3D point data acquired from laser scan or stereo vision can be quite noisy. A preprocessing step is often needed before a surface reconstruction algorithm can be applied. In this paper, we propose a nonparametric approach for noisy point data preprocessing. In particular, we proposed an anisotropic kernel based nonparametric density estimation method for outlier removal, and a hill-climbing line search approach for projecting data points onto the real surface boundary. Our approach is simple, robust and efficient. We demonstrate our method on both real and synthetic point datasets.
We classified preprocessing methods into (1) analytic methods, (2) methods for removing implied free variables, (3) methods using pivot or elementary row operations, (4) methods for removing linearly dependent rows and columns and (5) methods for dense columns. We noted some considerations to which should be paid attention when preprocessing methods are applied to interior point methods for linear programming. We proposed an efficient order of preprocessing methods and data structures. We also noted the recovery process for dual solutions. We implemented the proposed preprocessing methods. and tested it with 28 large scale problems of NETLIB. We compared the results of it with those of preprocessing routines of HOPDM, BPDPM and CPLEX.
건축, 토목, 의료, 컴퓨터 그래픽스 분야 등 다양한 분야에서 이용되는 3D point cloud는 최근 레이저 스캐너의 발달로 인해 그 용량이 점점 커지게 되었다. 컴퓨터 메모리의 용량을 넘어서서 모든 데이터를 한 번에 처리할 수 없는 대용량 3D point cloud를 가시화하고 편집하기 위해 여러 전처리 및 가시화 방법들이 소개되었고 본 논문에서 비교한 QSplat의 경우 3D 모델의 형상 확인과 용량 감소를 목적으로 원본 좌표를 손실 압축하여 저장하였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 3D point cloud를 정육면체 격자로 분할하고 center sampling을 통해 가상점 집합을 생성하며 가시화 과정에서 격자에 저장된 point 집합 취득을 통한 빠른 렌더링이 가능하다. 홍익대학교 인근 지역을 측정한 약 1억 2천만 개 point의 대용량 3D point cloud를 QSplat과 다단계 정육면체 격자 기반 방법으로 비교한 결과 전처리 과정에서는 QSplat이, 가시화 과정에서는 다단계 정육면체 격자 기반 방법이 빠른 속도를 보여주었다. 또한 다단계 정육면체 격자 기반 방법은 point의 원본 좌표를 저장하기에 추후 가시화 외에 편집, segmentation 등의 작업을 고려하여 고안되었다.
Generally MPS, standardized by IBM, is the input type of large scale linear programming problems, and there may be unnecessary variables or constraints. These can be discarded by preprocessing. As the size of a problem is reduced by preprocessing, the running time is reduced. And more, the infeasibility of a problem may be detected before using solution methods. When the preprocessing implemented by this paper is used in NETLIB problems, it removes unnecessary variables and constraints by 21%, 15%, respectively. The use of preprocessing gives in the average 21% reduction in running time by applying the interior point method. Preprocessing can detect 10 out of 30 infeasible NETLIB problems.
We have presented the tracing algorithm for center pixel of character image. Character image was read by scanner device. Performing the tracing process, it can be possible to detect feature points, such as branch point, stroke of 4 directions. So, the tracing process covers the thinning and feature point detection process for improving the processing time. Usage of suggested tracing algorithm instead of thinning that is the preprocessing of character recognition increases speed up to 5 times. The preprocessing chip has been designed by using single layer perceptron algorithm.
Corrosion can cause dangerous and expensive damage and failures of ship hulls and equipment. Therefore, it is necessary to maintain the vessel by periodic corrosion inspections. During visual inspection, many corrosion locations are inaccessible for many reasons, especially safety's point of view. Including subjective decisions of inspectors is one of the issues of visual inspection. Automation of visual inspection is tried by many pieces of research. In this study, we propose image preprocessing methods by image patch segmentation and thresholding. YOLOv5 was used as an object detection model after the image preprocessing. Finally, it was evaluated that corrosion detection performance using the proposed method was improved in terms of mean average precision.
This paper has been studied a Adaptive feature-factors based fingerprints recognition in many biometrics. we study preprocessing and matching method of fingerprints image in various circumstances by using optical fingerprint input device. The Fingerprint Recognition Technology had many development until now. But, There is yet many point which the accuracy improves with operation speed in the side. First of all we study fingerprint classification to reduce existing preprocessing step and then extract a Feature-factors with direction information in fingerprint image. Also in the paper, we consider minimization of noise for effective fingerprint recognition system.
This paper proposes a preprocessing method for tracking aircraft's take-off and lading. The method uses accumulative difference image technique for segmenting the object from the background, and obtains the centroid of the object exactly using centroid method. Then the moving object is analyzed and represented with the information such as feature point, velocity, and distance. A simulation result reveals that the proposed algorithm has good performance in segmenting and tracking the aircraft.
This paper describes the method of the Korean character recognition by means of feature points extraction. Also, the preprocessing neural chip for noise elimination, smoothing, thinning and feature point extraction has been designs. The subpatterns were separated by means of advanced index algorithm using mask, and recognized by means of feature points classification. The separation of the Korean character subpatterns was abtained about 97%, and the recognition of the Korean characters was abtained about 95%. The preprocessing neural chip was simulated on SPICE and layouted by double CMOS 2\ulcorner design rule.
위성에 탑재된 GPS 수신기의 관측 자료를 활용하여 저궤도위성의 정밀궤도 결정을 위해서 반드시 필요한 관측 자료 전처리에 관련된 연구를 수행하였다. 전처리 과정에서는 반송파 위상 자료와 코드 자료에 있는 사이클 슬립, 시계 오차, 불량 관측값, 이온층 지연 효과 등을 제거하거나 보정하여 일정한 간격으로 재정렬된 이중차분 자료를 생성한다. DGPS 방식을 이용하여 저궤도 위성의 정밀궤도결정을 수행하면 그 정밀도가 수 미터에서 수 센티미터 수준에 달하기 때문에 전처리 과정에서도 그 정밀도에 영향을 미치지 않을 정도로 관측 자료의 편집이 정밀하게 수행되어야 한다. 그러나 GPS수신기가 자료를 수집하는 시간간격에 따라 관측 자료를 분해할 수 있는 한계가 달라지기 때문에 자료의 수신시간간격은 전처리의 성능과 직결된다. 또한 수신기의 성능과 수신기를 탑재한 위성의 고도에 따라서 자료의 질이 달라지기도 하므로, 이 논문에서는 DGPS 방식에 의한 위성의 정밀궤도결정을 수행하기 위한 전처리 과정에서 수신시간간격, 수신기의 성능과 위성의 고도에 따른 전처리의 성능을 분석하여 시간간격과 수신기의 종류에 따라 사용할 수 있는 전처리 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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