KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4527-4548
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2017
This paper proposes a method to generate panoramic images by combining conventional feature extraction algorithms (e.g., SIFT, SURF, MPEG-7 CDVS) with sensed data from inertia sensors to enhance the stitching results. The challenge of image stitching increases when the images are taken from two different mobile phones with no posture calibration. Using inertia sensor data obtained by the mobile phone, images with different yaw, pitch, and roll angles are preprocessed and adjusted before performing stitching process. Performance of stitching (e.g., feature extraction time, inlier point numbers, stitching accuracy) between conventional feature extraction algorithms is reported along with the stitching performance with/without using the inertia sensor data. In addition, the stitching accuracy of video data was improved using the same sensed data, with discrete calculation of homograph matrix. The experimental results for stitching accuracies and speed using sensed data are presented in this paper.
USBL systems are essential for providing accurate positions of autonomous underwater vehicles (AUVs). On the other hand, the accuracy can be degraded by outliers because of the environmental conditions. A failure to address these outliers can significantly impact the reliability of underwater localization and navigation systems. This paper proposes a novel outlier rejection algorithm for AUV localization using Voronoi diagrams and query point calculation. The Voronoi diagram divides data space into Voronoi cells that center on ultra-short baseline (USBL) data, and the calculated query point determines if the corresponding USBL data is an inlier. This study conducted experiments acquiring GPS and USBL data simultaneously and optimized the algorithm empirically based on the acquired data. In addition, the proposed method was applied to a sensor fusion algorithm to verify its effectiveness, resulting in improved pose estimations. The proposed method can be applied to various sensor fusion algorithms as a preprocess and could be used for outlier rejection for other 2D-based location sensors.
Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.
This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.
This paper proposes a method for motion estimation of consecutive cameras using 3-D straight lines. The motion estimation algorithm uses two non-parallel 3-D line correspondences to quickly establish an initial guess for the relative pose of adjacent frames, which requires less correspondences than that of current approaches requiring three correspondences when using 3-D points or 3-D planes. The estimated motion is further refined by a nonlinear optimization technique with inlier correspondences for higher accuracy. Since there is no dominant line representation in 3-D space, we simulate two line representations, which can be thought as mainly adopted methods in the field, and verify one as the best choice from the simulation results. We also propose a simple but effective 3-D line fitting algorithm considering the fact that the variance arises in the projective directions thus can be reduced to 2-D fitting problem. We provide experimental results of the proposed motion estimation system comparing with state-of-the-art algorithms using an open benchmark dataset.
본 논문은 다수의 전자전 센서에서 추출된 시간지연 차이정보와 도플러주파수 차이정보를 이용하는 Two-step weighted least-squares 기반의 이동 신호원 위치 및 속도 추정 기법에서, 수집 정보의 이상치를 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수의 전자전 센서에서 추출되는 정보는 다양한 요인에 의해 정보에 이상치가 발생할 수 있으며, 이를 효과적으로 검출하고 데이터 융합과정에서 이상치를 배제하여 이동 신호원의 위치와 속도 추정의 정확도를 높이고자 한다. 본 논문에서는 이상치를 제외한 최소의 정상치 정보 집합을 추출하고, 이를 기반으로 나머지 정보의 이상치 여부를 확률적으로 판단하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 모의실험을 통해, 정보의 이상치가 효과적으로 제거되어 위치 및 속도 추정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 정상치 거리정보 잡음이 20dB 이하인 경우, 이상치 정보를 효과적으로 제거하여, Cramér-Rao lower bound에 근접한 위치 및 속도 추정 정확도를 얻음을 확인하였다.
두 영상에서 정확한 광류를 얻고자 할 경우, 잘못 정합된 광류의 수가 전체의 80%이상일 경우에도, 정합이 잘된 광류만을 빠르고 안정적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다음과 같은 단계로 구성된 그룹화 알고리즘이다. 1)광류의 방향과 길이성분으로 구성된 2차원 히스토그램을 구성한 후, 2)2차원 히스토그램에서 광류수가 높은 그룹들부터 내림차 순으로 정리한 후 각 그룹에서 광류수가 적은 그룹은 제거한다. 또, 3)선택된 그룹들의 광류수가 20% 이상일때는 히스토그램의 분해율를 증가 시키고, 10% 이하일 경우에는 히스토그램의 분해율을 감소시켜서 위 과정을 반복한다. 선택된 그룹들의 광류수가 10%에서 20%사이에 올 때까지 이 반복을 계속한다. 제안한 알고리즘을 잘못된 광류가 많이 포함된 다양한 종류의 영상에 대해서 적용한 결과 강건하게 정합이 되어 잘못된 광류를 제거할 수 있었다. 이 논문은 이에 대한 실험결과를 포함하였다.
