Kim, Song-Hwan;Lee, Tae-Young;Kim, Myun-Hee;Bae, Joon-Young;Lee, Sang-Ryong
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권2호
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pp.45-51
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2002
Recently the interest for the environment is increasing. So the criterion for the evaluation of the burner has changed. For efficient driving problem, if the thermal efficiency is higher and the oxygen in exhaust gas is lower, then burner is evaluated better. For environmental problem. burner must satisfy NOx limit, soot limit and CO limit. Generally the experienced operator judge of the combustion status of the burner by the color of flame. we don't still have any satisfactory solution against it. the relation of the combustion status and the color of the flame hasn't still been established. This paper is the study about the relation of the combustion status and the color of the flame. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. In this paper, it was proposed on the flame diagnosis technique of burner using image processing algorithm, the parameter extracted from the image of the flame was used as the input variables of the flame diagnostic system. at first, linear regression algorithm and multiple regression algorithm was used to obtain linear multi-nominal expression. Using the constructed inference algorithm, the amount of NOx and CO of the combustion gas was successfully inferred. the combustion control system will be realized sooner or later.
영상에서 배경을 제거하고 손을 분리하는 기술은 손 인식 연구에서 가장 먼저 수행되는 기술이며, 분리된 결과 영상의 성능에 따라 이후의 인식 단계의 성능이 결정되는 중요한 기술이다. 기존의 연구는 조명 및 배경의 변화에 취약하거나 다수의 사용자와 상호작용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 혼용하여 손을 분리하는 기술을 제안한다. 먼저 입력된 컬러 영상을 이용하여 복잡한 환경에서도 정확하게 영역 채움을 위한 초기 위치를 설정하였다. 이 위치를 기준으로 영역 채움 연산을 위한 한계 영역을 재설정하여 조명 변화로 침식된 영역을 포함하도록 하고, 깊이 영상에서 영역 채움 연산을 수행함으로써 조명과 환경의 변화에도 강인하게 손의 영역을 분리하도록 하였다. 또한, 이렇게 분리된 손의 영역을 이용하여 실시간으로 피부 모델을 학습함으로써 조명 환경에 적응적으로 피부 모델을 갱신하여 보다 강인한 인식 성능을 얻을 수 있었다. 이를 다양한 조명 및 배경 환경에서 기존의 알고리즘과 비교 실험을 수행하여 강인한 인식 성능을 확인할 수 있었으며, 특히 역광 환경과 같이 조명 변화가 극심한 환경에서 강인한 성능을 보여주었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.165-171
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2004
Robots will be able to coexist with humans and support humans effectively in near future. One of the most important aspects in the development of human-friendly robots is to cooperation between humans and robots. In this paper, we proposed a method for multi-object identification in order to achieve such human-centered system and robot localization in intelligent space. The intelligent space is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. The Intelligent Space achieves the human centered services by accelerating the physical and psychological interaction between humans and intelligent devices. As an intelligent device of the Intelligent Space, a color CCD camera module, which includes processing and networking part, has been chosen. The Intelligent Space requires functions of identifying and tracking the multiple objects to realize appropriate services to users under the multi-camera environments. In order to achieve seamless tracking and location estimation many camera modules are distributed. They causes some errors about object identification among different camera modules. This paper describes appearance based object representation for the distributed vision system in Intelligent Space to achieve consistent labeling of all objects. Then, we discuss how to learn the object color appearance model and how to achieve the multi-object tracking under occlusions.
Hegde, Vijayalaxmi;Jagadale, Basavaraj N.;Naragund, Mukund N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.556-564
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2021
Numerous spatial and transform-domain-based conventional denoising algorithms struggle to keep critical and minute structural features of the image, especially at high noise levels. Although neural network approaches are effective, they are not always reliable since they demand a large quantity of training data, are computationally complicated, and take a long time to construct the model. A new framework of enhanced hybrid filtering is developed for denoising color images tainted by additive white Gaussian Noise with the goal of reducing algorithmic complexity and improving performance. In the first stage of the proposed approach, the noisy image is refined using a high-dimensional non-local means filter based on Principal Component Analysis, followed by the extraction of the method noise. The wavelet transform and SURE Shrink techniques are used to further culture this method noise. The final denoised image is created by combining the results of these two steps. Experiments were carried out on a set of standard color images corrupted by Gaussian noise with multiple standard deviations. Comparative analysis of empirical outcome indicates that the proposed method outperforms leading-edge denoising strategies in terms of consistency and performance while maintaining the visual quality. This algorithm ensures homogeneous noise reduction, which is almost independent of noise variations. The power of both the spatial and transform domains is harnessed in this multi realm consolidation technique. Rather than processing individual colors, it works directly on the multispectral image. Uses minimal resources and produces superior quality output in the optimal execution time.
