Iccce 2018: proceedings of the international conference on communications and cyber physical enginee

Page 1


Visit to download the full and correct content document: https://textbookfull.com/product/iccce-2018-proceedings-of-the-international-conferen ce-on-communications-and-cyber-physical-engineering-2018-amit-kumar/

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

ICCCE 2019: Proceedings of the 2nd International Conference on Communications and Cyber Physical Engineering Amit Kumar

https://textbookfull.com/product/iccce-2019-proceedings-ofthe-2nd-international-conference-on-communications-and-cyberphysical-engineering-amit-kumar/

ICCCE 2020: Proceedings of the 3rd International Conference on Communications and Cyber Physical Engineering Amit Kumar

https://textbookfull.com/product/iccce-2020-proceedings-ofthe-3rd-international-conference-on-communications-and-cyberphysical-engineering-amit-kumar/

Computer and Communication Engineering: First International Conference, ICCCE 2018, Guayaquil, Ecuador, October 25–27, 2018, Proceedings Miguel BottoTobar

https://textbookfull.com/product/computer-and-communicationengineering-first-international-conference-iccce-2018-guayaquilecuador-october-25-27-2018-proceedings-miguel-botto-tobar/

Proceedings of International Conference on Computational Intelligence and Data Engineering Proceedings of ICCIDE 2018 Nabendu Chaki

https://textbookfull.com/product/proceedings-of-internationalconference-on-computational-intelligence-and-data-engineeringproceedings-of-iccide-2018-nabendu-chaki/

Advances in Computational Intelligence Proceedings of Second International Conference on Computational Intelligence 2018 Sudip Kumar Sahana

https://textbookfull.com/product/advances-in-computationalintelligence-proceedings-of-second-international-conference-oncomputational-intelligence-2018-sudip-kumar-sahana/

Machine Learning for Cyber Physical Systems Selected papers from the International Conference ML4CPS 2018 Jürgen Beyerer

https://textbookfull.com/product/machine-learning-for-cyberphysical-systems-selected-papers-from-the-internationalconference-ml4cps-2018-jurgen-beyerer/

Cyber-physical Systems and Digital Twins: Proceedings of the 16th International Conference on Remote Engineering and Virtual Instrumentation Michael E. Auer

https://textbookfull.com/product/cyber-physical-systems-anddigital-twins-proceedings-of-the-16th-international-conferenceon-remote-engineering-and-virtual-instrumentation-michael-e-auer/

Machine Learning and Intelligent Communications Third International Conference MLICOM 2018 Hangzhou China July 6 8 2018 Proceedings Limin Meng

https://textbookfull.com/product/machine-learning-andintelligent-communications-third-international-conferencemlicom-2018-hangzhou-china-july-6-8-2018-proceedings-limin-meng/

Image Processing and Communications Challenges 10: 10th International Conference, IP&C’2018 Bydgoszcz, Poland, November 2018, Proceedings Micha■ Chora■

https://textbookfull.com/product/image-processing-andcommunications-challenges-10-10th-international-conferenceipc2018-bydgoszcz-poland-november-2018-proceedings-michal-choras/

Amit Kumar · Stefan Mozar

Editors

ICCCE 2018

Proceedings of the International Conference on Communications and Cyber Physical Engineering 2018

LectureNotesinElectricalEngineering

Volume500

BoardofSerieseditors

LeopoldoAngrisani,Napoli,Italy

MarcoArteaga,Coyoacán,México

BijayaKetanPanigrahi,NewDelhi,India

SamarjitChakraborty,München,Germany

JimingChen,Hangzhou,P.R.China

ShanbenChen,Shanghai,China

TanKayChen,Singapore,Singapore

RüdigerDillmann,Karlsruhe,Germany

HaibinDuan,Beijing,China

GianluigiFerrari,Parma,Italy

ManuelFerre,Madrid,Spain

SandraHirche,München,Germany

FaryarJabbari,Irvine,USA

LiminJia,Beijing,China

JanuszKacprzyk,Warsaw,Poland AlaaKhamis,NewCairoCity,Egypt

TorstenKroeger,Stanford,USA

QilianLiang,Arlington,USA

TanCherMing,Singapore,Singapore

WolfgangMinker,Ulm,Germany

PradeepMisra,Dayton,USA

SebastianMöller,Berlin,Germany

SubhasMukhopadhyay,PalmerstonNorth,NewZealand Cun-ZhengNing,Tempe,USA

ToyoakiNishida,Kyoto,Japan

FedericaPascucci,Roma,Italy

YongQin,Beijing,China

GanWoonSeng,Singapore,Singapore

GermanoVeiga,Porto,Portugal

HaitaoWu,Beijing,China

JunjieJamesZhang,Charlotte,USA

**

Indexing:ThebooksofthisseriesaresubmittedtoISIProceedings,EI-Compendex, SCOPUS,MetaPress,Springerlink **

LectureNotesinElectricalEngineering(LNEE) isabookserieswhichreportsthelatestresearch anddevelopmentsinElectricalEngineering,namely:

• Communication,Networks,andInformationTheory

• ComputerEngineering

• Signal,Image,SpeechandInformationProcessing

• CircuitsandSystems

• Bioengineering

• Engineering

TheaudienceforthebooksinLNEEconsistsofadvancedlevelstudents,researchers,andindustry professionalsworkingattheforefrontoftheir fields.MuchlikeSpringer’sotherLectureNotes series,LNEEwillbedistributedthroughSpringer’sprintandelectronicpublishingchannels.

Forgeneralinformationaboutthisseries,commentsorsuggestions,pleaseusethecontact addressunder “serviceforthisseries”

Tosubmitaproposalorrequestfurtherinformation,pleasecontacttheappropriateSpringer PublishingEditors:

Asia:

China, JessieGuo,AssistantEditor (jessie.guo@springer.com)(Engineering)

India, SwatiMeherishi,SeniorEditor (swati.meherishi@springer.com)(Engineering)

Japan, TakeyukiYonezawa,EditorialDirector (takeyuki.yonezawa@springer.com) (PhysicalSciences&Engineering)

SouthKorea, Smith(Ahram)Chae,AssociateEditor (smith.chae@springer.com) (PhysicalSciences&Engineering)

SoutheastAsia, RameshPremnath,Editor (ramesh.premnath@springer.com) (ElectricalEngineering)

SouthAsia, AnindaBose,Editor (aninda.bose@springer.com)(ElectricalEngineering)

Europe:

LeontinaDiCecco,Editor (Leontina.dicecco@springer.com) (AppliedSciencesandEngineering;Bio-InspiredRobotics,MedicalRobotics,Bioengineering; ComputationalMethods&ModelsinScience,MedicineandTechnology;SoftComputing; PhilosophyofModernScienceandTechnologies;MechanicalEngineering;OceanandNaval Engineering;WaterManagement&Technology)

ChristophBaumann (christoph.baumann@springer.com) (HeatandMassTransfer,SignalProcessingandTelecommunications,andSolidandFluid Mechanics,andEngineeringMaterials)

NorthAmerica:

MichaelLuby,Editor (michael.luby@springer.com)(Mechanics;Materials)

Moreinformationaboutthisseriesathttp://www.springer.com/series/7818

Editors

Editors

Hyderabad,AndhraPradesh

India

Australia

ISSN1876-1100ISSN1876-1119(electronic)

LectureNotesinElectricalEngineering

ISBN978-981-13-0211-4ISBN978-981-13-0212-1(eBook) https://doi.org/10.1007/978-981-13-0212-1

LibraryofCongressControlNumber:2018939317

©SpringerNatureSingaporePteLtd.2019

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.

ThisSpringerimprintispublishedbytheregisteredcompanySpringerNatureSingaporePteLtd. Theregisteredcompanyaddressis:152BeachRoad,#21-01/04GatewayEast,Singapore189721, Singapore

ICCCPE-2018ConferenceCommittee

ChiefPatron

Shri.Ch.MallaReddy,MP

Patron

Shri.Ch.GopalReddy

Co-patron

ShriCh.SrisailamReddy

ShriCh.BhopalReddy

ConferenceChair

Dr.AmitKumar,IEEEStrategicDevelopmentandEnvironmentalAssessment Committee

TechnicalProgramChair

Prof.KeeleyCrockett,ManchesterMetropolitanUniversity,UK,IEEECISWomen inEngineering

ProgramChair

Prof.AtulNegi,CentralUniversityofHyderabad,India,IEEECIS

PublicationChair

Dr.ShaikFahimuddin,AITSRajampet

SmitaSinha,WeatherChannel,Atlanta,USA

FinanceChair

Dr.SiddapuramArvind,CMRInstituteofTechnologyHyderabad

AnukulMishra,BDRCHyderabad

IOTTrack

Dr.S.K.Sinha,IndianInstituteofScience(IISC),Bangalore

Convenor

Dr.VinitKumarGunjan,CMRInstituteofTechnologyHyderabad

OrganizingCo-chair

Dr.M.JangaReddy,Principal,CMRIT

Co-convener

Dr.D.Baswaraj

PublicationCo-chair

Dr.VijenderKr.Solanki,CMRIT

TechnicalProgramCommittee

Dr.StefanG.Mozar,CEODynexsysSydney,Australia,IEEEFellow

Prof.JanHasse,HelmutSchmidtUniversityoftheFederalArmedForcesHamburg,Germany

Prof.PonnuthuraiNagaratnamSuganthan,NanyangTechnologicalUniversity, Singapore,IEEECIS

