This paper proposes a CSG-based representation scheme for heterogeneous objects including multi-material objects and Functionally Graded Materials (FGMs). In particular, this scheme focuses on the construction of complicated heterogeneous objects guaranteeing desired material continuities at all the interfaces. In order to create various types of heterogeneous primitives, we first describe methods for specifying material composition functions such as geometry-independent, geometry-dependent functions. Constructive Material Composition (CMC) and corresponding heterogeneous Boolean Operators (e.g. material union, difference, intersection. and partition) are then proposed to illustrate how material continuities are dealt with. Finally, we describe the model hierarchy and data structure for computer representation. Even though the proposed scheme alone is sufficient for modeling all sorts of heterogeneous objects, the proposed scheme adopts a hybrid representation between CSG and decomposition. That is because hybrid representation can avoid the unnecessary growth of binary trees.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.172-186
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2024
With the globalization of the film industry, ethnic minority films have been developed and studied by many scholars for their special ethnic representation. The film "Tharlo" directed by Pema Tseden carefully explores the identity anxiety of a Tibetan shepherd. Through the connection and separation between the protagonist and traditional culture, it shows a complexity of modern ethnic identity for minority people. This study explores what kind of cinematic techniques and symbolic elements the director uses to shape ordinary characters, build a narrative space, and show ethnic representation. This paper puts forward a theoretical framework combining cinematic quantitative methods with qualitative narrative and semiotic analysis, aiming to deepen our understanding of cinematic techniques and ethnic representation, and provides a new perspective and profound insights for discussing the complexity faced by ethnic minorities in contemporary films. This study finds that Tseden's "Tharlo" successfully portrays the complex transformation of Tibetan cultural identity in the context of globalization and modernization through cinematic techniques such as fixed camera positions, long take and black-and-white cinematography, combined with the use of symbolic elements like mirrors, lambs and identity cards.
A holistic representation, such as sparse ceding or independent component analysis (ICA), was successfully applied to explain early auditory processing and sound classification. In contrast, Part-based representation is an alternative way of understanding object recognition in brain. In this paper. we employ the non-negative matrix factorization (NMF)[1]which learns parts-based representation for sound classification. Feature extraction methods from spectrogram using NMF are explained. Experimental results show that NMF-based features improve the performance of sound classification over ICA-based features.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2346-2362
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2016
As one of the most important issues in computer vision and image processing, online object tracking plays a key role in numerous areas of research and in many real applications. In this study, we present a novel tracking method based on the proposed structured sparse representation model, in which the tracked object is assumed to be sparsely represented by a set of object and background templates. The contributions of this work are threefold. First, the structure information of all the candidate samples is utilized by a joint sparse representation model, where the representation coefficients of these candidates are promoted to share the same sparse patterns. This representation model can be effectively solved by the simultaneous orthogonal matching pursuit method. In addition, we develop a tracking algorithm based on the proposed representation model, a discriminative candidate selection scheme, and a simple model updating method. Finally, we conduct numerous experiments on several challenging video clips to evaluate the proposed tracker in comparison with various state-of-the-art tracking algorithms. Both qualitative and quantitative evaluations on a number of challenging video clips show that our tracker achieves better performance than the other state-of-the-art methods.
This study was carried out to find the general representation methods of wall with respaect to the Korean treaditional atmosphere based on case studies, 16 case studies were classified into two categores : traditional walls and designed walls expressing the treaditional atmosphere. And the representation methods of walls were viewed by two sides : the type of message and the role of sign. The results were summarized as follows ; ■ To reproduce the traditional walls is possible, in this case the role of sign is icon. ■ To reproduce or represint the visual element of the traditional walls will be also possible, in this case the role of sign is index. It is recommended to use 3 types of message in representing methods of walls expressing the Korean traditional atmosphere. ■ Shape ; Approach to shape is more effective than maerial or figure. It is possible to represent the shape element of the traditional walls. Specially, it will be effective to utilize the capital of traitional walls as shape element. ■ Material ; Conventional materials with less artificial processing used at traditional walls will be better suited. ■ Figure ; To utilize the traditional figures is possible. Specially, it will be effective to utilize the traditional figures as design approach with respaect to the sense of place. Futher research is required to find out the relationship between the meaning and the design mechanics.
In this paper, a new learning methodology for Kernel Methods is suggested that results in a sparse representation of kernel space from the training patterns for classification problems. Among the traditional algorithms of linear discriminant function(perceptron, relaxation, LMS(least mean squared), pseudoinverse), this paper shows that the relaxation procedure can obtain the maximum margin separating hyperplane of linearly separable pattern classification problem as SVM(Support Vector Machine) classifier does. The original relaxation method gives only the necessary condition of SV patterns. We suggest the sufficient condition to identify the SV patterns in the learning epochs. Experiment results show the new methods have the higher or equivalent performance compared to the conventional approach.
There are several methods, in the literature, for finding the fuzzy optimal solution of fully fuzzy transportation problems (transportation problems in which all the parameters are represented by fuzzy numbers). In this paper, the shortcomings of some existing methods are pointed out and to overcome these shortcomings, a new method (based on fuzzy linear programming formulation) is proposed to find the fuzzy optimal solution of unbalanced fuzzy transportation problems with a new representation of trapezoidal fuzzy numbers. The advantages of the proposed method over existing method are discussed. Also, it is shown that it is better to use the proposed representation of trapezoidal fuzzy numbers instead of existing representation of trapezoidal fuzzy numbers for finding the fuzzy optimal solution of fuzzy transportation problems. To illustrate the proposed method a fuzzy transportation problem (FTP) is solved by using the proposed method and the obtained results are discussed. The proposed method is easy to understand and to apply for finding the fuzzy optimal solution of fuzzy transportation problems occurring in real life situations.
To propose the construction of architectural interior design and communication using graphic, web3D, it was studied the kind and character of various representation methods that can be embodied in an architectural interior design on the web, and looks into whether these ways can be adapted to an architectural interior design process. Especially, the use of the current techniques on graphic and CAD data give the most suitable effect by using the integrated data such as vector animation, an interaction of object VR(Virtual Reality), a high quality of panorama VR, and data treatment and its interaction of drawing of cad data. As a result, the single data format shows not only one image representation but also a stream of continuous operation through a change into another format. But this desired study expects that another next studies will go on interaction and integration of digital format with increase of transmission speed expected in the future, and a digital model and its practical methods.
Most current 3D digital maps are 2.5 dimension models based on DEM, which can only be recognized, browsed and operated by a special software, far from meeting the needs of a modern digital city (global) with the distributed, isomerous and multiple application on the real 3D representation and open sharing models. In this paper, a new generation digital city oriented 3D digital map is studied. Firstly, a real 3D digital map representation is presented. And then, some key techniques and methods for browser-based 3D digital map’s representation, display and operation are introduced, which can realized the open sharing of 3D map in distributed, isomerous and multiple application environment. Furthermore, the scale driving technique of proposed 3D digital map is also studied. And currently, some developments based on some of the above methods are being carried to provide key and general platform for other application software’s development.
The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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