This paper proposes an algorithm for creating stereoscopic video from a monoscopic video. A viewer uses depth perception clues called a vanishing point which is the farthest from a viewer's viewpoint in order to perceive depth information from objects and surroundings thereof to the viewer. The viewer estimates the vanishing point with geometrical features in monoscopic images, and can perceive the depth information with the relationship between the position of the vanishing point and the viewer's viewpoint. In this paper, we propose a method to estimate a vanishing point with edge direction histogram in a general monoscopic image and to create a depth map depending on the position of the vanishing point. With the conversion method proposed through the experiment results, it is seen that stable stereoscopic conversion of a given monoscopic video is achieved.
Learning and analyzing 3D point clouds with deep networks is challenging due to the limited and irregularity of the data. In this paper, we present a data-driven point cloud augmentation technique. The key idea is to learn multilevel features per point and to reconstruct to a similar point set. Our network is applied to a projection loss function that encourages the predicted points to remain on the geometric shapes with a particular target. We conduct various experiments using ShapeNet part data to evaluate our method and demonstrate its possibility. Results show that our generated points have a similar shape and are located closer to the object.
This research, which has been planned to appreciate the features of continuous observation of space, has applied the procedure of acquiring continuous visual information when the act of watching takes place along the time to analyze the space characteristics through the scenes and time so that the features of attention shown in the process of acquiring visual information at the time of observing continuous scenes might be estimated. For analysis of the features of continuous observation was set up the premise that the features of observation and perception vary depending on gender, when the women shops in department stores were selected as research objects. The observation features found at the time of continuous observation of selling spaces in department stores were focused on two analysis methods in order to compare the differences and characteristics of the two. The followings are the findings. First, the area with predominant observation was found to be 87.1% in both methods. It was found that the analysis of observation features by "Analysis I" was useful for inter-sectional comparison of continuous images. Second, in case of extracting predominant sections, the ceiling or the structures which are the backgrounds rarely attracted any eyes. Depending on analysis method, there was the gap of 14.3%~25.0% between observed sections. Third, in case that the hall is curved, the eyes were found to be expanded from side to side and up and down. The review of observation numbers of predominant sections makes it possible to decide whether it should be regarded as (1) unstability or (2) expanding search, and when the images are enlarged from distant view to close-range view, the weakening vanishing point results in the increase of expanded search of surroundings. Accordingly, it was found that the characteristics of images has effects on the observation features when any space was continuously observed. Furthermore, the difference of analysis methods also was found to be likely to cause big differences in the results of analyzing observation features.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.141-147
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2006
BOK-X12-ARIMA has been developed by the Bank of Korea in order to accomodate special features such as lunar effect, labor day and election effect which are intrinsic in Korean seasonal time series. Irregular component resulting from BOK-X12-ARIMA is usually treated as white noise time series. If this shows dependency structure, it may be advisable to incorporate dependency in irregular component into prediction. This article illustrates how to refine point forecast using dependency structure in irregular component.
We propose a mathematical model to analyze the performance of TD-CDMA/TDD systems in terms of call blocking probability and then find the optimum time-slot switching-point at the smallest call blocking probability considering asymmetrical traffic load distribution for various kinds of service applications.
Point cloud is a flexible set of points that can provide a scalable geometric representation which can be applied in different computer graphic task. We propose a method based on EdgeConv and densely connected layers to aggregate the features for better classification. Our proposed approach shows significant performance improvement compared to the state-of-the-art deep neural network-based approaches.
In this study, a class of nonlinear boundary fractional Caputo Volterra-Fredholm integro-differential equations (CV-FIDEs) is taken into account. Under specific assumptions about the available data, we firstly demonstrate the existence and uniqueness features of the solution. The Gronwall's inequality, a adequate singular Hölder's inequality, and the fixed point theorem using an a priori estimate procedure. Finally, a case study is provided to highlight the findings.
본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.
본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.
Objectives: Facial diagnosis is an important part of clinical diagnosis in traditional East Asian Medicine. In this paper, using a fully automated facial shape analysis system, we show that facial morphological features are associated with cold pattern. Methods: The facial morphological features calculated from 68 facial landmarks included the angles, areas, and distances between the landmark points of each part of the face. Cold pattern severity was determined using a questionnaire and the cold pattern scores (CPS) were used for analysis. The association between facial features and CPS was calculated using Pearson's correlation coefficient and partial correlation coefficients. Results: The upper chin width and the lower chin width were negatively associated with CPS. The distance from the center point to the middle jaw and the distance from the center point to the lower jaw were negatively associated with CPS. The angle of the face outline near the ear and the angle of the chin line were positively associated with CPS. The area of the upper part of the face and the area of the face except the sensory organs were negatively associated with CPS. The number of facial morphological features that exhibited a statistically significant correlation with CPS was 37 (unadjusted). Conclusions: In this study of a Korean population, subjects with a high CPS had a more pointed chin, longer face, more angular jaw, higher eyes, and more upward corners of the mouth, and their facial sensory organs were relatively widespread.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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