ParijatParimal,Townsville,Queensland,Australia

Prof.YajiSripada,UniversityofAberdeen,UK

Dr.MehdiKhamassi,ComputationalNeuroscienceandNeuroroboticsParis,France

Dr.VitoantonioBevilacqua,PolytechnicofBari,Italy

Dr.MaodeMa,NanyangTechnologicalUniversity,Singapore

Dr.SamuelGan,A*STAR,Singapore

Mrs.MadhumitaChakravarti,RCI,DRDO,India

ShishirRajan,JDPowerAsiaPacific,Singapore

AmitavaGhosh,GruppoIndustrialeTosoni(TransportDivision),Verona,Italy

Dr.PreetiBajaj,GHRCE,IEEEIndiaCouncil

Dr.AllamAppaRao,FormerVC,JNTUKakinada

Dr.SyedMusthakAhmed,SREC,Warangal

VarunKumar,TeledataSecuritySystemandBuildingAutomation,Milan,Italy

Dr.Nataraj,SJBIT,Bangalore

Dr.NareshBabuM.,SVEC,Tirupati

Prof.EduardBabulak,FortHaysStateUniversity,USA

Dr.SatheeshP.,MVGR,Vizianagaram

Dr.SaragurSrinidhi,ACCSBangalore,ClevelandStateUniversity,USA

Dr.VinitKumarGunjan,IEEEComputerSociety

Dr.K.V.MahendraPrasanth,SJBIT,Bangalore

Dr.Krishna,SJBIT,Bangalore

JatinJogi,Cognizant,Atlanta,USA

Dr.KallamSuresh,AssociateProfessor,AnnamacharyaInstituteofTechnology andSciences,Rajampet,AndhraPradesh

MaruthiPathapati,Vidcentum,IEEEHyderabadSection

Dr.M.RajasekharaBabu,SCOPE,VITUniversity,Vellore

Dr.ThinagaranPerumal,UniversitiPutraMalaysia,Malaysia

Dr.ArigeSubramanyam,ProfessorinCSEandDeanAdministration,AITS Rajampet

CollegeCommittee

RegistrationCommittee

Dr.NagaRamaDevi

Mrs.Y.Sucharitha

Mr.N.VijayKumar

Mrs.T.N.Chitti

Mrs.S.Sridevi

Mr.G.PraveenKumar

ReceptionCommittee

Mrs.B.SunithaDevi

Dr.K.KenanyaKumar

Ms.S.Sarika

Mrs.Haripriyapatra

Mrs.B.Vasavi

Mr.C.H.MahenderRedddy

TransportandAccommodationCommittee

Mr.A.Balaram

Mr.K.Morarjee

Mr.K.KishoreKumar

Mr.G.KrishnaLavaKumar

Mr.S.Asif

Mr.U.Veeresh

Mr.R.AkhileshReddy

Mrs.Y.Prathima

Website

Mr.T.Nagaraju

PhotographyandMedia

Mr.P.PavanKumar

Mr.M.D.AhmedAli

Mr.K.SrinivasaRao

FoodCommittee

Mr.V.Ramulu

Mr.H.V.RamanaRao

Mrs.P.Rupa

MrsV.Alphonsa

Mrs.B.Shirisha

SessionConductionCommittee

Dr.D.Baswaraj

Dr.VijenderKumarSolanki

Dr.Puja.S.Prasad

VideoConferencingCommittee

Mr.SriRamaLakshmiReddy

Mrs.G.Swetha

Mr.RonyPreetham

Mr.M.MahipalReddy

Mrs.B.Annapoorna

OverallConferenceCommitteeCoordinator

Dr.M.JangaReddy

Dr.VinitKumarGunjan

Preface

The2018InternationalConferenceonCommunicationsandCyberPhysical Engineeringbroughttogetherscientists,researchers,educationalists,anddevelopers tosharenewideasandestablishcooperationandprovidedaplatformforthe presentationoftheiroriginalworkandameanstoexchangeideas,information, techniques,andapplicationsincutting-edgeareasoftheengineeringsciences.This volumeofproceedingsfromtheconferenceprovidesanopportunityforreadersto engagewithaselectionofrefereedpapersthatwerepresentedduringthe conference.

Participantswereencouragedtopresentpapersonalltopicslistedinthecallfor papers,whichenableinterdisciplinarydiscussionsofnewideasandthelatest researchanddevelopment.Also,prominentforeignandlocalexpertsdelivered keynotespeechesandplenarylecturesattheconference.

Aconferencewouldnotbepossiblewithoutthecontributionofmanypeople. Firstandforemost,wewouldliketothanktheauthorsforcontributingandpresentingtheirlatestworkattheconference.Withouttheircontribution,this conferencewouldnothavebeenpossible.Theeditorswouldliketothankmembers oftheAdvisoryCommittee,TechnicalProgramCommittee,andOrganizing Committeefortheirsupportandtheirsuggestionsduringthepreparationand organizationofthisconference.

Theeditorswouldalsoliketothanktheeminentprofessorsandacademiciansfor acceptingtogiveinvitedtalksandchairthesessions,andforsparingvaluabletime inspiteoftheirbusyschedules.

Hyderabad,IndiaAmitKumar

Sydney,AustraliaStefanMozar

MovingObjectRecognitionandDetectionUsingBackground Subtraction 1

LoveleenKaurandUshaMittal

FogComputing:Overview,Architecture,SecurityIssues andApplications 11

KishoreDasariandMounikaRayaprolu

ProposalofLinearSpecificFunctionsforR-L-CasFundamental ElementsinTermsofConsideredSpecificElectricConstants ........ 19 VineetKumar

EfficientVideoDeliveryOveraSoftware-DefinedNetwork .......... 27 R.ThenmozhiandB.Amudha

AViewpoint:DiscriminationBetweenTwoEquivalentStatements ofKirchhoff’sCurrentLawfromtheGroundofPrecedenceness 39 VineetKumar

ADES-BasedMechanismtoSecurePersonalDataontheInternet ofThings 45 PragyaChandi,AtulSharma,AmandeepChhabraandPiyushGupta

AReputation-BasedMechanismtoDetectSelfishNodes inDTNs ................................................. 55

RakhiSharmaandD.V.Gupta

ImprovedTargetDetectioninDopplerTolerantRadarUsing aModifiedHexCodingTechnique ............................. 63 MajidAlotaibi

EnhancedPacketLossCalculationinWirelessSensorNetworks 73 SaudS.Alotaibi

EnhancedSecurityofMANETsAgainstBlackHoleAttacks UsingASTechnique

IshrathUnissaandSyedJalalAhmad

DesignofaSmartWater-SavingIrrigationSystemforAgriculture BasedonaWirelessSensorNetworkforBetterCropYield .........

93 Meeradevi,M.A.Supreetha,MonicaR.MundadaandJ.N.Pooja

SVM AWaytoMeasuretheTrustAbilityofaCloudService BasedonRank ............................................

SharmisthaDey,VijenderKumarSolankiandSantanuKumarSen

AnOptimizedFive-LayerModelwithRainfallEffects forWirelessPropagationinForests

MohammedSalehH.AlSalameh

LeakDetectionMethods

R.Ramadevi,J.JaiganeshandN.R.Krishnamoorthy

SureshMerugu,M.ChandraShekharReddy,EkanshGoyal andLakshayPiplani

BankimChandraYadav,SureshMeruguandKamalJain ATwo-BandConvolutionalNeuralNetworkforSatellite

AnjuUnnikrishnan,V.SowmyaandK.P.Soman

DimensionallyReducedFeaturesforHyperspectralImage Classi ficationUsingDeepLearning

K.S.Charmisha,V.SowmyaandK.P.Soman

AsymptoticSymbolErrorRateAnalysisofWeibull/Shadowed CompositeFadingChannel

PusprajSinghChauhanandSanjayKumarSoni

VehicleDetectionandCategorizationforaTollCharging SystemBasedonTESSERACTOCRUsingtheIoT ...............

A.VijayaKrishnaandShaikNaseera

TransmissionSpectrumofaTypicalWaveguideinPhotonic CrystalwithTunableWidth:SimulationandAnalysis .............

NeerajSunil,V.Jayakrishnan,HarishSomanathanandAlokKumarJha

AnAnamnesisontheInternetofNanoThings(IoNT) forBiomedicalApplications ..................................

AmrutaPattar,ArunkumarLagashettyandAnuradhaSavadi

MinimizationoftheSizeofanAntipodalVivaldiAntenna forWi-MAXandWLANApplications

SnehaTiwari,TrishaGhoshandJanardhanSahay

PhysicalLayerImpairment(PLI)AwareLightpathSelection inWDM/DWDMNetworks ..................................

VikramKumarandSantosKumarDas

MiniaturizedMIMOWidebandAntennawithL-ShapedDGS forWirelessCommunication .................................

