwitzerlandAG2020

H.Lu(ed.), CognitiveInternetofThings:Frameworks,Tools andApplications,StudiesinComputationalIntelligence810, https://doi.org/10.1007/978-3-030-04946-1_1

1Introduction

Magnetoencephalography(MEG)cancaptureneuralactivitieswithhighspatiotemporalresolution,whicharelessaffectedbytheskullandscalpthantheelectroencephalogram[1–3].Inrecentyears,MEGplaysanimportantroleinthefieldof neuroimaging,andisaworthfulandnoninvasivetoolforfindingepileptogeniczone withepilepsypatients[4–6].Manysourceimagingmethodshavebeenproposedto findthereallocationofbrainactivityviaasensorarraywithMEGmeasurements [7–9].Sourcemodelingiscommonestimatedbythoseexistingtechniquessuchas beamforming[10, 11],multiplesignalclassification[12],dipolefitting[13].Asa result,theinverseproblemisexpectedtosolveimprovedspatialaccuracyonshallow sources.Theshallowsourcesaretheneasilylocalizedbysolvinginverseproblem usingthesignalreceivedbysensors[14].However,theabilityaboutlocalizingdeep sources,suchasthoseinmesialtemporalstructures,isdoubtful[15].Animportant reasonisthatsignalsreceivedbyMEGsensorsfromthosedeepsourcesareweak. Thosesignalsarethusmoresusceptibletonoisesandartifactsthanshallowsources [16].Thekeyissueaboutlocalizingdeepsourcesistoremovethenoiseofthearray signalsandtoextractintrinsicfeaturesofthesignals.

Inthepasttenyears,low-rankmatrixrecoveryhasemergedasaneffectivetoolfor facerecognition,subspacerepresentation,de-nosing,andimagerestoration[17–20]. Thistechniqueisrobusttode-nosingandissuitableforrecoveringalow-rankmatrix fromasparsecorrupteddata.Thelow-rankmatrixthenrepresentsintrinsicfeatures oftheoriginaldatamatrix.Fromtheviewofthecomputingtimes,low-rankmatrix recoverycanbesolvedinpolynomial-timewithperformanceguarantees[21].Beamformingplaysanimportantroleinthefieldsofneuroimagingandsignalprocessing. Thesemethodologiesmakeuseofspatialfiltering,anddonotrelyononemoment (i.e.,snapshot)oftheMEGmeasurementswhensolvinginverseproblem[22].The sourcelocalizationresultsusingbeamformingtechniquearestable,thatis,maynot “jump”(changeabruptlyanddiscontinuously)atadjacenttimepoints[22].However, theexistingvectorbeamformingforMEGsourcelocalizationissensitivetonoise, andpooratlocalizingdeepsources[23].ThesensorarraywithMEGmeasurements couldberegardedasasparsecorrupteddata.

Inthisstudy,low-rankmatrixrecoveryandbeamformingwerecombinedtolocalizedeepsourceswithMEGmeasurements.Theoriginalsensorarraywasrepresented asalow-rankmatrixplussparsenoises,wherethesensorarrayremovedthenoises canbeexplainedbythelow-rankmatrix.Thelow-rankmatrixwasusedtoreconstruct theMEGsignalandremoveinterference.Thesourcemodelwasestimatedusingthe reconstructedMEGsignalandminimumvariancebeamforming.Weassumedthat theneuronalsourceswereuncorrelated,andthatasinglesourcecouldbeisolated. Thenewlyproposedmethodwasvalidatedonsimulateddata,andcomparedwith threewell-knownmethods,linearlyconstrainedminimumvariance(LCMV)[10], multiplesignalclassification(MUSIC)[12],anddipolefitting[13].

Thispaperisorganizedasfollows.Thematerialsandmethodsarecoveredin Sect. 2.Anovelsourceimagingalgorithmbasedonlow-rankmatrixrecoveryand minimumvariancebeamformingisdescribedinSect. 2.Experimentalresultsare providedinSect. 3.ThesignificanceoftheresultsisdiscussedinSect. 4.

2MaterialsandMethods

2.1Simulations

Inthissection,thesimulatedsensorarraywithMEGmeasurementswasgeneratedby thefunctionft_dipolesimulationintheFieldTriptoolbox.Sincethecosinefunction hasthecharacteristicofperiodicoscillations,previousstudiesshowthatthecosine functionisappliedtogeneratethesimulationswithMEGmeasurements[23, 24], withatime-courseasfollows:

where A isamplitude, f representsfrequency,and τ representsphase.Inthisstudy, Gaussiannoisewasaddedtothetime-courseforverifyingthattheproposedmethod wasinsensitivetonoise.AwholeheadMEGsystem(VectorView,ElektaNeuromag Oy,Finland)wasthenusedandincluded306channelsintotal.Wethenapplieda realisticheadmodelforgeneratingagridmatrix,andpartitionedthebrainspaceinto athree-dimensionalgridwithmillimeterresolution.

2.2Low-RankMatrixRecovery

Agivendatamatrix X seekstobedecomposedintoalow-rankmatrix L plusthe associatedsparseerror E usingthetechniqueoflow-rankmatrixrecovery.Intheory, theoptimizationprocessofthelow-rankmatrixrecoverycanthenbeformulatedas:

where · 0 represents l0 -normoperator,and rank ( ) denotesrankoperatorofamatrix orvector.However,theoptimizationofthisformulaisNP-hardandhardtobesolved approximately.Manystudieshaverecentlyfocusedonhowtoobtainanapproximate solutionusingconvexsurrogate,oneofwhichisrecognizedandsuccessfullyapplied inmanyfields[17–20, 25].Theconvexsurrogateisformulatedas:

where · ∗ indicatesthenuclearnorm(i.e.,thesumofthesingularvalues)operator,and · 1 representsthe l1 -normoperator.Thetechniqueofinexactaugmented Lagrangemultipliers(ALM)[21]iscomputationalefficiency,andcanthenbeused tosolvetheoptimizationproblemofformula(3).

2.3SourceImagingUsingtheProposedMethod

Torealizethesourceimagingalgorithm,twotoolboxeswereappliedtoanalyze thesimulateddatawithMEGmeasurementsinthisstudy,includingFieldTrip[26] andMATLABR2014a(TheMathWorksInc.,Natick,MA,USA).Sourceimaging usuallyconsistsoffourparts:headmodelconstruction,forwardsolution,inverse solution,andsourcedisplay.Intheforwardsolution,avolumeconductionmodel wasconstructedbyusingarealisticallyshapedsingle-shellapproximationbasedon theapproachdescribedbyNolte[27].IndividualanatomicalMRIs(T1-weighted) andthedigitizedheadshapeswereco-registeredtotheMEGcoordinatesystemusing anatomicallandmarksviaaniterativeclosestpointalgorithm[28].

Figure 1 showstheflowchartoftheinversesolutiononsourceimagingusing theproposedapproach.Intheinversesolutionpart,MEGdatamatrixwasfirst preprocessedthroughthreesteps:filteringusingaband-passfilterof0.5–60Hz, notch-filteringat50Hz,anddetrendingbyremovingthelineartrend.Here,thedata matrixincludingspikeswasrepresentedasasymbol X .Byperforminglow-rank matrixrecovery,thedatamatrix X wasthenrepresentedasalow-rankmatrix L plus sparsenoises E usingtheformula(3).Sincethelow-rankmatrix L hasabetterrepresentativeabilitythanthedatamatrix X [17], L wasthenattemptedtoestimatethe sourcemodelusingaminimumvariancebeamforming.Itseffectivenesswasverified insimulationdata.

