Surface segmentation and edge feature lines extraction from fractured fragments of relics are essential steps for computer assisted restoration of fragmented relics. As these fragments were heavily eroded, it is a challenging work to segment surface and extract edge feature lines. This paper presents a novel method to segment surface and extract edge feature lines from triangular meshes of irregular fractured fragments. Firstly, a rough surface segmentation is accomplished by using a clustering algorithm based on the vertex normal vector. Secondly, in order to differentiate between original and fracture faces, a novel integral invariant is introduced to compute the surface roughness. Thirdly, an accurate surface segmentation is implemented by merging faces based on face normal vector and roughness. Finally, edge feature lines are extracted based on the surface segmentation. Some experiments are made and analyzed, and the results show that our method can achieve surface segmentation and edge extraction effectively.
A feature line is a visually noticeable creased line on outer automotive panels. Feature lines play an important role in creating a good impression of a car. Even though the manufacturing quality of feature lines is important, it is difficult to achieve the designed shape owing to the springback of sheet metal. The current study presents five methods of making samples that will be used in a visual experiment to discover a quality control quantitative manufacturing allowance for feature lines. Measurement and inspection methods for the samples are also presented. The results show that plunge machining is the most accurate way to make the desired shape, and that wrapping the machined surface with sheet film is an appropriate way to emulate the roughness and visual texture of the painted outer panels of a car.
In this paper, we propose a feature extraction method which extracts directional features of handwritten numerals by using the projection runlength. Our directional featrures are obtained from four directional images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral shape respectively. A conventional method which extracts directional features by using Kirsch masks generates edge-shaped double line directional images for four directions, whereas our method uses the projections and their runlengths for four directions to produces single line directional images for four directions. To obtain the directional projections for four directions from a numeral image, some preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but the shapes of resultant directional lines are more similar to the numeral lines of input numerals. Four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. By using a hybrid feature which is made by combining our feature with the conventional features of a mesh features, a kirsch directional feature and a concavity feature, higher recognition rates of the handwrittern numerals can be obtained. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 97.85%.
최근 컴포넌트 기반의 소프트웨어 프러덕트 라인에 대한 연구와 소프트웨어 프러덕트 라인에 자동 생성 프로그래밍 기법을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은, 컴포넌트 기반의 소프트웨어 프러덕트 라인 개발에 활용될 수 있는 컴포넌트 재구성 자동화 도구를 제안한다. 본 도구는 도메인 공학의 주요 산물인 특성 모델로부터 재사용자의 요구 사항을 받아들여 특성 구성(feature configuration)을 만들고 이를 바탕으로 재구성된 컴포넌트 코드를 자동으로 생성한다. 이를 위하여 컨포넌트 패밀리는 자동 생성 프로그래밍의 한 기법인 GenVoco의 아키텍처를 가지며 XSLT 스크립트가 컴포넌트론 구성하는 구현 부품의 코드 템플릿을 제공한다. ‘은행 계좌’ 컴포넌트 패밀리를 사례 연구로 하여 본 논문의 컴포넌트 재구성 자동화 도구가 재사용자의 목적에 맞는 컴포넌트를 자동으로 생성함을 보였다. 본 논문의 연구 결과는 소프트웨어 프러덕트라인 개발의 생산성을 향상시키는데 응용될 수 있다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통된 개념들과 서로 다른 개념들을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과를 특성 구성(Feature Configuration)이라고 하며, 이것은 특정 제품에 대한 요구 사항을 나타낸다. 현재 소프트웨어 제품 라인 개발 시 특성 모델과 특성 구성을 어떻게 구축하고 이용하는지에 대한 연구는 많이 되어 있지만, 이들에 대한 정형적 시맨틱과 논리적 추론에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 소프트웨어 제품 라인 공학에서의 표준 문제로 제안된 Graph Product Line을 예제로 하여 규칙 기반 시스템인 JESS를 이용한 특성 구성 검증 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 특성 구성의 불일치성을 일으키는 원인을 명확히 제시하는 장점을 가지며, 자바 언어와의 결합성이 뛰어난 JESS 시스템에 기반을 두었기 때문에 다른 소프트웨어 제품 라인 개발 환경과 쉽게 통합될 수 있다.
In this paper, we propose an algorithm to extract rectangular object area such 3s Data Matrix two-dimensional barcode using edge tracing-based linear feature detection. Hough transform is usually employed to detect lines of edge map. However, it requires parametric image space, and does not find the location of end points of the detected lines. Our algorithm detects end points of the detected lines using edge tracing and extracts object area using its shape information.
본 논문에서는 런길이부호화를 이용하여 지문영상의 융선을 분류하는 방법을 연구하였다. 자동지문인식 시스템에서 단점, 분기점과 같은 특징점을 검출하기 위해 지문영상의 융선을 분류할 필요가있다. 본 논문에서는 분할된 지문영상을 런길이 부호화를 이용하여 지문융선을 분류하는 방법을 제안한다. 또한 융선의 분류와 동시에 각 런의 중심점을 연결하는 지문 세선화과정이 수행되고, 분기점 및 단점이 포함된 특징영역을 동시에 검출할 수 있다. 제안방법의 성능평가를 위해 지문영상을 사용하여 분기점 및 단점을 포함하는 특징영역을 검출하고, 동시에 지문융선을 분류할 수 있음을 보였다.
Various applications, such as mesh composition and model repair, ask for a natural stitching for polygonal surfaces. Unlike the existing algorithms, we make full use of the information from the two feature lines to be stitched up, and present an accurate stitching method for polygonal surfaces, which minimizes the error between the feature lines. Given two directional polylines as the feature lines on polygonal surfaces, we modify the general placement method for points matching and arrive at a closed-form solution for optimal rotation and translation between the polylines. Following calculating out the stitching line, a local surface optimization method is designed and employed for postprocess in order to gain a natural blending of the stitching region.
본 논문에서는 2D 자연영상을 MPEG-4의 메쉬 구조로 압축/저장하기 위한 메쉬 구성(meshgeneration)의 전처리에 사용될 수 있도록, 특징점들을 블록기반의 웨터쉐드 영역분할과 다각형 근사화를 통해 추출하는 방법을 제안한다. 우선 2D 자연영상을 8$\times$8 또는 4$\times$4 블록 패턴분류를 이용한 웨터쉐드 분할을 이용하여 영역별로 분리해 낸다 이렇게 분할된 영역의 구분선을 이루는 화소들은 영상의 특징을 나타내며, 이들은 폐곡선을 이루게 된다. 이들 폐곡선 위의 연속적인 화소들을 다각형 근사화와 중복 정점을 제거하는 후처리를 이용해 특징점으로 얻어낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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