The purpose of this experiment was to see the effect of local basis weight on the local strain during changing moisture content in handsheets. The averaged strain value of the whole size of paper sheet did not give more valuable information to explain non uniform deformation in the paper sheet. The combination of intact strain measurement system KISA (Linear Image Strain Analysis) and local basis weight measurement method using a scanner made it possible to compare local basis weight with local strain to explain moisture induced paper deformation . Usually higher basis weight local area showed higher moisture induced local strain. However, the hygro-induced strain values were highly affected by the behavior of neighbor local areas. Well distributed local basis weight paper would give more uniform local strains than those of non-uniformed local basis weight paper.
Nowadays, local governments have been developing an image to represent their regions' identity. These characters contain unlimited capabilities of utilization and advertising effect that adds to their high value. However, we must consider how effectively the image helps in representing its region because some characters have been produced upon timely basis without consistent long-term planning. This study is to investigate the image and motif of the local government characters from the consumer's perspective. The results are as follows: 1)The images employed by the local governments are not highly preferred and most regions select motifs from their local agricultural products and native plants. 2)The variables that affect the character of the local governments are such as beauty, identity, etc. In conclusion, in order to maximize the local government image, one must improve the design concepts, encourage advertisement of regional festivities and travel commercialization, and advocate the identity and beauty of the local area to the residents and other regional people.
The performance of face recognition methods using subspace projection is directly related to the characteristics of their basis images, especially in the cases of local distortion or partial occlusion. In order for a subspace projection method to be robust to local distortion and partial occlusion, the basis images generated by the method should exhibit a part-based local representation. We propose an effective part-based local representation method named locally salient ICA (LS-ICA) method for face recognition that is robust to local distortion and partial occlusion. The LS-ICA method only employs locally salient information from important facial parts in order to maximize the benefit of applying the idea of 'recognition by parts.' It creates part-based local basis images by imposing additional localization constraint in the process of computing ICA architecture I basis images. We have contrasted the LS-ICA method with other part-based representations such as LNMF (Localized Non-negative Matrix Factorization)and LFA (Local Feature Analysis). Experimental results show that the LS-ICA method performs better than PCA, ICA architecture I, ICA architecture II, LFA, and LNMF methods, especially in the cases of partial occlusions and local distortion
본 연구의 목적은 도시민의 일상체험의 장인 가로공간을 대상으로 대상지역 가로경관의 역사적, 문화적 특성을 제고한 상징 이미지를 추출하고 이것을 바탕으로 한 지역의 정체성을 명확히 하는데 있다. 이를 통해 지역 이미지의 상징성과 미래지향적 가로의 이미지를 가로환경시설물에 적용함으로써 지역의 상징성을 표현하고 개성 있는 거리로 새롭게 인식시켜 활력 있는 가로환경을 조성하고자 한다. 또한 이 연구를 통해 상징가로 환경조성의 기초자료를 제시하고 실제적인 디자인 사례를 제시함으로써 특성화된 지역문화를 활성화하는데도 그 목적 이 있다. 상징가로의 디자인 접근방법으로 역사적 요소가 상실되고 도시화(신도시)가 이루어진 가로를 대상으로 지역의 상징적 이미지를 현재의 지역이미지와 미래지향적 이미지로 추출하였다. 이미지 평가실험을 통해 추출된 상징적 이미지를 바탕으로 미래지향적인 가로의 상징도구로 가로환경시설물을 이용하여 지역의 가로를 특성화하였다. 가로환경시설물의 디자인에 상징이미지를 적용하여 타 지역과 차별화된 가로를 형성하고 지역의 아이덴티티(Identity)를 확립함으로써 지역민의 소속감, 자부심과 애향심을 심어주는데 도움을 주고, 공공기관에서 지금까지의 연구내용과 연관된 계획을 수립하고 시행하고자 할 때, 본 연구가 상징성 추출에 있어서 하나의 방향성을 제시하였음에 그 의의를 둔다.
In this paper, we present a new technique for the local decomposition of convex structuring elements for morphological image processing. Local decomposition of a structuring element consists of local structuring elements, in which each structuring element consists of a subset of origin pixel and its eight neighbors. Generally, local decomposition of a structuring element reduces the amount of computation required for morphological operations with the structuring element. A unique feature of our approach is the use of linear integer programming technique to determine optimal local decomposition that guarantees the minimal amount of computation. We defined a digital convex polygon, which, in turn, is defined as a convex structuring element, and formulated the necessary and sufficient conditions to decompose a digital convex polygon into a set of basis digital convex polygons. We used a set of linear equations to represent the relationships between the edges and the positions of the original convex polygon, and those of the basis convex polygons. Further. a cost function was used represent the total processing time required for computation of dilation/erosion with the structuring elements in a decomposition. Then integer linear programming was used to seek an optimal local decomposition, that satisfies the linear equations and simultaneously minimize the cost function.
본 논문에서는 중심이동과 국부기저영상을 이용한 동작인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 위치나 크기 변화에 강건한 동작영상을 얻기 위함이고, 국부기저영상의 추출은 독립성분분석 기법에 기반을 둔 것으로 각 동작들마다에 포함된 통계적으로 독립인 동작특징들의 집합을 얻기 위함이다. 특히 국부기저영상을 빠르게 추출하기 위해 뉴우턴(Newton)법의 고정점 알고리즘에 기반을 둔 독립성분분석을 이용하였다. 제안된 기법을 240*215 픽셀의 160(1명*10종류*16동작)개 동물표현의 수화 동작영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 척도들을 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 국부고유영상을 이용한 방법과 중심이동을 거치지 않는 국부기저영상을 이용하는 기법보다 각각 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes relative motion information between images. This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.
In this paper, we present a new technique for the optimal local decomposition of convex structuring elements on a hexagonal grid, which are used as templates for morphological image processing. Each basis structuring element in a local decomposition is a local convex structuring element, which can be contained in hexagonal window centered at the origin. Generally, local decomposition of a structuring element results in great savings in the processing time for computing morphological operations. First, we define a convex structuring element on a hexagonal grid and formulate the necessary and sufficient conditions to decompose a convex structuring element into the set of basis convex structuring elements. Further, a cost function was defined to represent the amount of computation or execution time required for performing dilations on different computing environments and by different implementation methods. Then the decomposition condition and the cost function are applied to find the optimal local decomposition of convex structuring elements, which guarantees the minimal amount of computation for morphological operation. Simulation shows that optimal local decomposition results in great reduction in the amount of computation for morphological operations. Our technique is general and flexible since different cost functions could be used to achieve optimal local decomposition for different computing environments and implementation methods.
라플라스 피라미드 영상 융합 기반의 대조비 강화기법은 각 자원 영상에서 바람직한 화소를 선택하여 융합할 수 있기 때문에 영상 정보를 충실하게 표현하는 장점이 있다. 하지만 정보 평가를 화소 단위로 수행하기 때문에 영상 잡음에 취약한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상잡음을 억제하는 개선된 영상 융합기반의 대조비 개선 방법을 제안한다. 제안된 기법은 자원 영상에 대해 블록 기반의 지역적 노출 적절성과 지역적 동질성의 차를 측정하여 이를 기반으로 가중치 맵을 생성하고 라플라스 피라미드를 구축하여 영상을 결합한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 종래의 기법에 비해 영상 잡음을 배제된 영상을 만들어 낼 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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