Fig.1 Theflowchartoftheinversesolutiononsourceimaging,andtheinversesolutionisestimated bylow-rankmatrixrecoveryandminimumvariancebeamforming

Foraninputmatrix L l (1) , l (2) ,..., l (N ) ,theinversesolutionmodelis describedas:

where l (i ) denotesan M × 1vectoroftheMEGmeasurementsprocessedbythelowrankmatrixrecoveryatthe i -thtimepoint, G isthe M × J (lead-field)gainmatrix, M isthenumberofMEGsensors, J isthenumberofunknowndipolemoment parameters, D representsa J × N dipolemomentmatrixforagiventimeseries,and ε denotesthe M × N noisematrix.Theobjectivefunctiontobeoptimizedisthen posedmathematicallyas

wheretr(·) denotesthetraceofamatrix, I istheunitmatrix,and W (r0 ) representsa spatialfilterforthenarrowbandvolumeelementcenteredonlocation r0 .Themeaningoftheconstrainthereistoallowthesourceactivityatlocation r0 tobepassedwith unitgain,whileinhibitingcontributionsfromallothersources.Theminimizesinterference(MinInf)algorithm[29]isthenappliedtooptimizetheobjectivefunction, yieldingtheoptimalsolution

where (·) 1 representstheinverseoperatorofamatrix.Theminimumvariancecanbe regardedasthestrengthoftheactivityatgridpoint r0 .Thevarianceorstrengthatall gridpointsinthebraincanbecalculatedtoperformsourceimaging,andtheposition correspondingtothemaximumstrengthisassumedtobethesourcelocation.

3ExperimentalResults

Inthissection,theproposedmethodwasverifiedbytwoexperimentswithsimulated data.Toillustratetheeffectivenessoftheproposedmethodfordeepsources,two locationswerechosentoconstructthesimulations,whichwererepresentedas{( 29, 11,38),(35,11,38)}mmintheNeuromagcoordinatesystem.Thesetwolocationsare innearthecenteroflefthippocampusandinnearthecenterofrighthippocampus. Forevaluatingtheresultsofsourceimaging,thelocationerroristhenappliedto describethespatialaccuracy,andisgivenas:

Table1 Comparisonofthelocationerrorusingthefourmethods

ThecoordinatesofthesourcelocationsareincludedintheNeuromagcoordinatesystem,where ( 29,11,38)isinnearthecenteroflefthippocampus,and(35,11,38)isinnearthecenterofright hippocampus

where · 2 denotesthetwo-normoperator,and ˆ γ representsthespatiallocationof thesourcegeneratedbythesourceimagingalgorithm,and γ representsthespatial locationoftherealsource.Obviously,asmallerlocationerrorcorrespondstoahigher spatialaccuracy.Table 1 showsthecomparisonofthespatialaccuracyusingthefour approaches:dipolefitting,LCMV,MUSIC,andtheproposedmethod.Theproposed methodhadthelowestlocationerrorcomparedwiththeotherthreeapproachesin thetwosimulationsgeneratedbythetwosourcelocations.Thenewmethodisthus effectiveforthedeepsourcesinsimulationdata.

4DiscussionandConclusion

Inthisstudy,weproposedanewapproachforfindingdeepsourcesinthebrain withMEGrecordings.Byperforminglow-rankmatrixrecovery,thedatamatrixwas representedasalow-rankmatrixplussparsenoises.Thelow-rankmatrixwasusedto reconstructtheMEGsignalandremoveinterference.Thesensorcovariancematrix wasthenbeestimatedbythesamplecovariancematrixusingasecond-orderstatistic. SincethereconstructedMEGmatrixhasabetterrepresentativeabilitythanthedata matrix[17],itwasattemptedtoestimatethesourcemodelusingaminimumvariance beamformingwithalinearconstraint.InMEG-simulatedsensordata,thenewmethod wassuperiortothreeclassicalmethods(dipolefitting,LCMVandMUSIC)inspatial accuracy,andwasthuseffectiveforthedeepsources.

However,thisstudywasachievedbasedontheassumptionthattheneuronal sourceswereuncorrelated,andthatasinglesourcecouldbeisolated.Wearenot surewhethertheproposedmethodisstilleffectiveonmulti-sourceslocalization. Infuturework,wehopethattheeffectiveperformanceofthenewmethodcanbe verifiedinpracticalapplications,suchaslocatingepileptogenicfociandlocating functionalareas,andalsohopethatthisalgorithmcanplayaroleinthesearchfor lesionsinvolvedinbraindiseases.

Acknowledgements ThisworkwassupportedbytheNationalKeyR&DProgramofChina(Grant Number:2016YFF0201002),theNationalNaturalScienceFoundationofChina(GrantNumbers: 61301005,61572055),theBeihangUniversityHefeiInnovationResearchInstitute,Projectof‘The ThousandTalentsPlan’forYoungProfessionals,and‘TheThousandTalentsPlan’Workstation betweenBeihangUniversityandJiangsuYuwellMedicalEquipmentandSupplyCo.Ltd.

References

1.Barnes,G.R.,Hillebrand,A.:StatisticalflatteningofMEGbeamformerimages.Hum.Brain Mapp. 18,1–12(2003)

2.Zumer,J.M.,Attias,H.T.,Sekihara,K.,Nagarajan,S.S.:Aprobabilisticalgorithmintegrating sourcelocalizationandnoisesuppressionforMEGandEEGdata.Neuroimage 37,102–115 (2007)

3.Baillet,S.:Magnetoencephalographyforbrainelectrophysiologyandimaging.Nat.Neurosci. 20,327–339(2017)

4.Nissen,I.A.,Stam,C.J.,Citroen,J.,Reijneveldb,J.C.,Hillebranda,A.:Preoperativeevaluation usingmagnetoencephalography:experiencein382epilepsypatients.EpilepsyRes. 124,23–33 (2016)

5.Wu,J.Y.,etal.:Magneticsourceimaginglocalizesepileptogeniczoneinchildrenwithtuberous sclerosiscomplex.Neurology 66,1270–1272(2006)

6.Nissen,I.A.,etal.:Identifyingtheepileptogeniczoneininterictalresting-stateMEGsourcespacenetworks.Epilepsia 58,137–148(2017)

7.Mattout,J.,Phillips,C.,Penny,W.D.,etal.:MEGsourcelocalizationundermultipleconstraints: anextendedBayesianframework.NeuroImage 30,753–767(2006)

8.Grech,R.,Cassar,T.,Muscat,J.,Camilleri,K.P.,Fabri,S.G.,Zervakis,M.,Xanthopoulos,P., Sakkalis,V.,Vanrumste,B.:ReviewonsolvingtheinverseprobleminEEGsourceanalysis. J.NeuroEng.Rehabil. 5,25(2008)