TrishaGhosh,SnehaTiwariandJanardhanSahay

AnEnhancedReputation-BasedDataForwardingMechanism forVANETs 251

AmanKumar,SonamBhardwaj,PreetiMalikandPoonamDabas

StatisticalMetricMeasurementApproachforHazyImages

T.Saikumar,K.SrujanRaju,K.SrinivasandM.VaraprasadRao

ImageEnhancementforFingerprintRecognitionUsing Otsu’

PujaS.Prasad,B.SunithaDeviandRonyPreetam EstimationofSuccessProbabilityinCognitiveRadioNetworks

ChilakalaSudhamani,M.SatyaSaiRamandAshutoshSaxena AnalysisofRoadAccidentsThroughDataMining ................

N.Divya,RonyPreetam,A.M.DeepthishreeandV.B.Lingamaiah

AnAssessmentofNichingMethodsandTheirApplications .........

VivekSharma,RakeshKumarandSanjayTyagi

ANovelMethodfortheDesignofHigh-OrderDiscontinuous Systems 303

G.V.K.R.Sastry,G.SuryaKalyanandK.TejeswarRao EfficientIntegrationofHigh-OrderModelsUsinganFDTD–TDMA MethodforErrorMinimization 311 GurjitKaur,MayankDhamania,PradeepTomarandPrabhjotSingh

BearingFaultDetectionandClassificationUsingANC-Based FilteredVibrationSignal ....................................

SudarsanSahooandJitendraKumarDas

ANewApproachtoSecuringOnlineTransactions TheSmart Wallet ................................................... 335

K.L.Anusha,G.KrishnaLavaKumarandArunaVaranasi

AGlobalDispatcherLoadBalancing(GLDB)Approach foraWebServerCluster 341

KadiyalaRamana,M.PonnavaikkoandA.Subramanyam

AutomationofRailwayCrossingGatesUsingLabVIEW

N.Nagaraju,L.ShruthiandM.S.D.Hari

RFEnergyHarvestingUsingaSingleBandCuffButton Rectenna

R.SreelakshmyandG.Vairavel

HexagonalIntersection-BasedInnerSearchtoAccelerate MotionEstimation .........................................

P.PalanirajandG.Sakthivel

AComprehensiveStudyof1Dand2DImageInterpolation Techniques ...............................................

V.DianaEarshiaandM.Sumathi

ReinforcementLearning-BasedDoSMitigationinSoftware DefinedNetworks

A.VishnuPriya

DesignofaLowPowerFullAdderwithaTwoTransistor EX-ORGateUsingGateDiffusionInputof90nm

J.NageswaraReddy,G.KarthikReddyandV.PadmanabhaReddy

Analysisofe-RecruitmentSystemsandDetectinge-Recruitment

M.NiharikaReddy,T.MamathaandA.Balaram IssuesinWirelessSensorNetworkswithanEmphasisonSecurity

KartikSharmaandSheebaSharma

EvaluationofSelectedTree-andMesh-BasedRoutingProtocols

T.HarikrishnaandA.Subramanyam

ReductionofKickbackNoiseinaHigh-Speed,Low-PowerDomino Logic-BasedClockedRegenerativeComparator

N.BalaDastagiri,K.HariKishore,G.VinitKumarandM.JangaReddy Two-LevelIntrusionDetectionSysteminSDNUsingMachine Learning 449

V.Vetriselvi,P.S.ShrutiandSusanAbraham

GeometricProgramming-BasedAutomationofFloorplanning inASICPhysicalDesign .....................................

N.BalaDastagiri,K.HariKishore,VinitKumarGunjan,M.JangaReddy andS.Fahimuddin

DesignofaPowerEfficientALUUsingReversibleLogicGates .......

B.AbdulRahim,B.Dhananjaya,S.FahimuddinandN.BalaDastagiri

ModellingandMitigationofOpenChallengesinCognitiveRadio NetworksUsingGameTheory

PoonamGargandChanderKumarNagpal

OnControlAspectsofQualityofServiceinMobile AdHocNetworks ..........................................

C.SivaKrishnaiahandA.Subramanyam

SecuringCoAPThroughPayloadEncryption:UsingElliptic CurveCryptography .......................................

M.Harish,R.Karthick,R.MohanRajanandV.Vetriselvi

ASurveyofFingerprintRecognitionSystemsandTheir Applications

PujaS.Prasad,B.SunithaDevi,M.JangaReddy andVinitKumarGunjan

IrisRecognitionSystems:AReview 521 PujaS.PrasadandD.Baswaraj

EfficientImageSegmentationUsinganAutomaticParameter SettingModel

D.BaswarajandPujaS.Prasad

QuantitativeEvaluationofPanoramaSoftwares

SurendraKumarSharma,KamalJainandMeruguSuresh

G.NagaRamaDevi

ANovelTeluguScriptRecognitionandRetrievalApproach BasedonHashCodedHamming

K.MohanaLakshmiandT.RangaBabu

Comparison-BasedAnalysisofDifferentAuthenticators

K.KishoreKumarandA.M.Deepthishree

ClusteringMethodBasedonCentralityMetricsforSocial NetworkAnalysis

SiddapuramArvind,G.SwethaandP.Rupa

FutureAspectsandChallengesoftheInternetofThings fortheSmartGeneration ....................................

ChanderDiwaker,PradeepTomarandAtulSharma

ImpactofNodeMobilityandBufferSpaceonReplication-Based RoutingProtocolsinDTNs ...................................

AtulSharmaandChanderDiwaker

ANewSurgicalRoboticSystemModelforNeuroendoscopic Surgery 615

VelappaGanapathy,PriyankaSudhakara,AmirHuesin andM.Moghavvemi

SurveyonSecurityinAutonomousCars ........................

K.V.HarishandB.Amutha

Identi ficationofVegetablePlantSpeciesUsingSupport VectorMachine ...........................................

K.DeebaandB.Amutha

ReviewofWirelessBodyAreaNetworks(WBANs) ................

B.Manickavasagam,B.AmuthaandPriyankaSudhakara

AssociationRuleMiningUsinganUnsupervisedNeuralNetwork withanOptimizedGeneticAlgorithm

PeddiKishorandPorikaSammulal

AnOptimalHeuristicforStudentFailureDetectionandDiagnosis intheSathvahanaEducationalCommunityUsingWEKA 671 P.VasanthSenaandPorikaSammulal

ComputerVisionModelforTrafficSignRecognitionand Detection ASurvey .......................................

O.S.S.V.SindhuandP.VicterPaul

Color-TextureImageSegmentationinViewofGraphUtilizing StudentDispersion .........................................

ViswasKanumuri,T.SrinishaandP.V.BhaskarReddy

ANovelApproachforDigitalOnlinePaymentSystem

M.LaxmaiahandT.Neha

Ensemble-BasedHybridApproachforBreastCancerData

G.NagaRamaDevi,K.UshaRaniandD.Lavanya

Probabilistic-BasedRateAllocationFlowControlTechnique forTrafficGovernanceinWirelessSensorNetworks 721 SudhaArvind,V.D.MytriandSiddapuramArvind

AmendedProbabilisticRoadmaps(A-PRM)forPlanning theTrajectoryofRoboticSurgery ............................. 731 PriyankaSudhakara,VelappaGanapathy,B.Manickavasagam andKarthikaSundaran

Region-BasedSemanticImageClusteringUsingPositive andNegativeExamples .....................................

MorarjeeKollaandT.VenuGopal

ACostEffectiveHybridCircuitBreakerTopologyforModerate VoltageApplications

D.S.Sanjeev,R.Anand,A.V.RamanaReddyandT.SudhakarReddy Multi-criteriaDecisionAnalysisforIdentifyingPotentialSites forFutureUrbanDevelopmentinHaridwar,India ................

AnujTiwari,DeepakTyagi,SurendraKumarSharma,MeruguSuresh andKamalJain

ConfigurableMapperandDemapperforthePhysicalLayer ofaSDR-BasedWirelessTransceiver .......................... 779 ZuberM.Patel

ExperimentalInvestigationtoAnalyzeCognitiveImpairment inDiabetesMellitus 789 VinitKumarGunjan,PujaS.Prasad,S.Fahimuddin andSunithaDeviBigul

AuthorIndex

MovingObjectRecognition andDetectionUsingBackground Subtraction

Abstract Motiondetectionandobjectrecognitionalgorithmsareasignificant researchareaincomputervisionandinvolvebuildingblocksofnumerous high-levelmethodsinvideoscrutiny.Inthispaper,amethodologytoidentifya movingobjectwiththeuseofamotion-basedsegmentationalgorithm,i.e.backgroundsubtraction,isexplained.First,takeavideoasaninputandtoextractthe foregroundfromthebackgroundapplyaGaussianmixturemodel.Thenapply morphologicaloperationstoenhancethequalityofthevideobecauseduringcapturethequalityofavideoisdegradedduetoenvironmentalconditionsandother factors.Alongwiththis,aKalman filterisusedtodetectandrecognizetheobject. Finally,vehiclecountingiscomplete.Thismethodproducesabetterresultfor objectrecognitionanddetection.

