본 논문은 주행중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 차선은 실세계 좌표에서 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다 가정하며, 카메라 움직임을 고려한 연속된 영상들의 병합된 특징맵에서 B-snake를 이용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정이 동시에 수행된다. 실험을 통하여 카메라 외부 파라미터에 영향을 주는 주행 도로 환경의 변화에 강건한 차선 검출 결과를 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확성은 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다.
본 논문에서는 사영과 치환불변 점 특징을 기반으로 카메라의 외부인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 특징 정보들은 카메라의 뷰 포인트에 따라 변화하기 때문에 대응점 산출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 카메라 위치에 무관한 불변 점 특징을 추출하고 시간 복잡도 감소와 정확한 대응점 산출을 위해 유사도 평가함수와 Graham 탐색 방법을 이용한 새로운 정합방법을 제안한다. 또한 카메라 외부인수 산출단계에서는 LM 알고리즘의 수렴도를 향상시키기 위해 2단계 카메라 동작인수 산출방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 이용하여 기존방법과 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 연구에서는 핀치오프 된 cold-FET에서 게이트와 드레인 패드를 디임베딩하여 얻어지는 Z-파라미터와 게이트와 드레인 패드 커패시턴스를 제외한 핀치오프 된 cold-FET의 나머지 파라미터에 의해 모델링되는 Z-파라미터 사이의 잔차 오차를 최소화함으로써 HEMT의 모든 외인성 파라미터를 추출하는 기법을 제시한다. 제시된 기법을 사용하면 게이트와 드레인 모조패드의 추가적 제작 없이 게이트와 드레인 패드의 커패시턴스 값뿐 아니라 나머지 외인성 파라미터 값 모두를 성공적으로 추출할 수 있다.
본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)과 산 영상을 매핑하여 3차원 정보를 생성하고 이를 이용한 비전기반 카메라 위치인식방법을 제안한다. 일반적으로 인식에 사용된 영상의 특징들은 카메라뷰에 따라 내용이 변해 정보양이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 카메라뷰에 무관한 기하학의 불변특징을 추출하고 제안하는 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 사용한 정확한 대응점을 산출하여 카메라 외부인수를 계산하였다. 또한 그래픽이론과 시각적 단서를 이용한 3차원 정보생성 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 불변 점 특징 추출단계, 3차원 정보 생성단계, 외부인수 산출단계의 3단계로 구성된다. 실험에서는 제안한 방법과 기존방법을 비교, 분석함으로써 제안한 방법의 우월성을 입증하였다.
Computer vision system is broadly adapted like as autonomous vehicle system, product line inspection, etc., because it has merits which can deal with environment flexibly. However, for applying it for that industry, it has to clear the problem that recognize position parameter of itself. So that computer vision system stands in need of camera calibration to solve that. Camera calibration consists of the intrinsic parameter which describe electrical and optical characteristics and the extrinsic parameter which express the pose and the position of camera. And these parameters have to be reorganized as the environment changes. In traditional methods, however, camera calibration was achieved at off-line condition so that estimation of parameters is in need again. In this paper, we propose a method to the calibration of camera using line correspondence in image sequence varied environment. This method complements the corresponding errors of the point corresponding method statistically by the extraction of line. The line corresponding method is strong by varying environment. Experimental results show that the error of parameter estimated is within 1% and those is effective.
본 논문에서는 불변 점 특징에 기반한 카메라 동작인수 측정방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 특징정보는 카메라 뷰포인트에 따라 변하는 단점이 있어 시간이 지나면 정보량이 증가하게 된다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위한 비선형 최소제곱 측정을 이용한 LM 방법은 초기값에 따라 최소점에 근접하는 반복회수가 다르고 지역 최소점에 빠질 경우 수렴시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 첫째, 기하학의 불변 벡터를 사용하여 특징 모델을 구성하는 것을 제안하였다. 둘째, 2D 호모그래피와 LM 방법을 이용하여 정확도와 수렴도를 향상시키는 2단계 측정 방법을 제안하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 기존방법과 제안한 방법을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 HEMT의 산란계수와 DC특성을 측정하여 모델링 변수들을 정확하게 추출하는 방법을 제안하였다, HEMT의 소신호 등가회로 모델링 변수들 중 extrinsic 직렬 저항은 측정한 DC특성을 이용하여 FUKUI 방법으로 구하였고, 다른 모델링 변수들은 HP 8510C Network Analyzer를 사용하여 여러 바이어스에서 측정한 S-parameter를 이용하여 변수 값을 결정하였다. 최적화 과정을 거쳐 얻은 등가 회로의 중요한 변수인 gm값은 실제 측정한 gm값과 0.078%오차만을 보인 반면, 제작자가 제공한 데이터를 이용하여 최적화하여 얻은 gm값은 실제 측정한 gm값과 175.38%나 오차를 보였다. 그러므로 반드시 정확하게 측정하여 얻은 초기 값을 가지고 정확한 변수를 측정할 수 있다는 것과 HEMT 모델링 변수들을 추출하는 과정을 자세하게 제시했다.
The current vision-based approaches for emotion recognition, such as facial expression analysis, have many technical limitations in real circumstances, and are not suitable for applications that use them solely in practical environments. In this paper, we propose an approach for emotion recognition by combining extrinsic representations and intrinsic activities among the natural responses of humans which are given specific imuli for inducing emotional states. The intrinsic activities can be used to compensate the uncertainty of extrinsic representations of emotional states. This combination is done by using PRMs (Probabilistic Relational Models) which are extent version of bayesian networks and are learned by greedy-search algorithms and expectation-maximization algorithms. Previous research of facial expression-related extrinsic emotion features and physiological signal-based intrinsic emotion features are combined into the attributes of the PRMs in the emotion recognition domain. The maximum likelihood estimation with the given dependency structure and estimated parameter set is used to classify the label of the target emotional states.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.297-301
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2005
In this paper, we propose a method to estimate camera motion parameter based on invariant point features. Typically, feature information of image has drawbacks, it is variable to camera viewpoint, and therefore information quantity increases after time. The LM(Levenberg-Marquardt) method using nonlinear minimum square evaluation for camera extrinsic parameter estimation also has a weak point, which has different iteration number for approaching the minimal point according to the initial values and convergence time increases if the process run into a local minimum. In order to complement these shortfalls, we, first propose constructing feature models using invariant vector of geometry. Secondly, we propose a two-stage calculation method to improve accuracy and convergence by using homography and LM method. In the experiment, we compare and analyze the proposed method with existing method to demonstrate the superiority of the proposed algorithms.
This paper proposes a method of estimating the lifetime distribution at use condition for constant stress accelerated lift tests when extrinsic failure mode as well as intrinsic one exists. A mixture of two log-normal distributions is introduced to describe these failure modes and it is assumed that a linear relation exists between the location parameter and stress. An estimation procedure using the expectation and maximization algorithm is proposed and a numerical example is given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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