This paper introduces a new vision technique for extracting roof edges of polyhedra having specularly reflecting surfaces. There have been many previous works on object recognition using edge information. But they can not be applied to specular objects since it is hard to acquire reliable camera images of specular objects. If there is a method which can extract the edges of specular objects, it is possible to apply edge-based recognition algorithms to specular objects. To acquire the reliable edge images of specular objects, scanned double pass retroreflection method is proposed, whose main physical characteristic is curvature-sensitive. This utility of the physical characteristic is motivated by the idea that roof edges can be characterized as local surfaces of high curvature. In this paper, the optical characteristics of double pass retroreflection are discussed and a series of simulation studies are performed to verify and analyze the sensor characteristics. The results from a series of simulations show the effectiveness of the proposed method.
Key frame extraction is an important method of summarizing a long video. This paper propose a technique to automatically extract several key frames representative of its content from video. We use the color layout descriptor to select key frames from video. For selection of key frames, we calculate similarity of color layout features extracted from video, and extract key frames using similarity. An important aspect of our algorithm is that does not assume a fixed number of key frames per video; instead, it selects the number of appropriate key frames of summarizing a long video Experimental results show that our method using color layout descriptor can successfully select several key frames from a video, and we confirmed that the processing speed for extracting key frames from video is considerably fast.
Pattern classification of single and multiple discharge sources was applied using a wavelet image signal method in which a feature extraction was applied using a hidden sub-image. A feature extracting method that used vertical and horizontal images using an MSD method was applied to an averaging process for the scale of pulses for the phase. A feature extracting process for the preprocessing of the input of a neural network was performed using an inverse transformation of the horizontal, vertical, and diagonal sub-images. A back propagation algorithm in a neural network was used to classify defective signals. An algorithm for wavelet image processing was developed. In addition, the defective signal was classified using the extracted value that was quantified for the input of a neural network.
In this paper, the control method of extracting maximum power from the seaflow energy is proposed. This system consists of buck-boost converter, bridge diode. The control is performed by using the variable duty ratio control of buck-boost converter. For extracting maximum power, it is necessary to know the seaflow turbine's maximum power curve and the seaflow speed measurement. But this makes the system difficult and expensive to implement. So this paper proposes the MPPT control method where the seaflow speed and the maximum power curve of the seaflow turbine are not required. The effectiveness of algorithm is simulated based on Matlab $Simulink^{(R)}$.
In this paper, we present a method of extracting a regular 2-manifold triangular net from a triangular net including degenerate and self-intersected triangles. This method can be applied to obtaining an offset model without degenerate and self-intersected triangles. Then this offset model can be used to generate CL curves and extract machining features for CAPP The robust and efficient algorithm to detect valid triangles by growing regions from an initial valid triangle is presented. The main advantage of the algorithm is that detection of valid triangles is performed only in valid regions and their adjacent selfintersections, and omitted in the rest regions (invalid regions). This advantage increases robustness of the algorithm. As well as a k-d tree bucketing method is used to detect self-intersections efficiently.
Popular methods for extracting a text region in video images are in general based on analysis of a whole image such as merge and split method, and comparison of two frames. Thus, they take long computing time due to the use of a whole image. Therefore, this paper suggests the faster method of extracting a text region without processing a whole image. The proposed method uses line sampling methods, FFT and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 92% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image, and fast skipping of the images that do not contain a text.
To ensure the safety and functionality of a railroad bridge, maintaining the integrity of the bridge via continuous structural health monitoring is important. However, most structural integrity monitoring methods proposed to date are based on modal responses which require the extracting process and have limited availability. In this paper, the applicability of the existing damage identification method based on free-vibration reponses to time-domain deflection shapes due to moving train load is investigated. Since the proposed method directly utilizes the time-domain responses of the structure due to the moving vehicles, the extracting process for modal responses can be avoided, and the applicability of structural health evaluation can be enhanced. The feasibility of the presented method is verified via a numerical example of a simple plate girder bridge.
본 논문에서는 자동차 번호판을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 자동차 번호판은 사각형 모양이므로 우리의 방법은 기본적으로 입력 영상에서 사각형을 추출하는 방법이 된다. 번호판을 검출하기 위해, 먼저 입력영상의 콘트라스트를 향상시키고, 그 후 LSD(Line segment detector) 기법을 사용하여 영상내의 선을 검출하고, 이 선 정보로 부터 사각형들을 추출 한다. 이 사각형들은 번호판 후보들이 되고, 이로부터 번호판이 검출된다. 이중에서 본 연구가 제안하는 부분은 사각형 추출방법으로서, 이 방법은 3단계로 구성된다: (1) 먼저, LSD에 의해 얻어진 선으로부터 꼭짓점들을 추출한다; (2) 구해진 꼭짓점들을 사용하여 사각형의 대각선을 검출한다; (3) 그 후, 대각선 정보를 이용하여 사각형을 추출해 낸다. 최종적으로 번호판 특성과 사각형 내부 정보를 이용하여 이 사각형들로부터 번호판이 선택된다. 100장의 자동차 영상을 촬영하여 실험한 결과 94%의 검출율을 달성하였다.
In order to study cortical properties in human, it is necessary to obtain an accurate and explicit representation of the cortical surface in individual subjects. Among many approaches, surface-based method that reconstructs a 3-D model from contour lines on cross-section images is widely used. In general, however, medical brain imaging has some problems such as the complexity of the images, non-linear gain artifacts and so on. Due these limitations, therefore, extracting anatomical structures from imaging data is very a complicated and time-consuming task. In this paper, we present an improved method for extracting contour lines of cortical surface from magnetic resonance images that simplifies procedures of a conventional method. The conventional method obtains contour lines through thinning and chain code process. On the other hand, the proposed method can extract contour lines from comparison between boundary data and labeling image without supplementary processes. The usefulness of the proposed method has been verified using brain image.
This study was conducted to compare the contents of ginsenoside according the water extract conditions of red ginseng. In method A, red ginseng extract was prepared at $75^{\circ}C$ for 18 hours by 1 time extraction, and method B, the preparation was done at $85^{\circ}C$ for 18 hours by 1 time extraction. In method C, the primary extract prepared at $75^{\circ}C$ for 9 hours was blended with the secondary extract prepared by re-extracting the red ginseng residue obtained after the primary extraction, at $85^{\circ}C$ for 9 hours. Method D was the same procedure as method C but the extraction temperature for the primary extraction was $85^{\circ}C$ and that for the secondary extraction was $95^{\circ}C$. The contents of total and $Rb_1$, $Rg_1$ and $Rg_3$ ginsenoside were highest in Method C. The content of prosapogenin (ginsenoside $Rg_2$, $Rg_3$, $Rb_1$ and $Rb_2$) was highest in Method B. There was no consistent tendency in Brix, pH, Hue value and absorbance among extraction methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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