This paper proposes a method to detect vanishing points of an indoor scene using line segment classification. Two-stage vanishing points detection is carried out to detect vanishing point in indoor scene efficiently. In the first stage, the method examines whether the image composition is a one-point perspective projection or a two-point one. If it is a two-point perspective projection, a horizontal line through the detected vanishing point is found for line segment classification. In the second stage, the method detects two vanishing points exactly using line segment classification. The method is evaluated by synthetic images and an image DB. In the synthetic image which some noise is added in, vanishing point detection error is under 16 pixels until the percent of the noise to the image becomes 60%. Vanishing points detection ratio by A.Quattoni and A.Torralba's image DB is over 87%.
The Average Coordinate Referenee System (ACRS) method is developed to reduce experimental errors in human locomotion analysis. Experimentally measured kinematic data is used to conduct analysis in human modeling, and the model accuracy is directly related to the accuracy of the data. However. the accuracy is questionable due to skin movement. deformation of skeletal structure while in motion and limitations of commercial motion analysis system . In this study. the ACRS method is applied to an optically-tracked segment marker system. although it can be applied to many of the others as well. In the ACRS method, each marker can be treated independently. as the origin of a local coordinate system for its body segment. Errors, inherent in the experimental process. result in different values for the recovered Euler angles at each origin. By employing knowledge of an initial, calibrated segment reference frame, the Euler angles at each marker location can be averaged. minimizing the effect of the skin extension and rotation. Using the developed ACRS methodology the error is reduced when compared to the general Euler angle method commonly applied in motion analysis. If there is no error exist in the experimental gait data. the separation and Penetration distance of the femoraltibial joint using absolute coordinate system is supposed to be zero during one gait cycle. The separation and Penetration distance was ranged up to 18 mm using general Euler angle method and 12 mm using the developed ACRS.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.33
no.7
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pp.1109-1120
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2009
This study develops a fitted torso type basic pattern for men by utilizing 3D body scan data. Recent fashion trends are reflected in the development of the pattern. The subjects were 15 men in their 20's, who wear size 95 (M size). Body scan data was obtained through a 3D whole body scanner (WB4, Cyberware, USA), and a body surface development figure for developing male fitted torso type basic pattern was attained through the use of Rapid Form 2006 as well as Auto CAD 2006 programs. The results are as follows: A body surface development figure through body surface segment method showed high exactitude in an error range of 100$\pm$1%. In addition, it occurred in an error range of 100:1:3% because of the hard scanning conditions in the incline of the shoulder and armpit areas. However, the body surface development figure as well as the direct measurement results can be used as basic data for the given patternmaking since the error range falls into 100$\pm$3%. Dart amounts obtained from the average cross section were center back 2.2cm (24.3%), back armpit point 3.8cm (41.8%), front armpit point 3.0cm (33.9%). As shown the jacket pattern, the biggest dart amount was portioned out at the back armpit point. The drafting equations for the development pattern acquired are as follows; Full width=C/2+5cm, back length=height/4-1cm, armhole depth=(C/10+12cm)+3cm, back width=2C/10+2cm, front width=2C/10. The development pattern was a fitted torso basic pattern that was composed of 3 pieces, so it would be very useful in developing shirt or jacket patterns. According to the results of the evaluation of the developed pattern appearance, it obtained higher scores of over 3.5 points in almost items, meaning that the developed pattern is appropriate for a male fitted torso type basic pattern. It suggests a possibility of patternmaking from a body surface development figure in 2-D to prototype.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.5
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pp.871-876
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2006
In this thesis, to accurately measure 3D face information using the spatial encoding patterns, the new algorithm to segment the pattern images from initial face pattern image is proposed. If the obtained images is non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern, the pattern segmentation is very difficult. Furthermore. the non-encoded areas by accumulated error are occurred. In this thesis, the FCM(fuzzy c-means) clustering method is proposed to enhance the robust encoding and segmentation rate under non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern. The initial parameters for experiment such as clustering class number, maximum repetition number, and error tolerance are set with 2, 100, 0.0001 respectively. The proposed pattern segmentation method increased 8-20% segmentation rate with conventional binary segmentation methods.
