Jo, Gyeong-Rae;Lee, Jong-Won;Kim, Mun-Sang;Song, Jae-Bok
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.4
s.175
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pp.848-857
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2000
A pick-and-place operation in 3-dimensional environment is basic operation for human and multi-purpose manipulators. However, there may be a difficult problem for such manipulators. Especially, if the object cannot be moved with a single grasp, regrasping, which can be a time-consuming process, should be carried out. Regrasping, given initial and final pose of the target object, is a construction of sequential transition of object poses that are compatible with two poses in the point of grasp configuration. This paper presents a novel approach for solving regrasp problem. The approach consists of a preprocessing and a planning stage. Preprocessing, which is done only once for a given robot, generates a look-up table which has information of kinematically feasible task space of end-effector through all the workspace. Then, using the table planning automatically determines possible intermediate location, pose and regrasp sequence leading from the pick-up to put-down grasp. Experiments show that the presented is complete in the total workspace. The regrasp planner was combined with existing path.
Interactive Typography is a process where a user communicates by interacting with text and a moving factor. This research covers interactive typography using real-time response to a user's gesture. In order to form a language-independent system, preprocessing of entered text data presents image data. This preprocessing is followed by recognizing the image data and the setting interaction points. This is done using computer vision technology such as the Harris corner detector and contour detection. User interaction is achieved using skeleton information tracked by a depth camera. By synchronizing the user's skeleton information acquired by Kinect (a depth camera,) and the typography components (interaction points), all user gestures are linked with the typography in real time. An experiment was conducted, in both English and Korean, where users showed an 81% satisfaction level using an interactive typography system where text components showed discrete movements in accordance with the users' gestures. Through this experiment, it was possible to ascertain that sensibility varied depending on the size and the speed of the text and interactive alteration. The results show that interactive typography can potentially be an accurate communication tool, and not merely a uniform text transmission system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2312-2325
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2013
In this paper, we propose a preprocessing method that it is to correct the distortion of text area in Korean signboard images as a preprocessing step to improve character recognition. Distorted perspective in recognizing of Korean signboard text may cause of the low recognition rate. The proposed method consists of four main steps and eight sub-steps: main step consists of potential vertical components detection, vertical components detection, text-boundary estimation and distortion correction. First, potential vertical line components detection consists of four steps, including edge detection for each connected component, pixel distance normalization in the edge, dominant-point detection in the edge and removal of horizontal components. Second, vertical line components detection is composed of removal of diagonal components and extraction of vertical line components. Third, the outline estimation step is composed of the left and right boundary line detection. Finally, distortion of the text image is corrected by bilinear transformation based on the estimated outline. We compared the changes in recognition rates of OCR before and after applying the proposed algorithm. The recognition rate of the distortion corrected signboard images is 29.63% and 21.9% higher at the character and the text unit than those of the original images.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.269-272
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2000
It is need to develop and apply a human pulse diagnosis system providing a quantitative and automatic analysis in the the oriental medicine. In order to analyze quantitatively the characteristic of pulsation, each of points had to be recognized accurately notifying the existence and the position of feature point in the wave form. And getting the period of human pulse. Thus, in this paper, it is proposed the preprocessing method of human pulse and the detection method of period by Wavelet Transformation. The human pulse is seprated from each band through Wavelet Transformation and feature points can be recognized through over the fact, and then the parameter of proposed Mac-Jin parameter is measured. Commonly, Human pulse signal has often various noises which are baseline drift, high frequency noise and so on. So it is significant to remove that noises. Thus, in this paper, the one period of human pulse is deciede and the feature points are detected after doing the preprocessing by wavelet transformation. As a result, it could be confirmed that this method is effective as a real program for the auto-diagnosis of human pulse.