9.Lu,H.,Li,Y.,Mu,S.,Wang,D.,Kim,H.,Serikawa,S.:Motoranomalydetectionforunmanned aerialvehiclesusingreinforcementlearning.IEEEInternetThingsJ. 5(4),2315–2322(2018)

10.VanVeen,B.D.,vanDrongelen,W.,Yuchtman,M.,Suzuki,A.:Localizationofbrainelectrical activityvialinearlyconstrainedminimumvariancespatialfiltering.IEEETrans.Biomed.Eng. 44,867–880(1997)

11.Oshino,S.,Kato,A.,Wakayama,A.,etal.:Magnetoencephalographicanalysisofcortical oscillatoryactivityinpatientswithbraintumors:syntheticaperturemagnetometry(SAM) functionalimagingofdeltabandactivity.Neuroimage 34,957–964(2007)

12.Mosher,J.C.,Leahy,R.M.:RecursiveMUSIC:aframeworkforEEGandMEGsourcelocalization.IEEETrans.Biomed.Eng. 45,1342–1354(1998)

13.Komssi,S.,Huttunen,J.,Aronen,H.J.,etal.:EEGminimum-normestimationcomparedwith MEGdipolefittinginthelocalizationofsomatosensorysourcesatS1.Clin.Neurophysiol. 115,534–542(2004)

14.Hillebrand,A.,Singh,K.D.,Holliday,I.E.,Furlong,P.L.,Barnes,G.R.:Anewapproachto neuroimagingwithmagnetoencephalography.Hum.BrainMapp. 25,199–211(2005)

15.Shigeto,H.,Morioka,T.,Hisada,K.,Nishio,S.,Ishibashi,H.,Kira,D.,Tobimatsu,S.,Kato, M.:Feasibilityandlimitationsofmagnetoencephalographicdetectionofepilepticdischarges: simultaneousrecordingofmagneticfieldsandelectrocorticography.Neurol.Res. 24,531–536 (2002)

16.Lin,F.H.,Witzel,T.,Ahlfors,S.P.,etal.:AssessingandimprovingthespatialaccuracyinMEG sourcelocalizationbydepth-weightedminimum-normestimates.Neuroimage 31,160–171 (2006)

17.Chen,C.F.,Wei,C.P.,Wang,Y.C.F.:Low-rankmatrixrecoverywithstructuralincoherencefor robustfacerecognition.IEEEConf.Comput.Vis.PatternRecogn. CVPR ,2618–2625(2012)

18.Liu,G.,Lin,Z.,Yan,S.,etal.:Robustrecoveryofsubspacestructuresbylow-rankrepresentation.IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell. 35,171–184(2013)

19.Shabalin,A.A.,Nobel,A.B.:Reconstructionofalow-rankmatrixinthepresenceofGaussian noise.J.Multivar.Anal. 118,67–76(2013)

20.Zhang,H.,He,W.,Zhang,L.,etal.:Hyperspectralimagerestorationusinglow-rankmatrix recovery.IEEETrans.Geosci.RemoteSens. 52,4729–4743(2014)

21.Candès,E.J.,Li,X.,Ma,Y.,etal.:Robustprincipalcomponentanalysis?J.ACM 58,11(2011)

22.Diwakar,M.,Huang,M.X.,Srinivasan,R.,Harrington,D.L.,Robb,A.,Angeles,A.,Muzzatti, L.,Pakdaman,R.,Song,T.,Theilmann,R.J.,etal.:Dual-corebeamformerforobtaininghighly correlatedneuronalnetworksinMEG.Neuroimage 54,253–263(2011)

23.Zhang,J.,Liu,C.:Onlinearlyconstrainedminimumvariancebeamforming.J.Mach.Learn. Res. 16,2099–2145(2015)

24.Brookes,M.J.,Stevenson,C.M.,Barnes,G.R.,etal.:Beamformerreconstructionofcorrelated sourcesusingamodifiedsourcemodel.Neuroimage 34,1454–1465(2007)

25.Wright,J.,Ganesh,A.,Rao,S.,Ma,Y.:Robustprincipalcomponentanalysis:exactrecovery ofcorruptedlow-rankmatrices.In:ProceedingsoftheNeuralInformationProcessingSystems (NIPS),pp.2080–2088(2009)

26.Lu,H.,Li,Y.,Chen,M.,Kim,H.,Serikawa,S.:Brainintelligence:gobeyondartificialintelligence.Mob.Netw.Appl. 23,368–375(2018)

27.Nolte,G.:Themagneticleadfieldtheoreminthequasi-staticapproximationanditsusefor magnetoencephalographyforwardcalculationinrealisticvolumeconductors.Phys.Med.Biol. 48,3637(2003)

28.Besl,P.J.,McKay,N.D.:Amethodforregistrationof3-Dshapes.IEEETrans.PatternAnal. Mach. 14,239–256(1992)

29.Groß,J.,Ioannides,A.A.:LineartransformationsofdataspaceinMEG.Phys.Med.Biol. 44, 2081(1999)

SilhouettePhotoStyleTransfer

Abstract Silhouettephotographyispopularamongphotographers.However,itis hardforordinaryuserstoshootthiskindofphotosbecauseofthelimitationsof cameras,weatherandskills.Inthiswork,weproposeanautomaticphotostyle transferapproachthatcangeneraterealisticsilhouetteimages.Firstwepresenta skysegmentationmethodtodivideaninputimageintoanobjectforegroundanda skybackground.Then,forthebackground,weimplementastatisticcolortransfer methodusingaspecifiedskyphoto.Finally,inordertogeneratenaturalresults,we developanadaptiveapproachtoadjustthecoloroftheobjectforegroundconsidering theambientcolorcomputedfromthestylizedbackground.Theexperimentalresults showthatourmethodscanachievesatisfactoryskysegmentationresultsandgenerate aestheticallypleasingsilhouettephotos.

Keywords Silhouettephotography · Photostyletransfer · Skysegmentation Colortransfer

1Introduction

Silhouettephotosareattractiveandinspiring,inwhichtheintensecontrastbetween thedarkandlightmakesthephotosmoredramatic,mysterious,andexpressive.However,silhouettephotographyhighlydependsontheweatherandlightingconditions. Theoptimumtimetoshootasilhouetteisatdawnorduskwhenthesunislowinthe sky.Furthermore,professionalshootingskillsarealsoneeded.Therefore,itishard forordinaryuserstotakesilhouettephotos.

H.Li L.Wan(B) S.Wang

InstituteofInformationScience,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044, People’sRepublicofChina

e-mail: llwan@bjtu.edu.cn

H.Li L.Wan S.Wang

BeijingKeyLaboratoryofAdvancedInformationScience andNetworkTechnology,Beijing100044,People’sRepublicofChina

©SpringerNatureSwitzerlandAG2020

H.Lu(ed.), CognitiveInternetofThings:Frameworks,Tools andApplications,StudiesinComputationalIntelligence810, https://doi.org/10.1007/978-3-030-04946-1_2

Forphotostyletransfer,someresearchersusecolortransfermethodsdirectly,such astheearlyworkbyReinhardetal.[1]andsomeimprovedglobalcolortransfer methods[2–4].Thesemethodsaresuitablefortheunitarylightingchangeofthe landscapephoto.Recently,somelearningbasedmethodsarewidelyusedinvarious fields[5, 6].Incommonimagestylization,someapproachesbasedondeeplearning [7, 8]haveshowngoodperformance.Nevertheless,silhouettephotographyisnotjust thevariationofgloballighting,anditdemandsspecialcamerasettingstohighlightthe contrast.Toourknowledge,silhouettephotostyletransferhasnotyetbeenstudied inpreviouswork.