Keywords Motionsegmentation ⋅ Backgroundsubtraction ⋅ GMM Morphologicaloperations ⋅ Kalman filter

1Introduction

Movingobjectrecognitionanddetectionistheinitialphaseintheanalysisofvideo [1].Thisisafundamentaltechniqueforsurveillanceapplications,fordirectionof independentvehicles,foreffectivevideocompression,forsmarttrackingofmoving objects,remotesensing,imageprocessing,robotics,andmedicalimaging.The trackingofmovingobjectistheprimarystepintherecognitionofobjects.The mainaimofdetectionistoextractmovingobjectsthatareofinterestfromvideo successionswithabackground,whichcanbestaticordynamic[2].Recognizing themovingobjectsinrespecttotheentireimageisitsmajorfunction.Inthispaper,

L.Kaur(✉) U.Mittal

LovelyProfessionalUniversity,Phagwara,Punjab,India

e-mail:loveleenkaur1993@gmail.com

U.Mittal

e-mail:usha.20339@lpu.co.in

©SpringerNatureSingaporePteLtd.2019

A.KumarandS.Mozar(eds.), ICCCE2018, LectureNotesinElectricalEngineering500, https://doi.org/10.1007/978-981-13-0212-1_1

2L.KaurandU.Mittal

therearedifferenttechniquesavailableformovingobjectdetectionfromvideo sequences,i.e.backgroundsubtraction,framedifferencing,andoptical flow.The restofthepaperisorderedasfollows:Section 2 definesthetechniquesofmotion segmentationandtheircomparison.Section 3 definesthemethodologythatisused todetectthemovingobject.Section 4 definestheresultsofexistingtechniquesand theproposedtechnique,whichshowsthattheexistingalgorithmtreatstwoobjects assingleobjectsthatareneartoeachother.However,theproposedmethodworks inanefficientmanner.Itpredictstwoobjectsseparatelyaccordingtothedistance betweenthem.

2MotionSegmentation

Inthissection,motionsegmentationisthemethodofsegmentingdigitalimageinto numerouspartsandarrangementsofpixelsusuallycalledsuper-pels.Theobjective ofthismethodistosegmentthevideo/imageintodifferentpartsandthemodi ficationofanimageintoapproximateextent,i.e.moreimperativeandnoteasyto separate.Motionsegmentationbreaksthevideointodifferentsegments.Thisis movingtowardspickingaformforeverypixelinanimagetosuchadegreethat pixelswithacomparativenamesharecertainbehaviors.Thefollowingaretechniquesofmotionsegmentation.

2.1FrameDifferencing

Framedifferencingtechniquedependsonframedistinctionthatattemptstorecognizemovementregionsbymakinguseofthedifferentsuccessiveframesina video.Thistechniqueisvery flexibleinastaticenvironment.Inthismanner,itis greatatgivinginitialcoarsemovementregions.Fromtheoutcomes,itisasimple strategyfordistinguishingmovingobjectsinastaticenvironmentwiththeuseof somethresholdvalue.Thisthresholdvaluerestrainsthenoise.However,ifthe backgroundisnotstatic,thistechniqueisverysensitivetoanymovementanditis hardtoseparatetrueandfalsemovement.Asaresult,thismethodcanbeusedto recognizethepossibleobject-movingzoneinorderfortheoptical flowcalculation todistinguishrealobjectmovement[3].

Theframedifferencingstrategyusesacoupleofframesbasedonaseriesoftime imagestodeductandacquireframesofdifferentimages.Thismethodisthesameas backgroundsubtractionandafterimagesubtractionitgivesmovingtargetdata throughsomethresholdvalue.Thisprocedureiseasytoexecuteandcomputationallycomplex.However,itfailstodetectwholepixelsofmovingobjects[3].

2.2BackgroundSubtraction

Thistechniqueisdesignedtosegmentmotionfromstillimages.Analgorithmwill recognizemovementzonesbywithdrawingthepresentpicturepixel-by-pixelfrom themovingbackgroundpicturethatismadebyaveragingpicturesafteraninitializationperiod.Thismethodologyisfundamentalandeasytorecognize.It exactlyremovesthecharacteristicsofobjectivedata,notwithstandingthefactthatit issensitivetothemodificationoftheoutsideatmosphere,soitisimportantthatthe backgroundisrecognized.Themovingobjectisdepictedutilizingabackground subtractionmethod[4].

Fortheidentificationofmovement,twoimagesideallyofasimilarsizearetaken fromvideo.Oneimageisintroducedasthebackgroundimage,inwhichthemoving itemisnotpresentandthesecondimageisthepresentimage.Everyimagehastwo parts,oneistheforegroundandtheotheristhebackgrounddemonstration.The foregroundmodelistheprototypicalmodelinwhichthemovementofanobjectis available,whilethebackgroundmodeldefinesthemovementofitemthatisnot present.Initializationoftheimageisaprocedurethatintroducesthebackground image.Inthevideo,thenumberofframeswithrespecttotime,oneoftheseframes isintroducedasthebackgroundimagethatcontainsbackgroundinformation. Consequently,theinitializationofthebackgroundisafundamentalpreprocessing procedureforthelocationofmovement[4](Fig. 1).

2.3OpticalFlow

Theoptical flowmethodusesthe fieldofoptical flowformovingobjectsover characteristicsof flowdistributiontoseemovingregionsinanimage.Thismethod alsousesaclusteringprocessbasedon flowdistributioncharacteristics[5].Theuse ofthistechniqueprovidescompleteinformationaboutthemovementofobject. Thissystemcanperceivemotioninvideoprogressionsevenfromamovingcamera andmovingbackground.

However,thismethodisdifficulttoimplement,sensitivetonoise,andalarge numberofcalculationsarerequired.Italsousesvectorcharacteristicstotargetthe

Fig.1 Backgroundsubtractionmodel

motionthatchangedaccordingtotimeinformationinordertotrackthemotion regionfromtheimageorvideo.Theoptical flow[6]proceduresarecomputationallycomplexandcannotbeusedwithoutsupportinghardware.

3ProposedMethodology

Thispartdiscussesthestrategyandhowitidentifiesthemovementofobjectsin videoandCCTVfootageetc.Therearedifferentmethodologiesfortheidentificationofthemovementofobjects,buthereabackgroundsubtractionstrategyis used.Thefollowingarethemainstepstobeperformed(Fig. 2).

3.1GaussianMixtureModel(GMM)forBackground Subtraction

ThismethodisauniqueextensionofaGaussianprobabilityfunction.TheGMM [7]makeanybackgroundunevenofthedistributionofdensity,soisconsistently usedinareasofimageprocessingthatgivegoodresults.UseoftheGMMincludes

themixtureofGaussianprobabilitydensityfunctions.EachGaussianprobability densityfunctionhasitsownspeci ficmean,standarddeviation,andtheweightscan beinterpretedbytheuseoffrequency,beforethevalueofthemaximumweightis found.Thehighfrequencyofoccurrence,andthen findtheweightontheGaussian probabilitydensityfunction[7].Forthistechnique,thepossibilityofacolorata givenpixelisgivenby:

where Ɲ isthe ithGaussianmodel.Notethatforcomputationalpurposes,as suggestedbyStaufferandGrimson,thecovariancematrix Σi,s,t canbeassumedto bediagonal, Σ = σ 2 Id.Intheirmethod,parametersofthematchedcomponent(i.e. thenearestGaussianforwhichIs,tiswithin2.5standarddeviationsofitsmean)are updatedasfollows:

where α isauser-definedlearningrate, ρ isasecondlearningratedefinedas ρ = α ⋅ N(μ(i,s,t), Σ(i,s,t))andd2 isthedistancewell-definedintheaboveequation. Parameters μ and σ ofmatchlessdistributionsremainthesamewhiletheirweightis reduced[7].

3.2TemporalDifferencing(FrameDifferencing)

Thetechniqueofframedifferencingdependsonframedistinctionthatattemptsto recognizemovementregionsbymakinguseofthedifferentsuccessiveframesina video.Thistechniqueisvery flexibleinastaticenvironment.Inthismanner,itis verygoodatidentifyinginitialcoarsemovementregions.Fromtheoutcomes,itis seentobeasimplestrategyfordistinguishingmovingobjectsinastaticenvironmentwiththeuseofsomethresholdvalue.Thisthresholdvaluerestrainsthe noise.However,ifthebackgroundisnotstatic,thistechniqueisverysensitiveto anymovementanditishardtoseparatetrueandfalsemovement.Asaresult,this methodcanbeusedtorecognizethepossibleobject-movingzoneinorderforthe optical flowcalculationtodistinguishrealobjectmovement[3].

Theframedifferencingstrategyusesacoupleofframesbasedonseriesoftime imagetodeductandacquiresframesfromdifferentimages.Thismethodisthesame asbackgroundsubtractionandafterimagesubtractionitprovidesmovingtarget

datathroughsomethresholdvalue.Thisprocedureiseasytoexecuteandis computationallycomplex.However,itfailstodetectwholepixelsofmoving objects[3].

3.3MorphologicalOperations

Theseoperationsareusedtoremovenoise.Ordinarilyutilizedoperationsare erosion,closing,dilation,opening,diminishing,thickening,andskeletalizationand soon[8].Thefollowingisadescriptionoftheoperations:

Dilation:Dilationisusedonbinaryimages;however,someformsworkongray scale[8].Theessentialimpactofthisoperatoronbinaryimagesistoenhancethe bordersofregionsofforegroundpixelsbitbybit,i.e.commonlywhitepixels.In thisway,holesinsidethoseregionsbecomesmaller,whileareasofforeground pixelsgrowinsize.

