SURF is a robust local invariant feature descriptor and has been used in many applications such as object recognition. Even though this algorithm has similar matching accuracy compared to the SIFT, which is another popular feature extraction algorithm, it has advantage in matching time. However, these descriptors do not consider relative location information of extracted interesting points to guarantee rotation invariance. Also, since they use gray image of original color image, they do not use the color information of images, either. In this paper, we propose a method for improving matching performance of SURF descriptor using the color and relative location information of interest points. The location information is built from the angles between the line connecting the centers of interest points and the orientation line constructed for the center of each interest points. For the color information, color histogram is constructed for the region of each interest point. We show the performance of our scheme through experiments.
Recently, owing to the technology advances in computer science and image processing, age of face classification have become prevalent topics. It is difficult to estimate age of facial shape with statistical figures because facial shape of the person should change due to not only biological gene but also personal habits. In this paper, we proposed a robust age of face classification method by using Gabor feature and fuzzy support vector machine(SVM). Gabor wavelet function is used for extracting facial feature vector and in order to solve the intrinsic age ambiguity problem, a fuzzy support vector machine(FSVM) is introduced. By utilizing the FSVM age membership functions is defined. Some experiments have conducted to testify the proposed approach and experimental results showed that the proposed method can achieve better age of face classification precision.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
In this paper, we propose a framework for improving the performance of semantic segmentation of agricultural multispectral image using feature fusion techniques. Most of the semantic segmentation models being studied in the field of smart farms are trained on RGB images and focus on increasing the depth and complexity of the model to improve performance. In this study, we go beyond the conventional approach and optimize and design a model with multispectral and attention mechanisms. The proposed method fuses features from multiple channels collected from a UAV along with a single RGB image to increase feature extraction performance and recognize complementary features to increase the learning effect. We study the model structure to focus on feature fusion and compare its performance with other models by experimenting with favorable channels and combinations for crop images. The experimental results show that the model combining RGB and NDVI performs better than combinations with other channels.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.9
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pp.5446-5451
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2014
Because there are some mistakes by hand in processing electronic maps using a navigation terminal, this paper proposes an automatic offline recognition for traffic signs, which are considered ingredient navigation information. Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA), which have been used widely in the field of 2D face recognition as computer vision and pattern recognition applications, was used to recognize traffic signs. First, using PCA, a high-dimensional 2D image data was projected to a low-dimensional feature vector. The LDA maximized the between scatter matrix and minimized the within scatter matrix using the low-dimensional feature vector obtained from PCA. The extracted traffic signs under a real-world road environment were recognized successfully with a 92.3% recognition rate using the 40 feature vectors created by the proposed algorithm.
The -advent of electronic navigation equipment and trustworthy computer which provides people with convenience made the management system by one-man bridge operation or the least people who are needed possible through the integration of communication network with various navigation equipment and related institution. One of the most needed ultra-modem navigation device for a mate, ECDIS is a core equipment for navigation in ENS that notifies peril to mate as well as supervises all tasks in hydrographical chart, voyage planning, course monitoring and voyage recording. We should make coast and ocean voyage planning first, for the secure navigation which is considering the course circumstances and next, for the reduction of voyage dates in economical aspect. There needs a thoughtful consideration about the feature of the ship itself and the course with weather condition in taking up the course and also we have to take into accounts about appropriate distance between ships. Considering the essential conditions of ECDIS the indispensable device in the future, it was developed the basic principle for voyage planning algorithm for officer and programmed to real implementation available. In this paper including most of the requirements in ECDIS performance standard I mentioned about such a basic and a core Principle with real application by using the Visual C++ programming language. The voyage plan includes the function that indicate and modifies all the way points in the course from department port to arrival port with erasing the wrong way points. Also, it provides in a document form that shows ETA at glance in average speed sailing.
A method for improving the integrated navigation performance in the INS/GPS navigation system by the considering that the condition that the geometric arrangement of the satellite is degraded due to limitation of the line of sight of the satellite such as geographic feature and GPS signal jamming is proposed. A variable covariance extended Kalman filter (VCEKF) that correlated to the measured covariance to the DOP of GPS is suggested. The navigation performance of integrated navigation system using EKF and VCEKF is analyzed by Monte-Carlo simulations. The result is verified that VCEKF has better estimation performance than EKF using fixed covariance on condition that DOP value is larger than the smaller value.
One of the main uses for ship simulators is I the field of port design, and an increasing number of simulators, of vary in degree s of fidelity, are being used for this purpose. An essential feature of all such simulators is their visual scene, which must be of sufficient fidelity to convey the key visual cues adequately. This paper examines the ability of a number of experienced mariners to perceive speeds and distances correctly using Computer Generated Imagery visual scenes of different fidelity, compared with their performance at sea.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.05a
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pp.87-88
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2018
본 연구에서는 국제수로기구(IHO)에서 제정한 S-100/10X 표준의 지속적 안정화를 위해 S-100 표준화 등록소(S-100 GI Registry)를 신규로 구축하였다. 이를 통하여 S-100 기반의 다양한 제품표준 사양에서 사용되는 피쳐 정보와 심볼을 체계적으로 관리하고 이용할 수 있을 것으로 예측된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2020.11a
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pp.75-77
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2020
There was an outbreak of COVID-19 on the Diamond Princess cruise ship. Distinguishing close contacts is the important problem to be addressed. Close contacts mean people who stays with the patients of disease like COVID-19 over a period of time. The passenger position on board can be obtained by indoor positioning technology. The feature of close contacts is similar location with COVID-19 patients. Therefore, this paper proposed the idea of distinguishing close contacts on board based on DBSCAN algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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