본 논문은 2D 가상 착의 시스템의 컬러 영상 분할 및 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 시스템은 컬러 영상 분할에 의해 2D 의류 모델 영상으로부터 분할된 의류 형상 영역에, 명도 차분 맵에 기반하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 색이나 명도에 상관없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴이나 직물 색을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 사실적인 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
Evaluation method of soil fertility by combination of soil color characteristics and survey data from soil map as well as chemical properties was investigated on total 35 field and pot experiments. Total 35 tobacco fields including 11 fields located at Cheonweon county in Chungnam Province, 9 fields located at Goesan county in Chungbuk Province, and 15 fields located at Youngcheon county in Kyongbuk Province were selected in 1984 to cover the wide range of distribution in landscape and soil attributes. Yields of tobacco grown on the plots of both the pot and field experiment which were not applied with any fertilizer were considered as basic fertility of the soil (BFS). The BFS was estimated by 32 independent variables including 15 chemical properties, 3 color characteristics, and 14 soil survey data from soil map. Twenty-four independent variables containing 16 quantitative variables selected from 24 quantitative variables by collinearity diagnostics and 8 qualitative variables, were classified and analyzed by multiple linear regression (MLR) of REG and GLM models of SAS. Tobacco yield of field experiment showed high variations by eight times in difference between minimum and maximum yield indicating the diverse soil fertility among the experimental fields. Evaluation for the BFS by the MLR including quantitative variables was still more confidential than that by a single index and that showed more improvement of coefficient of determination ($R^2$) in pot experiment than in field experiment. Evaluation for the BFS by MLR in field experiment was still improved by adding qualitative variables as well as quantitative variables. The variability in the BFS of field experiment was explained 43.2% by quantitative variables and 67.95% by adding both the quantitative and qualitative variables compared with 21.7% by simple regression with NO$_3$-N content in soil. The regression evaluation for the best evaluation of the BFS of field experiment by MLR included NO$_3$-N content, L value, and a value of soil color as quantitative variables and available soil depth and topography as qualitative variables. Consequently, it is assumed that this approach by the MLR including both the quantitative and qualitative variables was available as an evaluation model of soil fertility for tobacco field.
We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.
본 논문에서는 임의 시점에서의 장면을 생성하기 위한 3차원 모델링 및 렌더링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 공간상에 설치된 복수의 스테레오 카메라와 PC들로 구성되며 UDP를 이용해 연결되어 각 카메라에서 획득되고 분석된 영상 데이터들을 모델링 PC로 전송해 실시간으로 3차원 모델을 생성하고, 이로부터 사용자가 원하는 위치에서의 장면을 생성해 디스플레이 하게 된다. 제안된 알고리듬은 성능 평가 결과 기존의 알고리듬보다 좋은 성능을 보였으며, 구현된 시스템은 실시간으로 사용자에게 원하는 시점에서의 영상을 자연스럽게 제공함을 실험을 통해 검증하였다.
The presence of multiple populations is now well-established in most globular clusters (GCs) in the Milky Way. In light of this progress, here we suggest a new model explaining the origin of the Sandage period-shift and the difference in mean period of type ab RR Lyrae variables () between the two Oosterhoff groups. In our models, while matching the observed color-magnitude diagrams, the difference in is naturally reproduced as the instability strip is occupied by different subpopulations with increasing metallicity. The instability strip in the metal-poor group II clusters is populated by second generation stars (G2) with enhanced helium and CNO abundances, while the RR Lyraes in the metal-rich group I clusters are mostly produced by first generation stars (G1) without these enhancements. This population shift within the instability strip can create the observed period-shift between the two groups, since both helium and CNO abundances play a role in increasing the period of RR Lyrae variables. The presence of more metal-rich Oosterhoff group III clusters having RR Lyraes with longest can also be reproduced, if more helium-rich third generation stars (G3) are present in these GCs.
In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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