Toaddressthisproblem,weproposeanautomaticexample-basedphotostyle transferapproachthatcantransferordinaryphotosintorealisticsilhouetteimages. Ourworkissimilarinspirittothesetwopapers[9, 10]whichaimtoovercomethe limitationsontakingphotowithskybackground.However,theskyimagestylization isimplementedbyskyreplacementinthesetwoworks.Incontrast,weproposenovel colortransfermethods,whichensurethecontentoftheoriginalphotoisnotchanged.

Toachievethisgoal,wedividethisworkintotwoparts.Onepartisskysegmentation,theotheriscolortransfer.Theoverallframeworkofourapproachisillustrated inFig. 1.Specifically,consideringthatthebackgroundofasilhouettephotoissky inmostcases,wefirstproposeacriticalbackgroundregionextractionalgorithm thatissuitableforimagesofthissemantic.Andthecriticalforegroundregionsare extractedbytheimagesaliencydetectionmethod.Thentheautomaticskysegmentationisrealizedbyapplyingthesetwokindsofcriticalregionstotheimproved OneCut[11]algorithm.Inaddition,weimplementastatisticcolortransfermethod usingaspecifiedskyphotoforthebackground.Accordingtotheopticartistrycharacteristicsofthesilhouettephotos,wealsodevelopanadaptivecolorcorrection approachconsideringtheambientcolorcomputedfromthestylizedbackgroundfor theforegroundtotransferthecolornaturally.

Insummary,themaincontributionsofourworkinclude:

• Weproposeanovelapproachtotransferringsilhouettephotostyleforimages. Basedontheskysegmentation,differentcolortransfermethodsareadoptedfor thebackgroundandtheforeground.

• WepresentanautomaticOneCutbasedskysegmentationalgorithm,whichcan bealsoappliedtootherscenesthatrequireskysegmentation.Alocalregions similaritiesbasedcriticalbackgroundregionextractionalgorithmisproposedfor imageswithskyasthebackgroundstorealizetheskysegmentation.

• Wedevelopanadaptiveforegroundcolorcorrectionmethodaccordingtotheambientcolor.Itcalculatestheambientcolorbasedonthebackgroundcolortransfer results,whichcannotonlymakethestylizationresultscoordinatewiththebackgrounds,butalsoproducethehaloattheedgeoftheobject.

Overviewoftheproposedsilhouettephotostyletransferalgorithm

2Algorithms

Givenaninputimage,weaimtoautomaticallygeneratearealisticsilhouettestylizationimage.Toachievethis,wefirstsegmenttheinputintotheforegroundandthe background.SeeSect. 2.1 formoredetails.InSect. 2.2,ourdifferentcolortransfer methodsofbackgroundandforegroundaregivenrespectively.

2.1SkySegmentation

Themorphologicalfeaturesofthesilhouetteareobvious,detailsoftheobjectare hiddeninthedarkwhileoutlinesareexposed.That’stheglamourofthesilhouette photography.Therefore,theextractionoftheobjectoutlineiscrucialfortheeffect ofthesilhouette.Inthispaper,thesilhouettestylizationalgorithmisbasedonthe segmentation.

Graphtheorybasedsegmentationmethodisoneofthemainmethodsofimage foreground-backgroundsegmentation.Boykovetal.[12]proposethefirstgraph cutbasedinteractiveimagesegmentationmethodin2001.Sincethen,researchers haveproposedavarietyofsegmentationmethods[11, 13]basedonthis.Among them,OneCut[11]adoptsasimplyunarytermthatcanguaranteeagloballyoptimal solutioninonegraphcutandavoidtheNP-hardprobleminmanyapplications.Itis oneofthebestgraphcutalgorithmsatpresent.

Butalloftheabovemethodsrequireuserinteraction.Inpracticalapplications, theuserinteractionwillbringalotoftrouble,andthesemethodsaregreatlyinfluencedbytheinteraction.Deeplearningbasedsegmentationmethods,e.g.[14, 15],

Fig.1

havebeenbecomingquitepopularrecently.Whilethesemethodscanproducegood segmentationresults,theheavycomputationaloverheadmakesthemunsuitablefor oursimplesegmentationmask.Therefore,weimprovetheOneCutbyremovingthe userinteractionforautomaticsegmentation.

Therearethreestepstosegment.First,weneedtoextractthecriticalbackground regions.Then,thecriticalforegroundregionsareextractedinthesecondstep.Inthe thirdstep,weapplythesecriticalregionstotheskysegmentation.

Criticalbackgroundregionextraction .Duetothebackgroundsofthesilhouette imagesarealmostskies,weproposealocalregionssimilaritiesbasedcriticalbackgroundregionextractionalgorithmthatissuitableforthissemantic.Thelocalregions areextractedbytheimprovedBPLRsdetector[16]firstly.Andthen,consideringthe obviouscolorfeaturesofthesky,wecalculatethefeaturesofeachlocalregionby colorhistograms.Finally,thecriticalregionsofthebackgroundarefoundbyfeature matching.

BPLRsdetectorisadenselocalregiondetectorthatcanproducerepeatableshapepreservingregions.InourBPLRimplementation, L 0 smoothing[17]isusedto smooththeimagefirstly.Itcaneffectivelyeliminatenoiseandunimportantdetails byremovingsmallnon-zerogradients,soastofacilitatethesubsequentBPLRs detection.Then,weuse[18]forfastedgedetectiontoensurethatthedetectedlocal regionsdonotcrosstheedge.Inaddition,theareasofthedetectedregionscanbe automaticallyadjustedaccordingtotheresolutionoftheimageinourmethod.

WedetectBPLRsfromimagesintheskyimagesetcreatedbyus,andextract thecolorhistogramfromtheBPLRsthereafter.TheBPLRsdetectionandfeatures extractionoftheimagesinthesetareallprocessedinadvance.Similarly,foreach inputimage,wedetectBPLRsofitandextractthecolorhistogramfeaturesofthe BPLRs.Thenthefeaturesoftheinputimagearematchedwiththepre-processed featuresintheskyimagesetbyk-nearestneighborsalgorithm.Wefindthe50best matches,andusethecorrespondinglocalregionsasthecriticalbackgroundregions.

Criticalforegroundregionextraction

.Sincetheforegroundsofthesilhouettephotosareoftenhumansoranimalswithobviousoutlines,weusethesalientregion detectionalgorithm[19]toobtainthehighqualitysaliencymap,andthenthesalient objectregionscanbeobtainedbythresholdsegmentationofthesaliencymap.These salientobjectregionsaretreatedasthecriticalforegroundregionsinourskysegmentationmethod.