Erosion:Erosionisanoperatorthatisalsousedonbinaryimages.However, someadaptationsworkongrayscale[8].Thefundamentalimpactoftheoperatoris todissolveorerodethebordersofregionsofpixelsintheforeground,i.e.white pixels.Inthisway,regionofforegroundpixelsshrinkinsizewhilegapsinside thoseareasbecomelarger.

Opening:Thisisacombinationaloperationoferosionanddilation.Theunion setoperationisalsousedto findthepointsoftheopenedimage[9].Thisoperation makessmooththeroughdraftofanobject,clearsthenarrowbridges,andeliminatesminorextensionspresentintheobject.

Closing:Thisisalsoacombinationaloperationoferosionanddilation[9].Itis differentfromtheopeningoperationinthesenseoforderofoccurrenceoferosion anddilationoperations.Thisoperationsmoothestheareasofshapes,andwhenall issaidanddone,mixesnarrowbreaksandthinholes.Therefore,itdispenseswith littleopeningsand fillsholesintheobjectslimits.

Openingbyreconstruction:Theopeningbyreconstructionoperatorrestoresthe originalshapesoftheobjectsthatremainaftererosion.Whentheerosionoperatoris applied,iteliminatessmallobjectsandsubsequentlythedilationoperator re-establishestheobjects’ shapesthatremaininthemorphologicalopening[9].On theotherhand,thisrestoration’saccuracydependsonthesimilaritybetweenthe shapesandthestructuringelement.Thisoperatorperformstherecreationofan imagefromanotherimage,i.e.amarkerimage.Itappliesaseriesofrestrictive dilationsonthesecondinputimagecalledthemarkerimageutilizingthe firstinput image,i.e.theoriginalimageasaconditionalimage.Iftheconditionaldilationis essential,sothethirdinput,i.e.thestructuringelement,isimportant.

Closingbyreconstruction:Thisisanimportantmorphologicaloperation.It performsimagereconstructionfromanotherimage,i.e.themarkerimage[9].This operatorappliesaseriesofconditionaldilationsonthesecondinputimage,i.e.the markerimage,utilizingtheoriginalimageastheconditionalimage,i.e.the first input.Iftheconditionaldilationoperatorisvital,athirdinputimage,astructuring

componentiscompulsory.Itisexceptionallyvaluableforremovingfeatureswith theuseofmarkersonbinaryimages,andtoremovedarkfeaturessmallerthanthe structuringelementsandproducesasimilarimage.

3.4KalmanFilterforObjectTracking

ThisisgenerallycalledLinearQuadraticEstimation(LQE).AKalman filterisa techniquethatusesameasurementserieswithrespecttotime.Itcontainsnoiseand errorsandproducesanapproximationofunknownvariabilitythatislikelytobe morecorrectthanthoseaccordingtoasinglemeasurementalone.Specifically,the Kalman filter[10]worksrepetitivelyonstreamsofnoisyinputdatatomakea quanti fiableestimation.Fundamentalapplicationsareguidingvehicles,controlof navigationsystems,particularlyinaircraftandtransport.Thistechniqueworksina two-stageprocess.Onepartispredicting,andtheotherisrefreshing(Fig. 3).

Thispredictedstateisalsocalledaprioriestimation.Althoughitisanestimation methodofthestateatthepresenttimestep,itexcludesperceptiondatafromthe presenttimestep.Intherefreshstage,thecurrentaprioripredictionisjoinedwith currentestimationsdatatorefinethestate.Thisenhancedestimateistermedthe posteriorstateestimate.TheKalman filterisanarrangementofscienti ficconditions thatgivesaproductivecomputationalrecursiveintendedtoassesstheconditionofa procedureinafewperspectives[10].

4ResearchOutcomes

Thesimulationresultsarepresentedasfollowsandshowobjectdetectionand trackingofmovingobjectsunderdifferentMatlabRGBframes.Theperformanceis goodandtheresultsareshownbelow. “Figure 4” istheinputframe, “Fig. 5” isthe outputachievedafterGMM[11]isimplemented. “Figure 6” istheoutputachieved afterapplyingmorphologicaloperationsand “Fig. 7” givestheoutputafterthe Kalman filter[10]isappliedandobjectgettrackedfromkalman filterfromKalman filter.Finally, “Fig. 8” showsthepredictedobjectafterapplyingdifferentoperations.Thefollowingscreenshotshowsthecomparisonbetweentheexistingtechniqueandtheproposedmethod.Theexistingtechniqueshowsthedifferencein resultthatpredictstwoobjectsasaoneobjectthatisneartootherobject.

Fig.3 TheoperationofaKalman filter

Video1 Existing TechniqueProposed Technique

Fig.4 Inputframe101

Fig.5 OutputafterGMM(noisyframe)

Fig.6 Outputaftermorphologicaloperations

Fig.7 OutputaftertrackingusingtheKalman filter

Table1 ComparisonofMotionSegmentationTechniques

MethodsAccuracyComplexityDescription

Background subtraction

ModerateModerate

Optical flowModerateHigh

Frame differencing

Proposed method

HighLowto moderate

HighModerate

• Cannotmanagemultimodalbackground

• Requirelowmemory

• Largecomputationsrequired

• Providescompleteinformationregarding objectmovement

• Bestforstaticbackgrounddetection

• Predictseachobjectseparatelyfromthe group

ComparisonofMotionSegmentationTechniques

See(Table 1).

5Conclusion

Movingobjecttrackingisassessedfordifferentsurveillanceandvisioninvestigations.Segmentationtechniquesadditionallyhavingthecapacityandadditionally havingthecapacitytoseparateextradata,forexample,transientdifferencingthat permitsperceivingthemovingobjects;backgroundsubtractiontakesintoconsiderationenhancedobjectidentificationandalongthefollowinglines.Theextraction oftwoframesofinputshowstheeffectsofmovementofobjectindetection part.Thiswillprovidegooddataonthemovementoftheobject.Thisbackground subtractiontechniquewillbeutilizedtorecognizebothbackgroundandforeground. Thiscalculationisquickanduncomplicated,readytorecognizemovingobjectand thisisaccuratemethod.Thistechniqueisextremelygoodtodetectobjectsfrom videoobservationapplications.Theprimarystageisthedivisionoftheobject utilizingaGaussianmixturemodelthatgivesbettercomprehensionofgrouped

Fig.8 OutputshowingthemovementofanobjectinRGB

objects.Atthatpoint,thesecondstageisemployedtoenhancethequalityofvideo byapplyingmorphologicaloperationstotheyieldafterGMMforabetteroutcome. Denoisingisutilizedtoimprovethenatureofvideo.Inthefollowingstagevehicle detectionandtrackingisdoneusingaKalman filteralgorithm,andproduces excellentoutcomes.Thesealgorithmscanalsobeextendedtoeveningmovementin thefuturewithgoodresults.

Acknowledgements IwouldliketoexpressmysupremeappreciationtoMs.UshaMittalforher unceasinghelpwiththepaper.

References

1.GonzalezR,WoodsR(2008)Digitalimageprocessing.PrenticeHall,US

2.ZhouY,ZhangJ(2010)Avideosemanticobjectextractionmethodbasedonmotionfeature andvisualattention.In:2010IEEEinternationalconferenceonintelligentcomputingand intelligentsystems,pp1–5

3.ShaikhS,SaeedK,ChakiN(2014)Movingobjectdetectionapproaches,challengesand objecttracking.In:Movingobjectdetectionusingbackgroundsubtraction.SpringerBriefsin ComputerScience.Springer,Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-07386-6_2

4.DineshP(2014)Movingobjectdetectionusingbackgroundsubtraction.In:Specialissue onIEEEsponsoredinternationalconferenceonintelligentsystemsandcontrol(ISCO’15), pp5–15

5.HiraiJ,YamaguchiT,HaradaH(2009)Extractionofmovingobjectbasedonfastoptical flowestimation.In:ICROS-SICEinternationaljointconference2009,pp2691–2695

6.ParikhMC,MaradiaKG(2015)Movingobjectsegmentationinavideosequenceusing optical flowandmotionhistogramtechnique.IntJComputAppl116(16):1–7

7.TrinayaniK,SirishaB(2015)MovingvehicledetectionandtrackingusingGMMand Kalman filteronhighwaytraffic.IntJEngTechnolManagApplSci3(5):309–315

8.MittalU,AnandS(2013)Effectofmorphological filtersonmedicalimagesegmentation usingimprovedwatershedsegmentation.IntJComputSciEngTechnol4(6):631–638

9.SrishaR,KhanAM(2013)Morphologicaloperationsforimageprocessing:understanding anditsapplications.In:NCVSComs-13,pp17–19

10.ChauhanAK,KrishanP(2013)Movingobjecttrackingusinggaussianmixturemodeland optical flow.IntJAdvResComputSciSoftwEng3(4):243–246

11.ZhaoT,NevatiaR(2004)Trackingmultiplehumansincomplexsituations.IEEETrans PatternAnalMachIntell26(9):1208–1221

12.ZhouDZD,ZhangHZH(2005)ModifiedGMMbackgroundmodelingandoptical flowfor detectionofmovingobjects.In:2005IEEEinternationalconferenceonsystems,manand cybernetics,vol3,pp2224–2229. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2005.1571479

FogComputing:Overview, Architecture,SecurityIssues andApplications

Abstract Thereisafamoussayingthatgoes “Necessityisthemotherofinvention”.Intoday’sglobalizedworldpeoplearegettingstuckwithmanyproblemslike datamanagement,timemanagement,andsecurityandprivacyconcernsetc.There aretraditionalmethodslikecloudcomputing,cloudlet,andmobilemanagement techniquestosortouttheprocessing,storing,andexecutingofthedata.Butwith thepassageoftime,theworldisexploringnewareasandthesetraditionalmethods areonthewaneintermsofdatahandling.Inthispaperwediscussthetechnology thathelpsindatamanagement,timemanagementandsecurityissues.Wealso addressessomerealtimescenarios.