두 영상에서 정확한 광류를 얻고자 할 경우, 잘못 정합된 광류의 수가 전체의 $80\%$이상일 경우에도, 정합이 잘된 광류만을 빠르고 안정적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다음과 같은 단계로 구성된 그룹화 알고리즘이다. 1)광류의 방향과 길이성분으로 구성된 2차원 히스토그램을 구성한 후, 2)2차원 히스토그램에서 광류수가 높은 그룹들부터 내림차 순으로 정리한 후 각 그룹에서 광류수가 적은 그룹은 제거한다. 또, 3)선택된 그룹들의 광류수가 $20\%$ 이상일때는 히스토그램의 분해율를 증가 시키고, $10\%$ 이하일 경우에는 히스토그램의 분해율을 감소시켜서 위 과정을 반복한다. 선택된 그룹들의 광류수가 $10\%$에서 $20\%$사이에 올 때 까지 이 반복을 계속한다. 제안한 알고리즘을 잘못된 광류가 많이 포함된 다양한 종류의 영상에 대해서 적용한 결과 강건하게 정합이 되어 잘못된 광류를 제거할 수 있었다. 이 논문은 이에 대한 실험결과를 포함하였다.
The polymetallic Co, Ni, Cu, As, Au, and Ag deposits of Bou Azzer East are located in the western part of the Bou Azzer inlier in the Central Anti Atlas, Morocco. Six stages of emplacement of the mineralization have been identified. Precious metals (native gold and electrum) are present in all stages of this deposit except the early nickeliferous stage. From the Statistical analysis of the Co, As, Ni, Au, and Ag contents of a set of 501 samples, shows that the Pearson correlation coefficient between As-Co elements (0.966) is the highest followed by that of the Au-Ag couple (0.506). Principal component analysis (PCA) and hierarchical ascending classification (HAC) of the grades show, that Ni is associated with the pair (As-Co) and Cu is rather related to the pair (Au-Ag). The kriging maps show that the highest values of the Co, As and Ni appear in the contact of the serpentinite with other facies, as for those of Au and Ag, in addition to anomalous zones concordant with those of Co, Ni and As, they show anomalies at the extreme South and North of the study area. The development of the anomalous Au and Ag zones is mainly along the N40-50°E and N145°E directions.
옥천대 내의 옥천누층군과 조선누층군의 경계지역인 제천시 남부의 금성지역 내에는 선캠브리아 기반암인 당두산변성암복합체와 조선누층군인 도리층, 그리고 이들을 관입한 쥬라기 제천화강암이 분포한다. 당두산변성암복합체는 석영편암, 운모편암, 규암 및 페그마타이트 등으로 구성되어 있으며, 도리층은 주로 엽리상 석회암으로 구성된다. 연구지역 내의 지층들에서는 고생대 이후에 최소한 세 번의 변형작용의 영향이 인지된다. 당두산변성암복합체는 연구지역 내에서 세 곳에 분포하는데, 두 곳은 단층과 관련되어 분포하고, 한 곳은 도리층 내에 내암군으로 분포하고 있다. 당두산변성암복합체의 상승과 관련하여 이 연구에서는 두 번째 변형작용의 산물인 월굴리 및 당두산드러스트와 세 번째 변형작용 이후의 정단층인 중보들, 고교, 중전리단층들에 의해 당두산변성암복합체가 상승하여 현재와 같은 분포 상태를 보이는 것으로 해석되었다. 연구지역 서쪽의 부산변성암복합체는 연성변형작용에 의해서 상승하여 옥천누층군 내에 노출된 것으로 보고되어 있으나, 당두산변성암복합체는 취성 내지 반취성 변형작용에 의해서 상승하였다. 기존에 보고된 옥천누층군과 조선누층군이 고생대 이후 받은 변형작용 순서에 의하면, 변형작용은 시간에 따라서 연성에서 취성으로 바뀐 것으로 보고되어 있다. 따라서 아직 그 지질시대는 규명되지 못 하였지만, 당두산변성암복합체의 상승은 부산변성암복합체의 상승보다 후에 일어난 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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