Segmentation

.Insteadofthecumbersomemanualannotation,thecriticalregions automaticallyobtainedbytheabovestepsareusedastheinputsoftheOneCut, therebytheautomaticskysegmentationbasedonOneCutisrealized.Inaddition, consideringthedependenceofoursilhouettestylizationalgorithmontheoutlineof theobject,weoptimizethesegmentationresultusingdenseCRFs[20].Thenwe cangetsilhouetteimagesbythecolortransfermethodintroducedinSect. 2.2.The processesofskysegmentationareshowninFig. 2

2.2ColorTransfer

Inthissubsection,weintroducetheproposedcolortransferalgorithms.Initialsegmentationresultsobtainedbythepreviousstepsarecoarsearoundboundaries.In practice,smoothfilter[21, 22]iswidelyusedtoensurethesmoothnessoftheimage. Weemployguidedfilter[22]toensuretheedgesmooth.

Basedonthehumanvisualcharacteristicandtheperceptionofimage,theluminanceandthechrominancearecompletelyindependentintheLABcolorspace.For naturalscenes,thecorrelationbetweenchannelsinLABcolorspacewillbereduced totheminimum,whichismoresuitableforhumanvisualsystems.Therefore,the entirecolortransferprocessisimplementedinLABcolorspace.

Givenaninputimage I ,wefirstconvertitfromRGBtoLABcolorspace.And then,theforegroundandthebackgroundaretransferredrespectively.Togenerate anaturaltransitionbetweentheforegroundandthebackgroundofthesilhouette stylizationimage,weaddthelikelihoodintothetransferringprocess.Wecanobtain thelikelihoodvalueonpixel x forforeground/backgroundbasedontheguidedfilter accordingtotheequation:

(a) Input photo(b) Critical background regions
(c) Critical foreground regions
(d) Segmentation result
Fig.2 Theprocessesofskysegmentation

where g ( x ) denotesthegrayvalueofthesegmentationmaskonpixel x afterguided filtering,itrangesfrom0to255.Amongthem,pixelwhosegrayvalueisneither0 nor255belongstothetransitionregionandwillparticipateinboththebackground colortransferandtheforegroundcolorcorrection. Pb ( x ) and P f ( x ) arethelikelihood valuesonpixel x forbackground/foreground.

BackgroundColorTransfer .Consideringthesemanticconsistencyinthebackgroundcolortransferprocess,weonlytransfercolorstatisticsfromareferredsky phototothebackgroundofinput.Thereferredskyphotoshouldbeshotatmorning oreveningwithrichandcolorfulsunglow.

Forluminance,weformulatethetransferprocesssimilarto[10]asfollows:

where L I b ( x ) and L O b ( x ) arethebackgroundluminanceofinput/outputatpixel x Thenthenewdesiredmeanofluminancecanbecomputedas:

where L I b and L R b denotethemeansofbackgroundluminanceoftheinput/reference. Here β isdefinedas:

where C I b and C R b arethemeansofbackgroundchrominanceoftheinput/reference. Itshowsthatwewillretaintheluminanceoftheinputwhenthebackgroundsare similar,andadjustmoreluminancetomatchthereferencebackgroundswhenthe inputandreferencebackgroundsaresignificantlydifferent.

Forchrominance,thetransferalgorithmissimilartotheregularizedmatchingmethodof[4].Itmodelsthechrominancedistributionsusingthemultivariate GaussianandmapstheGaussianstatistics N

R b , R b ofthereferenceskyto N I b μ I b , I b oftheinputbackgroundas:

where C O b ( x ) and C I b ( x ) arethebackgroundchrominanceoftheoutput/inputatpixel x . T isalineartransformationthatmapschrominancebetweenthesetworegions. Toavoidcolorartifacts,theclippingdiagonalelementsof I b areregularizedas:

where I isanidentitymatrixand λr 7 5.Then,thecolortransformcanbesolved byfollowing[3]as:

ForegroundColorCorrection .Althoughusingthesegmentationmaskastheforegroundofthestylizationimagedirectlyconformtotheconceptofsilhouette,wefind thatitwouldleadtoastiffresult.Therefore,consideringtheartisticfeaturesofsilhouettephotography,wetakethefollowingadaptivecolorcorrectionmethodforthe foregroundaccordingtotheambientcolortomaketheresultcannotonlycoordinate withthebackground,butalsoproducethehaloattheedgeoftheforeground.

Aftercolortransfer,wefirstfindthebackgroundluminanceandchrominance rangesandtheforegroundluminanceandchrominancerangesoftheinputrespectively.Then,thevaluesintherangesoftheforegroundaremappedbythecurve s cr γ totherangesofthebackground.Here,inordertoensurethattheforegroundaftercolorcorrectionisasdarkaspossible,weset c 1, γ 50.Since theforegroundofthesilhouetteimagesareusuallyomittedintheinternaldetails, wetakeuniformvaluesfortheluminanceandchrominancerespectively.Thus,the foregroundluminanceandchrominanceofoutputimagesatpixelxcanbeobtained by:

where L I f and C I f arethemeanvaluesoftheinputforegroundluminanceandchrominanceaftermapping,and C O b isthemeanvalueoftheoutputbackgroundchrominance,whichiscalculatedfromtheabovebackgroundcolortransfer.Finally,for eachpixelinthetransitionregion,wecombineitscolortransferresultandcolor correctionresulttogetherasshowninSect. 3.2.

3Results

Inthissection,wewillfirstlyevaluateourskysegmentationmethod,andthentest theeffectivenessofthesilhouettephotostyletransferapproach.

3.1EvaluationsofSkySegmentation

Sincetheexistingdatasetsdonotmeetourrequirements,webuiltasmalldataset containing45imagesofanimals,characters,andscenerywithskiesasthebackgroundstoverifytheeffectivenessofourskysegmentationalgorithm.Theseimages contain34imagesdownloadedfromtheInternetand11imagesselectedfromthe

MSRA1Kdataset[23]thatmeetourrequirements.Wemanuallymarkedtheground truth.

WecompareoursegmentationalgorithmwithOneCut[11]whichisgivenenough annotationsbyus.Inthestageofcriticalforegroundregionextraction,thepixelvalues ofasaliencymapobtainedby[19]rangefrom0to255.Thelargerthepixelvalues are,themoresalienttheregionswillbe.Inpractice,wesetthethresholdas220 empirically.SomeskysegmentationresultsarevisualizedinFig. 3.Wecanfind thatoursegmentationmethodnotonlyremovestheartificialinteraction,butalso improvesthesegmentationresultsformostimages.

Althoughtheproposedsegmentationalgorithmusuallyperformsbetterthanthe originalOneCut,itwillbeinfluencedbytheeffectsofthesaliencydetection.The segmentationresultsofsomelandscapesarenotsatisfactoryresultingfromthepoor saliencydetection(seethelastcolumnofFig. 3).Forfuturework,weintendto improvetherobustnessofourskysegmentationmethod.

3.2PerformanceofSilhouettePhotoStyleTransfer

Wetestoursilhouettephotostyletransfermethodusingskyphotosshotatdawnor dusk,asshowninFig. 4.Forcomparisons,wealsoprovidetheresultswithoutforegroundcolorcorrection(seeFig. 4d)andresultsbyothertwostyletransfermethods [1, 2](seeFig. 4e,f).Obviously,theresultswithoutforegroundcolorcorrectionare stiffly.Fromthevisualeffect,resultsinFig. 4earenotrealistic,andcannotshowthe effectsofclouds.WecanalsofindthateachimageinFig. 4fhassomedistortions ofdetails,whicharesometimesunbearableforusers.Theresultsofouralgorithm notonlyavoidthedistortions,butalsohighlighttheopticartistrycharacteristicsof

Fig.3 Skysegmentationresults

Silhouettephotostyletransferresults

silhouettephotographyandproducesofteffectsontheedgeoftheforegroundobject. Sinceouralgorithmisthefirstattemptinthecomputersimulationofsilhouettephotographystyle,thereisnoexistingmethodtocomparefromthepointofsilhouette photostyle.