Keywords Cloudcomputing ⋅ IoT ⋅ Fogcomputing ⋅ Edgecomputing

1Introduction

Computingisatermthatcanbedefinedasauniqueprocesswhichutilizescomputertechnologyforcomputingaparticulartaskorgoal.Cloudcomputing,social computing,gridcomputing,andparallelcomputingallcomeundertheumbrellaof computing.Itisaccuratetosaythatcomputingcomputesthedata.

Inthelate1990swhentheinternetwasnotwidelyused,technocratsuseda technologycalledcloudcomputingtocomputedata.Cloudcomputingisatechnologywherebyremoteserversarehostedontheinternettostore,manageand processdata.

Intheearlytwentiethcenturytheinternetsawanimmensegrowthandhas totallychangedtheworld.Internetusebegantogrowrapidly.Withthehugeusage oftheinternet,theconceptofthe “InternetofThings” (IoT)cameintoexistence.

K.Dasari(✉)

FacultyofComputerScienceEngineering,PPDCET,Vijayawada,India e-mail:Kishoredasari99@gmail.com

M.Rayaprolu

PPDCET,Vijayawada,India

©SpringerNatureSingaporePteLtd.2019

A.KumarandS.Mozar(eds.), ICCCE2018, LectureNotesinElectricalEngineering500, https://doi.org/10.1007/978-981-13-0212-1_2

TheIoTisgeneratingahugeamountofdataanditisapttosaythatahugevolume ofvariedhigh-velocitydataisbeinggeneratedbytheIOT.So,analyzingand processingthesethree “ v ”s(volume,variety,andvelocity)ofdatausingcloud computingiscreatinglatency.Tominimizethesedrawbacks,technocratshave comeforwardwithatechnologycalledfogcomputing.

2OverviewofFogComputing

Inthisdigitalandtechnologicalworld,thebirthofanytechnologyhappensby consideringthree “ w ”s(what,why,andwhen).Inthissectionwefocusonwhatfog computingis,whyusefogcomputing,andwhentoconsiderusingfogcomputing.

2.1WhatIsFogComputing?

Fogcomputing,alsocallededgecomputing,isanextensionofcloudcomputing. FogcomputingactsasabridgebetweencloudcomputingandtheIoT.

FogcomputingisatermcoinedbyCiscothatanalyzestheIoTdataatthe networkedgewhereitisgenerated[1].Alargeamountofheterogeneousdatais analyzed,storedandprocessedatthecurrentposition.Fogcomputingsendsonly thehistoricaldatatothecloudforstorageandanalysisratherthansendingastream ofdata.

2.2WhyFogComputing?

Handlingthehighvolume,varietyandvelocityofIoTdataexposesafewcons. Theycanbe:

Unreliablenetwork:Sharingofdevicesisthemainpolicyincloudcomputing.In thatprocessthenetworkplaysakeyrole.Anetworkcanbedefinedasagroupof interconnectingdevices.SoinsuchscenariosICTdeviceslikelaptopsandmobiles arenotconnectedtoaspeci ficdevice.Insteadtheyareinterconnectedamongeach otherwhichresultsincongestion,causingunreliabilityinthenetwork.

Latency:Toactondataincloudcomputing,thedatacollectedfromdevicesis senttothecloudserverwherethedataisanalyzedandprocessed,andisthensent backtothedevice.Thiscreatesatimedelay.

Lackofmobilitysupport:ThemainmottooftheIoTistointerconnectallthe devicesthroughtheinternetandprovideaplatformforcommunication.However, cloudcomputingisnotcompetentenoughtosupportthedynamicprocessingof data.Soitisclearthatcloudcomputingisnotsuitableformobileprocessing.

Another random document with no related content on Scribd:

The Project Gutenberg eBook of A pénz

legendája; Gányó Julcsa

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: A pénz legendája; Gányó Julcsa

Author: Zsigmond Justh

Contributor: Kálmán Mikszáth

Illustrator: Ödön Tull

Release date: June 30, 2022 [eBook #68427]

Language: Hungarian

Original publication: Hungary: Franklin-Társulat, 1905

Credits: Albert László from page images generously made available by the Internet Archive *** START OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK A PÉNZ LEGENDÁJA;

GÁNYÓ JULCSA ***

Megjegyzés:

A tartalomjegyzék a 247. oldalon található.

MAGYAR REGÉNYIRÓK

KÉPES KIADÁSA

Szerkeszti és bevezetésekkel ellátja

MIKSZÁTH KÁLMÁN

53. KÖTET

A KIVÁLÁS GENEZISE

I. Irta

JUSTH ZSIGMOND

BUDAPEST

FRANKLIN-TÁRSULAT

magyar irod. intézet és könyvnyomda

A

GÁNYÓ JULCSA

IRTA

JUSTH ZSIGMOND

TULL ÖDÖN RAJZAIVAL

BUDAPEST

FRANKLIN-TÁRSULAT

magyar irod. intézet és könyvnyomda

1905

Minden jog fentartva.

Franklin-Társulat nyomdája.

JUSTH ZSIGMOND.

1863–1894.

Justh Zsigmond született Békésmegyében, a pusztaszenttornyai kastélyban, 1863-ban, és meghalt 1894-ben Cannesban.

Ebből a két sorból egész élete konstruálható. Harminczegy évig élt, előkelő úrfi volt, mert kastélyban született a neczpáli Justhokból; regényeket írt, mert máskép nem fordulhatna elő e gyűjteményben, és tüdőbetegségben halt meg, mert mit keresne a békésmegyei ember Cannesban, ha új tüdőt nem?

Egy bevégzett nagy pálya mindenkor fenséges látvány és kibékítő. Ellenben egy szép kezdet izgat és keserű hangulatot teremt. Ilyen kezdetek minden irodalomban vannak és az összetört remények polczán őriztetnek. Ez a nemzetek tetszelgése, akik kitárván mijök van, szeretik sejtetni, hogy még mijök lehetett volna.

A nyolczvanas évek elbeszélő irodalmának ilyen alakja Justh Zsigmond. Törékeny, bágyadt, hirtelenszőke ifjú, kinek ábrándos szemeiben mély tűz ég. Nem úgy indul meg az Olympus felé, a hogy rendesen szoktak az emberek, hogy a környezetből merítik a kedvet. Az ő barátai a kaszinóban kártyáznak vagy Alagon versenylovaznak és valamelyik kis szinésznővel regényt szőnek, melyhez sok csipke és főleg igaz kő, smaragd és rubint kell; vadásznak, párbajoznak, a mások vérét pusztítják.

Ő pedig tüdőbeteg lévén, a saját vérét hányja és álmodozván véget nem érő útján a tavaszi napfény nyomában, regényeket komponál, melyekbe a saját lelkét önti.

Ám a regények építéséhez is sok kő kell, sok drágán szerzett kő, hosszú élettapasztalat, nagy emberismeret fájdalmakból, csalódásokból leszűrt bölcseség, éles megfigyelés és roppant látás. Ki látott már harmincz éves embert, a ki mindent látott? Harmincz év elég a lirikusnak. De mit kezdjen harmincz évvel egy regényíró? Mi volna Dickens, ha harmincz éves korában hal el? Hol volna az «Új földesúr» és a bűbájos «Sárga rózsa», ha Jókai csak harmincz évet él?

Azért hát nem kell és nem lehet csodákat várni Justhtól. Csak egy igen érdekes, sőt értékes kezdetről van szó és egy rendkívüli processus hagyatott megoldatlanul.

Az írók rendszerint úgy lesznek írókká, hogy nem lévén valamely pályához erős akaratuk, erre sodortatnak. Justh, ki Kielben, Zürichben és Párisban folytatta tanulmányait, Taine-nek arra a kérdésére, mire készül, azt felelte:

– Szépíró akarok lenni. Adjon tanácsot, mester!

– Mindenekelőtt egy kérdést kell intéznem önhöz, – mondá Taine.

– Hogy van-e tehetségem? Átfordítom önnek szárnypróbálgatásaimat.

Taine mosolygott:

– Nem azt akarom kérdezni, de hogy van-e erős akarata?