Fingerprint recognition is a task to find a matching pattern in a database for a specific persons fingerprint. To accomplish this task, preprocessing, classification, and matching steps are taken for a large-scale fingerprint database but only the matching step is taken without classification for a small-scale database. The primary matching method is based on minutiae (ridge ending point, bifurcation). This matching method, however, requires a very complex computation to extract minutiae and match minutiae-to-minutiae accurately due to translation, rotation, nonlinear deformation of fingerprint and occurrence of spurious minutiae. In addition, this method requires a laborious preprocessing step in order to improve the quality of fingerprint Images. This paper proposes a new simple method to eliminate these problems. With this method, Gabor variance is used instead of minutiae for fingerprint recognition. The Gabor variance is computed from Gabor features that result from filtering a fingerprint image through Gabor filter. In this paper, this method is described and its test result is shown, demonstrating the potential of using this new method for fingerprint recognition.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.85-92
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2019
In this paper, we propose a efficient feature point extraction method that can solve the problem of performance degradation by introducing a preprocessing process when extracting feature points by utilizing the characteristics of 360-degree realistic media. 360-degree realistic media is composed of images produced by two or more cameras and this image combining process is accomplished by extracting feature points at the edges of each image and combining them into one image if they cover the same area. In this production process, however, the stitching process where images are combined into one piece can lead to the distortion of non-seamlessness. Since the realistic media of 4K-class image has higher resolution than that of a general image, the feature point extraction and matching process takes much more time than general media cases.
Near infrared (NIR) reflectance spectroscopy was employed to develop moisture content prediction model of pitch pine (Pinus rigida), red pine (Pinus densiflora), Korean pine (Pinus koraiensis), yellow poplar (Liriodendron tulipifera) wood below fiber saturation point. NIR reflectance spectra of specimens ranging from 1000 nm to 2400 nm were acquired after humidifying specimens to reach several equilibrium moisture contents. To determine the optimal moisture contents prediction model, 5 mathematical preprocessing methods (moving average (smoothing point: 3), baseline, standard normal variate (SNV), mean normalization, Savitzky-Golay $2^{nd}$ derivatives (polynomial order: 3, smoothing point: 11)) were applied to reflectance spectra of each specimen as 8 combinations. After finishing mathematical preprocessings, partial least squares (PLS) regression analysis was performed to each modified spectra. Consequently, the mathematical preprocessing methods deriving optimal moisture content prediction were 1) moving average/SNV for pitch pine and red pine, 2) moving average/SNV/Savitzky-golay $2^{nd}$ derivatives for Korean pine and yellow poplar. Every model contained three principal components.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.2
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pp.152-158
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2003
A machine-vision guided inspection system with go-no gauges for inspecting eggcrate assemblies in steam generators is considered. To locate the gauge at the right place, periodic corrective actions for its position and traveling direction are required. We present a machine vision algorithm for determining inserting position and traveling direction of the go-no gauge. The overall procedure of the algorithm is composed of camera calibration, eggcrate image preprocessing, grid-height adjustment, intersection point estimation between two intersecting grids, and adjustment of position and traveling direction of the gauge. The intersection point estimation is performed by using linear regression with a constraint. A test with a real eggcrate specimen shows the feasibility of the algorithm.
The proposed tracking algorithm approaches geometrical method or position, direction, width of vessel. This algorithm using continuity of vessel in spatial coordinates used to determine direction of the center point, after estimating boundary point in dynamic region. Therefore the tracking of vessel's contour is tracked contour as direction of entire contour in coronary artery. This algorithm is automatically processed by DIP as a compared with conventional method, because searching area varies adaptively to allocate searching region from extracted information at past. And ML estimation expressed robust method or angiography as evaluating sample values after preprocessing.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.5
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pp.382-393
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1991
In this paper, we propose a method for recognizing printed Korean characters using the Preceding Layer Driven multi-layer perceptron. The new learning algorithm which assigns the weight values to an integer and makes use of the transfer function as the step function was presented to design the hardware. We obtained 522 Korean character-image as an experimental object through scanner with 600DPI resolution. The preprocessing for feature extraction of Korean character is the separation of individual character, noise elimination smoothing, thinnig, edge point extraction, branch point extraction, and stroke segmentation. The used feature data are the number of edge points and their shapes, the number of branch points, and the number of strokes with 8 directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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