4Conclusion

Inthispaper,weproposeanovelapproachtotransferringsilhouettephotostylefor images.Differingfromotherphotostyletransfermethods,weemphasizethecontrast oftheforegroundandbackground,whichischaracterizedinsilhouettephotos.To achievethis,wepresentanautomaticskysegmentationmethodandapplycolor transfermethods.Wealsodevelopanadaptiveforegroundcolorcorrectionmethod toharmonizetheforegroundandbackground.Experimentsshowthatoursystemcan achievegoodperformanceongeneratingimagesinsilhouettephotostyle.Forfuture work,wewouldliketofurtherimprovetheskysegmentationmethodbecauseour transferapproachdemandsaccuratesegmentation.

Acknowledgements ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina (GrantNo.61572064and61672089).

(a) Input photo(b) Reference photo(c) Ours (color correction)
(e) Reinhard et al. [1] (f) Pitié et al. [2]
(d) Ours (without color correction)
Fig.4

Another random document with no related content on Scribd:

The Project Gutenberg eBook of Kommunisti- ja bolshevikkipakinoita

This ebook is for the use of anyone anywhere in the United States and most other parts of the world at no cost and with almost no restrictions whatsoever. You may copy it, give it away or re-use it under the terms of the Project Gutenberg License included with this ebook or online at www.gutenberg.org. If you are not located in the United States, you will have to check the laws of the country where you are located before using this eBook.

Title: Kommunisti- ja bolshevikkipakinoita

Author: Ilmari Kivinen

Release date: January 16, 2024 [eBook #72733]

Language: Finnish

Original publication: Helsinki: Kust.Oy Kirja, 1928

Credits: Juhani Käkkäinen and Tapio Riikonen

*** START OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK KOMMUNISTI- JA BOLSHEVIKKIPAKINOITA ***

Kirj.

Tiitus [Erkki Kivinen]

Helsingissä, Kustannusosakeyhtiö Kirja, 1928.

OHJELMA JA TYÖJÄRJESTYS

PÖLLÖLÄN KYLÄN

KANSANKÄRÄJILLE

Pöytäkirja, pidetty Hölmölän pitäjän Pöllölän kylän kansankäräjäin valmistuslautakunnan kokouksessa Iso-Hölön pirtissä viime sunnuntaina klo 8 a.p. Läsnä oli 11 henkilöä sekä Sinkkosen akka, ynnä Pussisen poika, joka makasi uunilla, jota ei merkitty pöytäkirjaan.

* * * * *

1:si §:llä:

Hyväksyttiin, että Pöllölän kylän kansankäräjät kokoutuvat tänä päivänä klo 3 i.p. tässä Ison-Hölön pirtissä, koska ei suutari Näppinen päässyt eduskuntaan, vaikka sai 18:toista äänilippua.

* * * * * 2:nen pyk.

Merkittiin, että kansankäräjäin kanslia on tuolla kyökissä, mutta pitää piika-Reetan siivota sitä ennen tiskit pois pöydältä ja pyyhkiä pöytä.

Kysymyksen johdosta, onko oltava myöskin piikakirjoituskanslia, tiedusteli lautakunnan puheenjohtaja lois Mikko Tarjus, osaako Reeta kirjoittaa. Kun Reeta sanoi, ettei oikein muuten kuin mallin jälkeen, ja että Sinkkoskan pennut olivat hävittäneet mallin, päätettiin, ettei tarvitse olla piikakirjoituskansliaa.

Sinkkoska sanoi, että eikö ne lie olleet Reetan omat pennut, mikä merkittiin pöytäkirjaan.

Sihteeri kysyi, että oliskos tästä asiasta vielä muuta, johon kokous yksiäänisesti vastasi, että liekkös tuossa sitten muuta.

Israel Huttunen ilmiantoi, että Helsingin eduskunnassa on ravintolakin, johon Reeta sanoi, että kyllä hän pitää kahvipannun tulella, mutta pitäisi olla jokaisella omat sokerit, mikä hyväksyttiin.

Kysyttiin, että kutka ovat oikeutetut edustamaan Pöllölän kyläläisiä kansankäräjillä ja hyväksyttiin ilman äänestystä, että tulkoot ne, jotka töiltään joutavat.

* * * * * Kolmas §.

Keskusteltiin ja päätettiin kansankäräjäin avajaisohjelma kuin seuraa.

Että kansankäräjät kokoutuvat aika ja paikka kuin yllä.

Että aluksi lauletaan yksiäänisesti pelimannin sävellystä »Voi minua poika raukkaa».

Että kokouksen avaa lautakunnan puheenjohtaja lois Mikko Tarjus ilman ikämiespuhetta ja käskee valitsemaan suutari Näppisen puhemieheksi ja itsensä ensimmäiseksi ja Israel Huttusen toiseksi varapuhemieheksi, mikä hyväksyttiin.

Että, sitten kun puhemiesmiehistö on valittu ja suutari Näppinen istunut puhemiespaikalle

jättää tämän valmistuslautakunnan esimies Mikko Tarjus Issakaisen rengin seuraamana kansankäräjille kertomuksen valmistuslautakunnan toiminnasta sekä tämän pöytäkirjan, kuin myöskin lautakunnan esitykset kansankäräjille.

* * * * *

4:s §:lä.

Israel Huttunen ilmineerasi, että kun Mikko Tarjus ja Issakaisen renki tulevat kyökistä jättämään pöytäkirjan ja esitykset, niin pitää kansankäräjien nousta seisomaan, mikä hyväksyttiin yksinkertaisella äänten enemmistöllä.

Sinkkosen akka sanoi, ettei se ole kyökki, vaan kanslia, mikä merkittiin pöytäkirjaan.

* * * * *

5 §:lä.

Päätettiin, että äänestykset kansankäräjillä toimitetaan avonaisella lippuäänestyksellä, joka on oleva sinivalkoinen lippu, mutta jos sitten vaaditaan huutoäänestystä, niin on se toimitettava.

Sinkkosen akka käski merkitä pöytäkirjaan, että jos hän ei saa äänestää punaisella lipulla, niin saa olla äänestämättä.

Kokous hyväksyi yksimielisellä ääntenenemmistöllä, että pyydetään kansakoululta lippu lainaksi lippuäänestyksiä varten.

* * * * *

6:uudes §.

Merkittiin pöytäkirjaan, että kansankäräjät valitsevat seuraavat valiokunnat:

perustuslakivaliokunnan;

kielikysymysvaliokunnan; sotilasvaliokunnan;

kirkko- ja kouluvaliokunnan

sekä tupakkavaliokunnan, jos osuuskauppaan tulee huomenna tupakkoja, mikä hyväksyttiin.

* * * * *

7:mäs §:lä.