– Van.

– Hát akkor legyen szépíró.

A fiatal Justhban törhetetlen akarat lakott s olyan apparátussal, annyi szorgalommal készült szakmájára, melynek művelői vadon nőnek otthon, mint a hogy az orvosi vagy mérnöki pályára szokás.

Négy telet töltvén Párisban, első munkáiban a «Káprázatok»ban, «Páris elemei»-ben, a «Művész-szerelem»-ben teljesen franczia befolyás alatt áll, a secessio iszalagjai, kinövései közé fonódva. Páris illata, Páris levegője érzik leirásain és elbeszélése

módszerén. Nem a csörgedező patakok mellől hozza alakjait, se a kökörcsines mezőkről. Nem járja az erdőket, hol vidám koboldok, najádok, faunok mulatoznak. Zola nyomában jár a modern szörnyek között, – melyeknek egyike (A széngáz) mesterét is meg fogja fojtani egy napon. A romlott emberiség bűneit, sebeit górcsövön nézi, mutogatja és mindez csak annyi, mintha a Zolától elhajigált törmelékeket szedné fel, hogy abból alakokat gyúrjon.

De meddig fog ez tartani? Ábrahám báránya is ott ragadott az indák közt, mert fiatal volt; nem birta még őket széttépni, hogy kigázoljon közülök, de ha ideje van hozzá, kigázol, pedig nem voltak oroszlánkörmei, – Justhnak ellenben voltak.

Úgy kell őt venni, mint egy Párisból elindult utast, a ki hazafelé tart. Még rajta van kocsija kerekén a párisi sár, lován (pegazusán) a párisi por, de a gondolata már az alföldi szélmalmokon és kútgémeken jár.

A mint el-elmaradozik a Notre Dame-torony meg a fényes kirakatok, hogy im felbukkannak a pusztán a muskátlis ablakok, Justh előtt is halaványodnak Zola és naturalizmusa. 1891. és 1893. közt megjelent művei, «A puszta könyve», «Gányó Julcsa», «Delelőben», némi eredeti ízt vesznek fel, a melyből a Justh írói egyénisége fog kinőni, ha a jó isten megengedi. Mert hát míg ő tolla pengéjével a halhatatlanság barázdáit szántja s életet ad a gondolatainak, addig a halál a villogó kaszapengéjével ott áll mögötte és nem lehet többé őt lekérlelni.

Zolát e műveiben már csak annyiban követi, hogy mélyebben markol bele a paraszt társadalomba, mint honfitársai, nem elégszik meg a külsőségek, néprajzi tarkaságok és furcsaságok rajzaival, behasít bonczoló késével társadalmukba, fölfogásaikba, erkölcseikbe. Ebben az időben más irányban is foglalkozik parasztjaival. Birtokán parasztszinházat állít, melyben a néppel magyar szinműveket, Shakespeare-Molière darabokat játszat, ő maga tanítván be nekik a szerepeket.

Azt lehetne hinni, hogy a nyugati kulturáért rajongott. Dehogy A magyar parasztért rajongott. Rendkívüli nemes, érdekes őslénynek

tartotta, a kivel érdemes bíbelődni.

A kis tollacska pengéje lázasan dolgozott – talán az a másik penge a háta mögött kergette. Egy cziklust akart irni (és itt megint Zola járt eszében), melyben a Kiválás genezisét előtáró filozófiát akarta publikálni. Nagy, monumentális munkát tervezett, tizenkét vagy tizennégy kötetet. Mikor a «Fuimus» utolsó lapjait lázasan írta, szerette elbeszélni az édes őszi napfényben melegedve látogatóinak, hogy mi minden lesz a még hátralévő tizenegy kötetben. Mind a tizenegy könyv tartalma benne volt a fejében. Csak még a kis pengének kell leírni.

Csakhogy ahhoz a tizenegy kötethez már akkor nem volt tizenegy napja se. Következett a másik penge.

Mikszáth Kálmán.

A PÉNZ LEGENDÁJA

Első kiadása megjelent 1893-ban.

CZOBEL ISTVÁN BARÁTOMNAK.

Te, ki más utakon ugyanazon czél felé haladsz mint én, engedd meg, hogy tervezett regényciklusom első kötetét néked ajánljam fel.

Nagy megnyugtatásomra szolgál az, hogy eddigi munkáimmal egyetértettél, s aláirtad az azokon keresztül vonuló tendentiát.

Tudom, hogy ezentúl is mellettem lész, s tudományoddal, infinitiv szellemeddel támogatni fogsz müveimben. Mi, mindketten a jövő Magyarországnak az anyaföldben gyökerező filozófiai világnézletét, szellemét keressük.

Te biologiai alapon állva, hatalmas kulturtörténeti művedben, (a melyet eddig csak nehány bizalmas embered ismer, a melyről azonban tudom, pár év mulva Európa fog beszélni) csak úgy a magyar jövendő kulturát szolgálod, mint én, ki erre regény formájában akarnék rávilágítani.

Egyet akarunk, édes társam, s ez megnyugtat, erre büszke vagyok. A mai társadalmi testet bonczoljuk, te is, én is, s mindketten azt nézzük, mi a kóros benne, s mi a használható, az a mi újat, jobbat fog teremthetni.

Tanácsodra nevezem el ezt a cyklust is a «Kiválás genezisének». Tudom, ezzel, mint egy kedves regényíró kollegám igen helyesen megjegyezte, – «riasztgatni» fogom a magyar közönséget, a melynek jórésze az aktualist, az érdekfeszítőt, a mulatságost keresi.

Jól van, legyen igy. Kevesen fogják olvasni e könyveket, de ki elolvassa, az lesz, a kinek irtuk. Mert ha, daczára e kissé kemény, s tán nem is nagyon irodalmi czímnek (hisz a biologia felé huz!), megteszi, ezzel bebizonyította, hogy érdeklődik tendentiáink iránt.

És egy ilyen olvasó kedvesebb nékem száz olyannál, ki mulatságát keresve s várva, vette kezébe könyvem. Nem rejtem el, a mulattatás nem volt czélom, nem is lesz soha. Mert az életben sem a mulatságost keresem, de meg nem is látom mulatságosnak az életet.

Igy hát nem akarván zsákban macskát árulni, a könyveket tanulmányoknak nevezem el.

Mint mondtam – életczélomúl a magyar szellemi világnézlet keresését tüztem ki. Meglehet, hogy tévútra lépek, meglehet, hogy nem fogom megtalálni soha, de hát, tán egy érdemem lesz, hogy erre a kevéssé megvilágitott térre forditom a figyelmet.

A néptől már igen sokat tanultam, sokat s újat. Ugy érzem, az ő nyugodt – mint mondani szoktad – turáni nyugalma biztos, erős alapunk nékünk. «Józansággal párosult idealizmusuk, népünk rendithetetlen szellemi egyensulyában s erejében nyilvánul», igy beszélsz róluk, azt a könyvemet taglalva, a melyet a népről irtam. E világnézletet, a melyet a puszta könyvében meg akartam állapitani, te felismerted, csak ugy mint nehány franczia és angol kritikusom, kiknek a magyar nép világnézlete a göröghöz hasonlónak tünt fel.

És én éreztem ezt mindig, minden szavukból, minden tettükből. Te voltál az első, ki e hitemben megerősítettél. Te bátorítottál abban is, hogy a társadalom egyes osztályait áttanulmányozva a társadalmi test legkülönbözőbb fejlődési stádiumban levő részein keresztül, e világnézlet megállapítását tüzzem ki életczélomúl.

Meglehet, hogy téves útra léptem. Jól van. Ha én nem találom meg, megtalálja más, nálam hivatottabb. Megnyugtat az, hogy legalább azt tettem, a mit megtenni kötelességemnek éreztem.

E sorozat első száma ez a kis lélektanulmány, erre fog aztán a pusztuló felsőmagyarországi olygarcha világ, majd Erdély, legvégül a mai Pest elkövetkezni. Mind e munkákban azt keresve, hogy a lassu pusztulás vagy fejlődés folyamatában lévő társadalmi részek mennyiben járulnak majd azon világnézlet fejlődéséhez, a mely egy

a népével – s igy a legmagyarabb – csak a fejlődés másodlagos fokán.

Fogadd el könyvem ajánlatát. Kétszeresen a tiéd: mert te is ez úton indultál az igazság keresésére, s mert az én utamra rávilágítottál…

A PÉNZ LEGENDÁJA.

(Belényesy Mária grófnő naplója). Budapest, május 3-án.

Ma reggel jött el először hozzánk. Mama azt állítja, ő az egyetlen, kihez mehetek. Én istenem, hiszen meglehet, de hát akkor miért mondja meg. Így még lehetőségét is elveszi annak, hogy belészeressek valaha. Mama pompásan tud számolni. Azt mondja, néked 35 ezer forint jövedelmed lesz, ha meghalunk (miért beszél haláláról akkor, midőn épp az én szerelmemről lenne szó, nem tudom). Egy pesti palota, a mely azonban a senioratus jövedelméből épült, így tehát nagy a ház, kicsi a vagyon, s így mindenkép gazdagon kell férjhez menned. Nos megteszem. De hát elég ez?

