To deal with the problems of occlusion, pose variations and illumination changes in the object tracking system, a regression model weighted multi-templates mean-shift (MS) algorithm is proposed in this paper. Target templates and occlusion templates are extracted to compose a multi-templates set. Then, the MS algorithm is applied to the multi-templates set for obtaining the candidate areas. Moreover, a regression model is trained to estimate the Bhattacharyya coefficients between the templates and candidate areas. Finally, the geometric center of the tracked areas is considered as the object's position. The proposed algorithm is evaluated on several classical videos. The experimental results show that the regression model weighted multi-templates MS algorithm can track an object accurately in terms of occlusion, illumination changes and pose variations.
The Pre-processor program for CFD is being developed using wxWidgets and OpenGL libraries. This program can be run on both Windows and Linux operating systems. Undergraduate students and beginners can learn and use this very easily by menu and templates. Until now, structured mesh can be created in Cartesian or Cylindrical coordinates. This program will be used easily to make various type of meshes using templates.
Anodic aluminum oxide (AAO) with pores of various diameter, density, and thickness values was obtained through control of the anodization parameters including voltage, temperature, pore widening time, anodization time, etc. The pore diameter was controlled by a pore widening in an etchant, and alumina templates having stepped nano-channels were fabricated by repetition of anodization and pore widening processes. Stepped carbon nanotubes (CNTs) were then grown on the stepped AAO templates by pyrolysis of acetylene without using the catalyst. High-resolution transmission electron microscopy images revealed that CNTs have a multi-wall structure made of graphite flakes of several nm sizes. The current-voltage characteristic of the sloped and linear CNTs were also examined.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.55
no.4
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pp.167-175
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2006
This paper presents a method to segment semiconductor wafer ID on poor quality images. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. If the lighting condition is not so good and hence, we can not control the image quality, target image to be inspected presents poor quality ID and it is not easy to identify and then recognize the ID characters. Conventional several method to segment the interesting ID regions fails on the bad quality images. In this paper, we propose a multiple template method, which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match several characters of the inspection images. To find out the optimal solution of multiple template model in ID regions, we introduce newly-developed snake algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.
Lee, Jae Hun;Lee, Jung Ho;Park, Yong Sun;Nam, Ki Tae
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.08a
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pp.280-280
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2013
In green plants, energy generation is accomplished through light-harvesting photosystem, which utilize abundant visible light and multi-stepwise redox reaction to oxidize water and reduce NADP+, transferring electrons efficiently with active cofactors1. Inspired by natural photosynthesis, artificial solar water-splitting devices are being designed variously. However, the several approaches involving immobilization2, conjugation3, and surface modification4 still have limitations. We have made artificial photosynthesis templates by self-assembling tyrosine-based peptide to mimick photosystem II. Porphyrin sensitizer absorbing blue light strongly was conjugated with the templates and they were hybridized with cobalt oxide through the reduction of cobalt ions in an aqueous solution. The formation of hybrid templates was characterized using TEM, and their water oxidation performance was measured by fluorescence oxygen probe. Our results suggest that the bio-templated assembly of functional compounds has a great potential for artificial photosynthesis.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.3
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pp.292-299
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2013
The measurement in the manufacturing process of curved ship hull plates still depends on wooden templates as a standard instrument. The metrology-enabled automation in the shipbuilding process has been challenged instead of line measurement with wooden templates. The developed measurement system consists of a CCD camera, multiple structured laser sources and 3-DOF motion device. The system carries out measurement of curved profiles for large scale plates by an optical triangulation method. The results of experiment conducted in a manufacturing shop demonstrate the accurate and robust performance.
A neural spike sorting technique has been developed that also has the capability of template learning. A system of software has been written that first obtains the templates by learning, and then performs the sorting of the spikes into single units. The spike sorting can be done in real time. The template learning consists of spike detection based on the discrete Haar transform (DHT), feature extraction by clustering of spike amplitude and duration, classification based on rms error, and fabrication of templates. The developed algorithms can be implemented into real time systems using digital signal processors.
Polypyrrole (PPy)/multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) composites were prepared by in situ polymerization of pyrrole on the surface of MWCNTs templates to improve the ammonia gas sensing properties. PPy morphologies, formed on the surface of MWCNTs, were investigated by field emission scanning electron microscopy. The thermal stabilities of the PPy/MWCNTs composites were improved as the content of MWCNTs increased due to the higher thermal stability of the MWCNTs. PPy/MWCNTs composites showed synergistic effects in improving the ammonia gas sensing properties, attributed to the combination of efficient electron transfer between PPy/MWCNTs composites and ammonia gas, and the reproducible electrical resistance variation on PPy during the gas sensing process.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1464-1480
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2019
Robust tracking of infrared (IR) pedestrian targets with various backgrounds, e.g. appearance changes, illumination variations, and background disturbances, is a great challenge in the infrared image processing field. In the paper, we address a new tracking method for IR pedestrian targets via multi-feature local sparse representation (SR), which consists of three important modules. In the first module, a multi-feature local SR model is constructed. Considering the characterization of infrared pedestrian targets, the gray and edge features are first extracted from all target templates, and then fused into the model learning process. In the second module, an effective tracker is proposed via the learned model. To improve the computational efficiency, a sliding window mechanism with multiple scales is first used to scan the current frame to sample the target candidates. Then, the candidates are recognized via sparse reconstruction residual analysis. In the third module, an adaptive dictionary update approach is designed to further improve the tracking performance. The results demonstrate that our method outperforms several classical methods for infrared pedestrian tracking.
This paper describes a method of comfortableness evaluation using 4-channel EEGs. The proposed method uses the linear predictor coefficients as EEG feature parameters and neural network as comfortableness pattern classifier. For subject independent system, multi-templates are stored and the most similar template can be selected. Changing the temperature and humidity conditions, 4-channel EEG signals for 10 subjects are collected. As a result, the developed algorithm showed about 66.7% performance in the comfortableness evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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