Sihteeri sanoi, että pitäisi lopettaa tämä kokous, koska pöytäkirjapaperi rupeaa loppumaan, johon kokous sanoi, että olet

tainnut kirjoittaa liian suuria puustaimia, etkä olisi tarvinnut kirjoittaa kaikkia päätöksiä.

Sihteeri vastasi, ettei hän ole kirjoittanut puoliakaan, mikä hyväksyttiin.

Puhemiehen välikysymykseen, lopetetaanko kokous, vastattiin huutoäänestyksellä, että lopetetaan vain.

Israel Huttunen pani vastalauseen sitä vastaan että Pussisen poika oli ottanut osaa uunin päältä huutoäänestykseen, vaikka ei ollut vielä ripillä käynyt, mikä merkittiin pöytäkirjaan.

Puhemiehen ehdotuksesta huudettiin Pussisen poika alas.

Pussisen poika sanoi, ettei hän voi tulla alas, kun hänen housunsa ovat pesussa, mikä hyväksyttiin.

Pöytäkirjan tarkastajaksi valittiin allekirjoittanut sihteeri.

Puhemiehen ehdotuksesta kohotettiin kaksinkertainen eläköönhuuto.

Lopuksi laulettiin moniäänisesti »Hiljaa juuri kuin lammen laine».

Aika ja paikka kuin yllä. (1919)

KOMMUNISTIEN PUOLUEKOKOUS PÖLLÖLÄSSÄ

»Pöytäkirja pidetty kommunististen ylenmääräisessä puoluekokouksessa Pöllölän kylässä Iso-Hölön tuvassa ehtoopuolella päivää.

Läsnä oli 13 kommunismia ja Pussisen poika, joka istui ovenpielessä.

* * * * * Yksi pyk.

Laulettua yksimielisesti »Aamulla varhain» valittiin puhemieheksi suutari Näppinen useinmainitun Näppisen akan ääntenenemmistöllä. Aika ja paikka kuin yllä.

Kysyttyä onko kokous laillisesti kutsuttu katsottiin kutsutuksi.

Otettiin esityslistalle alustus kommunistin puolueen järjestäytymisestä, minkä oli luvannut pohjustaa väliaikalainen puoluetoimikunta Makkosen leski.

Tarkastettuna havaittua Makkosen lesken ei läsnäolevaiseksi esitti puhemies vastattavaksi kysymyksen, tietääkö kukaan missä Makkoska on.

Pussisen poika ilmoitti ilman äänioikeutta, että se taisi pistäytyä navettaan katsomaan niitä mustankirjavia sianporsaita. Julistettiin.

Sanottiin kansalta, että pohjusta sinä Näppinen sitten. Olethan sinä koko ikäsi pohjustanut.

Pussisen pojan naurettua tämän johdosta ja ulos käskettyä häiriöstä julkisella paikalla pohjusti suutari Näppinen kommunistin aatteen selvässä valossa tulevilla huomautuksilla vallankumouksen perusteella.

* * * * * 2 pyk.

Kysyttiin, onko sallittava lähetekeskustelua, mikä sallittiin.

Väliaikalainen puoluetoimikunta tuli navetasta ja sanoi emännälle, että jos hän saisi yhden porsaan, minkä johdosta puhemies koputti pöytään mainitun porsaan ei asiaan ja parlamentaariaan kuuluvana.

Käsiteltiin periaatteet puolueen ohjelman pohjalle niinkuin alla seuraa:

1. Että on porvarillinen valtiokoneisto poistaminen. Huomautettiin, että ei päätös koske puimakonetta, koska on osuuskunnassa myöskin kommunisteja eikä Pahakosken myllyä, koska on mylläri punikki. Merkittiin pöytäkirjaan.

2. Karkoittaen virkavallan kaikkialta, mikä hyväksyttiin suurella huutoäänestyksellä. Ja annettiin puhemiehelle valtuus edeskantaa kansan tahto raittiuslautakunnalle ja konstaapeli Toloselle.

3. Sen sijaan köyhälistön vallan järjestäminen työväen neuvostojärjestelmän muodossa.

Palstatilallisen Miettisen kysyttyä, kuuluuko maamiesseuran konsulentti neuvostojärjestelmän muotoon päätettiin panna kysymys viheriän veran alle, mutta koska ei ollut viheriäistä verkaa niin pantiin pöydälle.

Edelläolevat kolme monumenttia tarkastettiin ja asia julistettiin loppuunkäsitellyksi toisessa lukemisessa.

* * * * * 3:mas pyk.

Koskeva kapitaalien riisto-omaisuutta leikattiin lehdestä julkiluettavaksi haltuun ottamisen ohjesääntö:

»Työväen neuvostovallan haltuun on otettava kaikki valtion ja kuntain taloudelliset laitokset, samoin kapitalistien pankit, tehtaat, suuret kauppaliikkeet, varastot ja talot sekä muu kapitalistinen riistoomaisuus».

Matikaisen kysyttyä että tuleeko ne sitten ikäänkuin otettavaksi lahtarilta kommutistille vastattiin välikysymystietä että tulee.

Matikainen sanoi, että hyvähän ne olisi ottaa, mutta ei taida porvari piru antaa, ja lausuttiin porvaristolle halveksuminen, mikä päätettiin merkitä pöytäkirjaan.

Makkosen kysymys, onko Matikainen katsottava kommutismiksi lähetettiin valmistusvaliokuntaan, joka läksi porstuaan kokousta pitämään, vieden Matikaisen muassaan kuulustelemista varten.

* * * * * 4 pyk.

Esitettiin vastattavaksi, onko laajaan sosialistisoimiseen viipymättä ryhdyttävä rengastuneilla ja strudsiutuneilla tuotannon aloilla; vastattiin laajan ja vaihtelevan keskustelun jälkeen, vaihtuen joskus yleis-mölinäksi, kielteisellä suhtautumisella seuraavien monumenttien perustuksella:

A.) Ei ole sosialistisoimiseen ryhdyttävä, koska on kommunistinen maailmankatsomus eronnut herrassosialisteista.

P.) Koska strudsit ovat Aafrikan lintuja joita ei ole Pohjolassa, niin on alotteen herättäminen johtunut joko pilkanteosta taikka prowogaattorista, mikä hyväksyttiin.

Monumentit päätettiin pitää heti tarkistettuina.

* * * * * 5 pyk.

Puheenjohtajan kysymykseen että mitä se valmistava valiokunta siellä porstuassa vielä vöhnii, ilmoitti Pussisen poika ovenraosta ilman äänestysoikeutta, että ne läksivät Matikaisen mökille tarkastamaan, onko Matikainen kommutismi, mutta lupasivat tulla pian takaisin.

Laulettiin odotellessa moniäänisesti »Tuonne taakse metsämaan».

Ehdotus, että laulettaisiin »Työn orjat, sorron yöstä nouskaa», ei saavuttanut kannatusta, ollen oikeistososialistinen laulu vanhan mädännyksen perustalla.

* * * * * 6 pyk.

Valmistava valiokunta palasi takaisin ja ilmoitti, että Matikaisella on todellakin se punertava kommuuti, jonka Matikaisen veli huusi sieltä lukkarivainajan avisuunista, minkä johdosta kokous yksimielisesti myönsi Matikaisen kommutistiksi.