Tegnap este az estély után végig mentem a salonokon. Megnéztem szegről végre. A tánczterem tele aranyozással tetszik. A parquettáján úgy siklik az ember, mint madár a légben. A nagy salon ajtajából sok mindent lát meg az ember. Ezek alatt a nagy bársony függönyök alatt mama folyton engem figyel. Áldom érte. Anyai gondoskodása sok unalmas órámba került. Tegnap reggel is nagy predikácziót tartott: Légy mindenkivel nyájas – mondta. – De? –tettem hozzá nevetve. – No igen, légy tartózkodó a schmudlival (jő a schmudli magyarázata, Istenem hányadszor; kik nincsenek egészen benn, kiket csak úgy a nagy estélyekre hivunk, a noblesse de robe, azok, kiknek nincs censusok s mégis a feleségeikkel meg (sőt!) lányaikkal jönnek báljainkba, stb. stb.). Aztán kikkel még nem? –folytattam ártatlan arczczal beugratva a mamát. A tánczosokkal, kiket csak ágyutölteléknek hivunk meg. Ezekkel legfeljebb tour tánczot szabad járnod. Tudom. Csend. Mama folytatja, meg a kisebb

partiekkal, ámbár ezekkel igen nyájas lehetsz akkor, ha az illető feltünik a láthatáron. Ezzel izgatod. Nos, az illető feltünt.

Belényesy Mária grófnő.

Íme az illető: Bálványosy Sándor gróf cs. kir. kamarás (hozzá teszem, mintha – mama mondaná – a gentryhez tartozna, ezek mindig accolirozzák), hat láb magas (az anyja angol volt – Lady Sarah Spencer), olaj-barna arczbőr (Indiába járt, ott sült le végleg –ezt különben nem szeretem), szürke szemek, sötét haj, deresedő szakál (hegybe vágva) s hosszu, kissé túlhosszu bajusz. Egy méter széles vállak, hatalmas mellkas, hosszu, nagy lábak (de keskenyek) s kezek. Hangja mély, tudom, mert most mindenki énekel. (Hangját szeretem még legjobban.) Foglalkozása: a Bálványosy család ifjabb

ágának, a grófinak feje. Kora 40 év (kissé vén, no de mindegy). Tud hajtani, kitünő vadász (hat tigrist lőtt Indiában), volt azt hiszem mindenütt. Fog utaztatni, – mondja mamám – mert anyja angol volt, s unja magát. De tán ez nem is igaz, ezt mama csak azért tette hozzá, hogy érdeklődjem iránta. Nos én érdeklődöm. Investigátiómmal kideritettem, hogy 250 ezer forint évi jövedelme van tisztán. Ezzel – az én 35 ezremet hozzácsatolva – megélhetünk. Mint a mama nevetve hozzá tette, telik lámpaolajra. Ha férjhez mész, majd minden este minden salonban fog égni a lámpa. Hát ha telik olajra, hozzá megyek. Basta! *

Budapest, május 4-én

Tegnap a casinóban mulattunk. A czigány húzta, csak 12-en voltunk. Very select. Papa adta az ebédet, elég jó volt. Bár, tudja az Isten, de a mi tót szakácsunk jobban főz, mint az a hires franczia. A kis barna salonban ettünk. A Bálványosy-család volt még meghiva, Sándor nénje, az öreg herczegné, ki olyanokat mond, hogy az ebédeknél minden fiatal lányt hatodik helyre ültetnek tőle, hogy ne hallják, mit beszél. Azt mondják, Mária Teréziára hasonlít. Vele volt két kiállhatatlan fia. Igazi majmok. Milyen szerencsém van, hogy papáék nem akarnak hozzájuk kényszeríteni. No már az egyikhez, t. i. ahhoz, a ki herczeg s a család feje. Szerencsémre csak unmittelbar leányt vehet el, ez benne van a majorátusi levélben. S az ilyen szegény magyar comtesse nem elég neki. Bécsből kell házasodnia. Egyáltalán hiba van a családfánkon, mama sokszor elpityergi. A papa egyik anyai őse fakereskedő volt, s aztán báróságot kapott s egy megyét. De ezt a foltot már eltöröltük s jogtalanul bár, de ő is udvarképes és k. u. k. kämmerer. De – igaz a, az estéről? Volt még ott egy álmos kinézésü, hosszu haju fiatal ember, Vezekényi Elek. A Vezekényinek mondom, hosszu haja van, sápadt fakó szinű képe, nagy kék szemei. Most ez a divat külföldön, mondta az öreg herczegné. S hosszu előadást tartott arról, hogy a mai asszonyoknak miért nem kell corset s a fiatal uraink miért sápadtak s miért szavalják Baudelaire-t. Igaz, ezt az utóbbi poétát

susogva ejtette ki – nem nékem való olvasmány, azt mondta. Megvettem, de még nem volt időm elolvasni.

«Les fleurs du mal.» Majd Vezekényitől megkérdem, minő. Itt még a Gyallay Lőrincz, ez olyan tiszteletbeli czigány. Hosszu nógatásra kivette a hegedűt a primás kezéből s primázni kezdett. Szépen játszik. No de elmondom, még kik voltak itt. A Bajmóczyné férjével. Igen boldogtalan asszony, a mamája rontotta el, azt mondják, s most már sehogyse tud boldogulni. Most olyan æsthetical módon mulatja magát. Nem tudom, miből áll ez a mulatság. Még egy asszony, egy özvegy miniszterné, nem egészen copurlhic. De a mama ma reggel hivta meg hamarjában, mást nem mert volna, kisegítőnek. Mert Bálványosy Liza… a gyönyörü Liza! lemondott. Nékem a családot kellett megnyernem. Ez volt esti teendőm. De hát jövendőbelim mellettem ült, avval mulattam.

Tegez… Tegez, nem hiszem, hogy rokonok lennénk. De úgy illik (ezt a papa mondta multkor neki), hogy egy Belényesy s egy Bálványosy rokonok legyenek. Kimutatták, hogy mindketten Stiborivadékok vagyunk. A Stibor ivadéka igen furcsa lélek. A sauce tartart átnyujtva (addig hallgatott), megszólal: Mini (Mininek nevez, mintha erre feljogosítottam volna; Mária is megtenné, de 250,000 forintja van évente, gondoltam, s zsebre raktam a Minit), szereti a czigányt? Ekkor vettem csak észre, hogy a hangja majd csaknem olyan mély, mint a bőgő hangja. Én kinyitottam a legyezőmet s mintha igen melegem lenne, egyszer-kétszer meglegyeztem magamat, majd becsukva kissé szemeimet: igen, elmerengtem. S tréfán kivül tetszett a muzsika, új nóta volt a Czóbel Minkától. – Látod Mini, ha az ember messze-messze országokba jár, akkor sokszor elgondol arra a perczre, midőn először fogja a nótáját hallani! Az nem volt új, se nem valami igen érdekes s én mégis behunytam a szemeimet s abbahagytam a tok á la tartar felszelését s úgy hallgattam. Egyszerre csak észreveszem a mamát, ide néz s érzem a szeme tüzének változó fényéből, hogy bátorít. Nagyon elszégyeltem magamat. Ejha, csak tán nem. Józan fejjel fogunk csak azért is leülni a Bálványosy ifjabb ág dominiumaiba. – Hogy értem-e? s most már komédiáztam. Rövid idő multán elfogyasztottam a tok á la tartar szeletet.

– Midőn fenn tanyáztam a Himalájában, sokszor elgondolkoztam azon, leszek-e én még boldog valaha.

– Kin áll, ha nem rajtad, – mondtam nevetve, de – hozzá kell tennem – ártatlan arczczal.

– De hát a boldogsághoz kettő kell.

– Hiszem… Sándor, de furcsa vagy, hogy azt te mondod. – Az öreg Bálványosyné minket vizsgált, láttam s ez boszantott, nem akartam, hogy úgy nézzek ki, mintha…

Sándort nevetésem, úgy látszik, lehangolta. Félreértette intentióimat. Titokban végig néztem rajta, csak olyan igen sötétbarna ne lenne. Kicsit vadóczszerű, ki hinné, hogy anyja angolnő volt. Másik szomszédomhoz, Elekhez fordultam.

– És hát igen messze járt?

– Messze? mindenütt ugyanaz! – volt a gyors, kissé meglepő válasz; ez a fiu bágyadt és kedvetlennek látszott.

– Nem hiszem, lássa, már a hajviselete is más, mint nálunk. –

Megjegyzésemet elég ostobának tartottam, de nem akartam semmikép sem belemélyedni a társalgásba.

– Az más, hosszu a hajam, mert utálok fodrászhoz járni.

– Akár csak én – szólott bele Sándor a maga mély hangján – és Elek, hogyan áll Párisban a világ?

– A moulin rouge kereke forog, az anarchisták szabadon sétálnak s a Bougival Grenouilliérejének évadja is elkezdődik nemsokára.

A két ember összenevetett.

A Sándor nevetését jobb szerettem, melegebb, férfiasabb. Eleké metszett, de azért hozzá fordultam, szája ize szerint akartam beszélni, hisz rokona s legjobb barátja Sándornak.

– Olvas sokat?

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.