제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.223-226
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1995
New output voltage control technique based on the simple feedback linearization is proposed. The system states are first divided into fast states and slow states. Then, the control stage is composed of the fast inner current control loop and the slow outer voltage control loop. From the inner loop, the average control is derived by the sliding mode concept and it is inserted into the dynamic equations of the slow states in the outer loop. Applying the feedback linearization technique to the obtained large-signal models of the PWM dc-dc converters, linearized large-signal models are obtained for the slow states. With this technique, the output voltage controller of the PWM dc-dc converters can be designed easily in the global state space and its control performance can also be much improved.
Haptic rendering is a process providing force feedback during interactions between a user and a virtual object. This paper presents a real-time haptic rendering technique for deformable objects based on visual information of intervention between a tool and a real object in a remote place. A user can feel the artificial reaction force through a haptic device in real-time when a slave system exerts manipulation tasks on a deformable object. The models of the deformable object and the manipulator are created from the captured image obtained with a CCD camera and the recognition of objects is achieved using image processing techniques. The force at a rate of 1 kHz for stable haptic interaction is deduced using extrapolation of forces at a low update rate. The rendering algorithm developed was tested and validated on a test platform consisting of a one-dimensional indentation device and an off-the shelf force feedback device. This software system can be used in a cellular manipulation system providing artificial force feedback to enhance a success rate of operations.
본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
$\textbullet$ An autonomous mobile robot was controlled through the Internet. $\textbullet$ For the direct control, the feedback data should be provided properly. $\textbullet$ Therefore, an efficient communication scheme should be defined. $\textbullet$ To overcome the transmission delay, the highly abstracted message format was used. $\textbullet$ As the feedback data, the real image sequences may suffer the transmission delay or loss of content. $\textbullet$ To resolve this, the feature information was used to construct the synthetic feedback information. $\textbullet$ By doing this, the operator could feel the hands-on control with an Internet-based robot.
For distortion-invariant recognition of Korean characters, a holographic implementation of an optical associative memory system is proposed. The structure of the proposed system is a single-layer neural network employing interconneclion matrix, thresholding and feedback. To provide the interconnection matrix, we use two CGII's which are placed on intermcdiate plane of cascaded Vander Lugt corrclators to form an optical memory loop. The holographic correlator stores reference images in a hologram and retrives them in a coherently illuminated feedback loop. An input image which maybe noisy or incomplete, is applicd to the system and simultaneously correlated optically with all of the stord images. These correlations are throsholed and fed back to the input, where the strongest correlation reinforces the input image. The enhanced image passes arround the loop repeatedly, approaching the stored image more closely on each pass until the system stabilizes on the desired image. The computer simulation results show that the proposed Korean Character recognition algorithm has high discrimination capability and noise immunity.
영상의 유사성에 대한 사용자의 주관적인지를 학습하는 방법으로 relevance feedback 기술이 사용되며, 최근 들어 이에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 relevance feedback기술은 영상 유사성을 측정하는데 사용되는 특징이 서로 독립적이라는 가정하고 있으나, 이러한 가정은 유사성 판단을 모델링 하는데 있어서 상당한 제약을 두는 것이다. 이 논문에서는. 퍼지 측정과 Choquet 적분을 이용하여, 유사성 판단에 대한 보다 나은 모델링 방법을 제안하고, 이를 이용한 relevance feedback 알고리즘을 제안한다. 실험결과를 통하여, 기존의 가중치 평균 방식에 의한 relevance feedback보다 제안된 방식이 우수함을 보인다.
CBIR is an effective tool to search and extract image contents in a large remote sensing image database queried by an operator or end user. However, as imaging principles are different by sensors, their visual representation thus varies among image modality type. Considering images of various modalities archived in the database, image modality difference has to be tackled for the successful CBIR implementation. However, this topic has been seldom dealt with and thus still poses a practical challenge. This study suggests a cross modality CBIR (termed as the CM-CBIR) method that transforms given query feature vector by a supervised procedure in order to link between modalities. This procedure leverages the skill of analyst in training steps after which the transformed query vector is created for the use of searching in target images with different modalities. Current initial results show the potential of the proposed CM-CBIR method by delivering the image content of interest from different modality images. Despite its retrieval capability is outperformed by that of same modality CBIR (abbreviated as the SM-CBIR), the lack of retrieval performance can be compensated by employing the user's relevancy feedback, a conventional technique for retrieval enhancement.
The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.
We propose an efficient algorithm for an interactive content-based image retrieval using relevance feedback. In the proposed algorithm, a new query feature vector first is yielded from the average feature vector of the relevant images that is fed back from the result images of the previous retrieval. Each component weight of a feature vector is computed from an inverse of standard deviation for each component of the relevant images. The updated feature vector of the query and the component weights are used in the iterative retrieval process. In addition, the irrelevant images are excluded from object images in the next iteration to obtain additional performance improvement. In order to evaluate the retrieval performance of the proposed method, we experiment for three image databases, that is, Corel, Vistex, and Ultra databases. We have chosen wavelet moments, BDIP and BVLC, and MFS as features representing the visual content of an image. The experimental results show that the proposed method yields large precision improvement.
This paper presents a wide dynamic range complementary metal oxide semiconductor (CMOS) image sensor with column capacitor and feedback structure. The designed circuit has been fabricated by using $0.18{\mu}m$ 1-poly 6-metal standard CMOS technology. This sensor has dual mode operation using combination of active pixel sensor (APS) and passive pixel sensor (PPS) structure. The proposed pixel operates in the APS mode for high-sensitivity in normal light intensity, while it operates in the PPS mode for low-sensitivity in high light intensity. The proposed PPS structure is consisted of a conventional PPS with column capacitor and feedback structure. The capacitance of column capacitor is changed by controlling the reference voltage using feedback structure. By using the proposed structure, it is possible to store more electric charge, which results in a wider dynamic range. The simulation and measurement results demonstrate wide dynamic range feature of the proposed PPS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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