Matikainen kiitti liikutetuin mielin ja tarjosi muillekin samasta pullosta, joka vetää kaksi litraa.

Kokous päätettiin yhteisellä soololaululla:

»Hunttarulla vaan, Vasikannahka vaan.

Se riippuu vaan.

Kun se pannaan riippumaan».

KOMMUNISTIEN

ULKOPARLAMENTTAARINEN

TOIMINTA

PÖLLÖLÄSSÄ

Kommunistien ulkoparlamenttaarinen toiminta edestuotiin Pöllölän Hölölässä toissapäivänä klo 6,13 i.p.p.

Läsnä oli puoli tiuta kommunismin soluja ja Pussisen poika, kuin on vähän ristiverinen.

Puheenmiehenä toimitsi ikäsolu Jerobeam Näppinen taidehikkaasti.

Pikapöytäkirjaa piti tunteellisella taipumuksella lois Mikko Tarjus.

Laulettiin viehkeästi:

»Tässä kylässä tyttöjä on ainoastaan viisi, neljä on ryssien narraamaa ja viidettä vaivaa riisi».

Jerobeam Näppinen esiintoi alentavassa äänilajissa, että uunin peltit on suljettava, koska on hänellä salaperäinen ilmianto suuressa tärkeydessä.

Sulkemisen toimitti Pussisen poika.

Puheenmies edeskantoi Herra Toveri Rotskin terveiset, jotka yksi jätkämies oli tuonut langattomalla etappitiellä, että hedelmä on kypsä ja kirves pantu puun juurelle. Ilmoitus herätti vilkasta mielenliikkumista luokkatietoisessa kansalaisainehistossa.

Kaisa Kompura ehdotti, että jätkämiehen mukana lähetettäisiin kommunistinen uskollisuusvala Rotskille, mikä hyväksyttiin yksimielisesti 4 äänellä viittä vastaan. Aiheuttaen halpa-arvoista naurun tyrskähdystä Pussisen pojan puolelta. Kokous lausui Pussisen pojalle kummastuksensa. Merkittiin pöytäkirjaan.

Pussisen poika ilmeneerasi, ettei ollut nauranut vaan että oli häntä muuten kakisuttanut, mikä hyväksyttiin. Toimeenpanevan

Keskusneuvoston ylikomissari Israel Huttunen esiintoi lennättävällä tavalla valkosuomalaisen hirmuhengen mädännäisyydet, mitkä kaameassa valaistuksessa yksimielisellä ääntenenemmistöllä hyväksyttiin.

Väkevän toverihengen vallalleen päästessä ja uuninpeltien tultua jälleen avatuiksi yhteiskunnalliseen tarkoitukseensa luki Jerobeam Näppinen voimakkaalla paahtoksella »Tuonen Työmiehen» aartikkelin eduskunnan ulkopuolisesta taistelusta luokkakaartiapurahojen kieltämiseksi.

Hyväksyttiin keskustelutta arvoisan äänenkannattajan mielipuoli, että ottamalla laajat valitsijajoukot Pöllölän kommuunista mukaan tähän taisteluun saadaan enemmän pontta.

Huutoäänestyksellä vahvistettiin Tuonen Työmiehen vaatimus, että »on annettava myöskin kansanjoukkojen ulkopuolella eduskunnan

sanoa sanansa».

Mikko Tarjuksen kysymykseen, millä tavoin se kävisi päinsä, selvitti Israel Huttunen tosiperäisellä taktillisuudella tulevan koottavaksi joukkoja Helsinkiin eduskunnan ulkopuolelle huutamaan eduskuntaa alas.

Eräiden kysyttyä, voisiko myös täräyttää kivillä muutamia ruutuja rikki vallankumouksellisen joukkotahdon tehostamiseksi lausui toveri Huttunen inviditualistisena mielipiteenään tämän riippuvan paikallisista olosuhteista ja siitä, sattuuko olemaan poliiseja lähellä.

Pussisen aikamiespoika huusi vastavallankumouksellisella ivamielisyydellä, katukivien Helsingissä olevan tiukkaan iskettyjä, niin että pitäisi ottaa kanget mukaan tai viedä tarvittavat kivet kontissa selässään, mille ala-arvoiselle puheelle kuultiin muutamien vähemmän harkitsevien toverien nauraa räkättävän.

Puheenmiehen esityksestä ilmaisi kokous halveksimisensa Pussisen pojalle musertavalla kommunistisella äänettömyydellä.

Keskusteltiin kysymyksestä, olisiko Pöllölästä lähetettävä joukkoja Helsinkiin ulkoparlamentaariseen toimintaan kadulle eduskunnan ulkopuolelle lahtareiden ja ohranoiden hätkäyttämiseksi, ja hyväksyttiin, että lähetettävä on.

Kysyttiin kutka lähtevät vapaaehtoisesti.

Merkittiin pöytäkirjaan, ettei kukaan ilmoittautunut.

Puheenmies Näppinen piti leveäperäisen puheen ohranoiden kurjasta kätyröimisestä taantumuksen helmassa, ja kehoitti

vakuuttavin sanoin kansankerroksia nousemaan ulkoparlamentaariseen toimintaan.

Sinkkosen Reetan kysymyksen, mitä sitten tehdään, jos porvalit sanovat että top, ehdotti puhemies pantavaksi vihreän veran alle.

Useiden karjuessa yhtyvänsä Sinkkosen akkaan peräytti toveri Näppinen ehdotuksensa, koska ei ollut saatavissa viheriäistä verkaa.

Puheenmies ilmoitti vallankumouksellisella tiktatuurilla määräävänsä läsnäolevat lähtemään eduskuntaa painostamaan.

Sinkkosen Reetan kysymykseen, että tuletkos sitten itse mukaan, ilmoitti Jerobeam Näppinen vallankumouksen ohjelman mukaan ei voivansa poistua paikkakunnalta, koska oli hänen jäätävä Pöllölään vartioimaan vallankumouksen saavutuksia.

Monen huutaessa häpeällisiä solvauksia jäniksenpesästä Näppisen pöksyissä ja keskustelun muututtua yleiseksi mölyksi laulettiin myllertävien maininkien rauhoittamiseksi Israel Huttusen mestarillisella johdolla:

»Meijerskall' on pienet silmät, Iso nenä päässä.

Kilon köntti kädessä

Ja kävelee kuin jäässä».

Laajapiirteisen puheenvaihdon jälkeen hyväksyttiin kompromissi, että ei mennä ulkoparlamentaariseen toimintaan Helsinkiin, vaan siirrytään Hölön pihalle, kuin myöskin paikalla toteutettiin.

Kaikkien siirryttyä tuvasta pihalle huudettiin puheenmiehen ehdotuksesta paljastetuin päin kolminkertaisesti alas ohranat ja

suojeluskuntamäärärahat.

Tapauksesta eduskunnan kommunistisoluille kirjallista tietoa antamaan valtuutettiin Näppinen ja Mikko Tarjus.

Jerobeam Näppisen lausuttua vakaumuksenaan tämän tapauksen muodostuneen kuoliniskuksi ohranoille ja määrärahoille läksi puoluekokous nurkkatansseihin Rötkylän torpalle. (1921.)

Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.