Lim, Cheolsoon;Lee, Yebin;Cha, Yunho;Park, Byungwoon;Park, Sul Gee;Park, Sang Hyun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.11
no.4
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pp.251-261
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2022
The Centimeter Level Augmentation Service (CLAS) is the Precise Point Positioning (PPP) - Real Time Kinematic (RTK) correction service utilizing the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) L6 (1278.65 MHz) signal to broadcast the Global Navigation Satellite System (GNSS) error corrections. Compact State-Space Representation (CSSR) corrections for mitigating GNSS measurement error sources such as satellite orbit, clock, code and phase biases, tropospheric error, ionospheric error are estimated from the ground segment of QZSS CLAS using the code and carrier-phase measurements collected in the Japan's GNSS Earth Observation Network (GEONET). Since the CLAS service begun on November 1, 2018, users with dedicated receivers can perform cm-level precise positioning using CSSR corrections. In this paper, CLAS-based VRS-RTK performance evaluation was performed using Global Positioning System (GPS) observables collected from the refence station, TSK2, located in Japan. As a result of performing GPS-only RTK positioning using the open-source software CLASLIB and RTKLIB, it took about 15 minutes to resolve the carrier-phase ambiguities, and the RTK fix rate was only about 41%. Also, the Root Mean Squares (RMS) values of position errors (fixed only) are about 4cm horizontally and 7 cm vertically.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.11b
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pp.155-159
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1999
This paper represents analysis of terrestrial DTV field test results over Taejon city area. Thirty three points were selected as measuring points. Signal power, noise power, Segment Error Rate (SER) and equalizer performance was measured. DTV video & audio quality was good over half of test sites. Equalizer could correct signal ghost and improve S/N up to 13.7dB.
Handwritten character recognition is classified into on-line handwritten character recognition and off-line handwritten character recognition. On-line handwritten character recognition has made a remarkable outcome compared to off-line hacdwritten character recognition. This method can acquire the dynamic written information such as the writing order and the position of a stroke by means of pen-based electronic input device such as a tablet board. On the contrary, Any dynamic information can not be acquired in off-line handwritten character recognition since there are extreme overlapping between consonants and vowels, and heavily noisy images between strokes, which change the recognition performance with the result of the preprocessing. This paper proposes a method that effectively extracts the stroke including dynamic information of characters for off-line Korean handwritten character recognition. First of all, this method makes improvement and binarization of input handwritten character image as preprocessing procedure using watershed algorithm. The next procedure is extraction of skeleton by using the transformed Lu and Wang's thinning: algorithm, and segment pixel array is extracted by abstracting the feature point of the characters. Then, the vectorization is executed with a maximum permission error method. In the case that a few strokes are bound in a segment, a segment pixel array is divided with two or more segment vectors. In order to reconstruct the extracted segment vector with a complete stroke, the directional component of the vector is mortified by using right-hand writing coordinate system. With combination of segment vectors which are adjacent and can be combined, the reconstruction of complete stroke is made out which is suitable for character recognition. As experimentation, it is verified that the proposed method is suitable for handwritten Korean character recognition.
In this paper, we analyzed the error rate performance of convolution coded 16 QAM signal in impulsive noise Environments. We used convolution code and selective combining diversity for performance improvement. We analyzed the error rate performance of 16 QAM signal in impulsive noise environments compared with gaussian noise environments. As a result of analysis, there is a BER segment where the efficiency of system does not improve until which limit to raise a signal power potential from impulsive noise environment. when the signal power potential which goes over this limit is supplied, BER efficiency improve much more.
Kim, Hyun-seok;Baek, Seung-jun;Kim, Hyung-Soo;Jo, Min-Su
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.22
no.3
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pp.220-227
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2018
The most widely used method for constructing an inertial navigation system (INS)/global navigation satellite system (GNSS) coupling system is to construct an integrated navigation system using a Kalman filter. However, depending on the trajectory, non-observable state variables may be generated. In this case, the state variables are not estimated. To solve this problem, a integrated navigation system is constructed and then an observability analysis is performed. In this paper, a 24th order position-matched Kalman filter is defined to design an INS/GNSS integrated navigation system for vehicles moving with a large pitch angle change. To verify the appropriateness of the error state variables applied to the Kalman filter, an observability analysis was performed. The trajectory was divided into five segments, and the piece-wise constant system (PWCS) was assumed for each segment, and the results were analytically analyzed. The analytical results and the simulation results confirm that the error state parameters of the Kalman filter are well-designed to the estimation side.
Many cross-over errors due to position errors, meter errors, observation errors, sea conditions and so on occur when marine geophysical data collected by own and other agencies are merged, and these errors can create artificial anomalies which cause an improper interpretation. Many methods have been introduced to reduce cross-over errors. However, most methods are designed to compare each point or segment data to find cross-over points, and require a long processing time. Therefore, FORTRAN program (FastXcorr) is presented to fast determine cross-over points using an overlap-sector, and to adjust cross-over errors using a weighted linear interpolation algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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