비디오에서 우선 장면 전환 검출을 통해 생성된 키 프레임을 대상으로 프로젝션을 통하여 문자 인식을 수행하도록 한다. 텍스트의 자간 분리를 수직 프로젝션에 의해 분리 한다. 자소는 초성, 중성, 종성으로 분리하고 6가지 유형으로 분리한다. 자소 패턴 분리는 수평 프로젝션을 통하여 6가지 유형에 맞도록 분리한다. 자소는 수평, 수직, 사선, 역사선 방향으로 분리한다. 자소의 인식은 4-방향 프로젝션과 위치정보를 이용하여 인식하도록 한다.
Moire topography method isa well-known non-contacting 3-D measurement method as afast non-contact test for three-dimension shape measuring method. Recently, it's important to study the automatic three-dimension measurement by moire topography because it is frequently applied to the reverse engineering , the medical , the entertainment fields. Three-dimension measurement using projection of moire topography is very attractive because of its high measuring speed and high sensitivity. In this paper, the classical moire method is computerized-so called digital moire when a virtual grating pattern is projected on a surface, the captured image by the CCD camera has three-dimension information of the objects. The moire image can be obtained through a simple image processing and a reference grating pattern. and it provides similar results without physical grating pattern. digital projection moire topography turn out to be very effective for the three-dimension measurement of objects. Using different N-bucket algorithm method of digital projection moire topography is tested to measuring object with the 2-ambiguity problem. Experimental results prove that the proposed scheme is capable of finding measurement errors that decreased more by using the four-three step algorithm method instead of the same step in the phase shifting of different pitch.
3D geometric modeling of an object of interest has been intensively investigated in many fields including CAD/CAM and computer graphics. Traditionally, CAD and geometric modeling tools are widely used to create geometric models that have nearly the same shape of 3D real objects or satisfy designers intent. Recently, with the help of the reverse engineering (RE) technology, we can easily acquire 3D point data from the objects and create 3D geometric models that perfectly fit the scanned data more easily and fast. In this paper, we present 3D geometric model generation based on a stereo vision system (SVS) using random pattern projection. A triangular mesh is considered as the resulting geometric model. In order to obtain reasonable results with the SVS-based geometric model generation, we deal with many steps including camera calibration, stereo matching, scanning from multiple views, noise handling, registration, and triangular mesh generation. To acquire reliable stere matching, we project random patterns onto the object. With experiments using various random patterns, we propose several tips helpful for the quality of the results. Some examples are given to show their usefulness.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권2호
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pp.171-188
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2021
Due to an increased demand for longevity risk analysis, various stochastic models have been suggested to evaluate uncertainly in estimated life expectancy and the associated value of future annuity payments. Recently updated data allow us to analyze mortality for a longer historical period and extended age ranges. This study followed up previous case studies using up-to-date empirical data on Korean mortality and the recently developed R package StMoMo for stochastic mortality models analysis. The suitability of stochastic mortality models, focusing on retirement ages, was investigated with goodness-of-fit, validity of models, and ability of generating reasonable sets of simulation paths of future mortality. Comparisons were made across various types of models. Based on the selected models, the variability of important estimated measures associated with pension, annuity, and reverse mortgage were quantified using simulations.
Proton irradiation technology was used for the improvement of power diode switching characteristics. Proton irradiation was carried out at the energies of 2.32 MeV, 2.55 MeV, 2.97 MeV so that the projection range of irradiated proton would be at the metallurgical junction, depletion region and neutral region of pn diode, respectively. Dose conditions were varied into three conditions of 1${\times}$10$^{11}$ cm$^{-2}$ , 1${\times}$10$^{12}$ cm$^{-2}$ , 1${\times}$10$^{13}$ cm$^{-2}$ at each condition of energies. Characterization of the device was performed by I-V(current-voltage), C-V(capacitance-voltage) and trr(reverse recovery time) measurement. At the optimum condition of irradiation, the reverse recovery time of device has been reduced about 1/5 compared to that of original un-irradiated device.
본 논문은 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는 경우나, 영상 광고 등 많은 영상 관련 분야에 필요한 복원을 위하여 역사영 변환을 보다 더 효율적으로 하기 위한 고차의 비-스플라인을 적용한 방법을 제안한다. 사영은 정확한 정보를 오차가 존재하는 왜곡된 정보공간으로의 변형과정으로서, 정보에서 손실의 존재를 당연시하고 있는 과정이다. 또한, 역사영에서는 관측된 정보가 왜곡된 정보이기 때문에, 관측에 의존하여 사영과정에서 손실된 정보를 추정해 나가는 과정이 매우 어려운 난제로 연구되고 있다. 본 연구에서는 선형적으로 변형된 영상의 복원 방법 개선을 위하여 비-스플라인 내간법을 적용한 방법 중에서, 비-스플라인의 차수를 높인 방법을 사용한 새로운 방법을 제안하여, 역사영의 과정에서 적은 오차를 갖고 원래영상으로 복원하는 방법을 제안하였다. 실험에서는, 제안된 고차의 비-스플라인 내간법을 적용한 결과로서, 원래의 영상에 가까게 복원을 시키는 제안된 역변환 방법의 우수성을 보였다.
Presented in this paper is an adaptive measuring procedure of dental impression using the Structured Light System. While measuring a complex object, such as dental impression, in the reverse engineering, it is not possible to acquire all parts of the scanned surface. Missing scanned data is resulted in holes in a created triangular mesh. The focus of this paper is to introduce an algorithm for automatic identification of additional scanning orientations to fill holes that are created by a default scan. The proposed algorithm was developed by the three major technological requirements: camera visibility, projector visibility, data reliability. In order to satisfy the requirements, the proposed algorithm determines additional scanning orientation from the orientation of a projection plane derived from the average normal vector of boundary triangles.
To reconstruct the complete 3-D shape of an object, seveal range images form different viewpoints should be merged into a single model. The process of extraction of the transformation parameters between multiple range views is calle dregistration. In this paper, we propose a new algorithm to find the transformation parameters between multiple range views. Th eproposed algorithm consists of two step: initial estimation and iteratively update the transformation. To guess the initial transformation, we modify the principal axes by considering the projection effect, due to the difference fo viewpoints. Then, the following process is iterated: in order to extract the exact transformation parameters between the range views: For every point of the common region, find the nearest point among the neighborhood of the current corresponding point whose correspondency is defined by the reverse calibration of the range finder. Then, update the transformation to satisfy the new correspondencies. In order to evaluate the performance the proposed registration algorithm, some experiments are performed on real range data, acquired by space encoding range finder. The experimental results show that the proposed initial estimation accelerate the following iterative registration step.
Surface detection and parameter estimation in point cloud is a relevant subject in CAD/CAM, reverse engineering, computer vision, coordinate metrology and digital factory. In this paper we present a software for a fully automatic surface detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting, which work interactively. Our newly developed algorithms for orthogonal distance fitting(ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. We demonstrate the performance of the software on a variety of point clouds generated by laser radar, computer tomography, and stripe-projection method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.225-230
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2008
In this paper we embody a system that recognizes printed alphabet, numeral figures and symbols written on the keyboard for the recognition of English sentences. The image of the printed sentences is inputted and binarized, and the characters are separated by using histogram method that is the same as the existing character recognition method. During the abstraction of the individual characters, we classify one group that has not numerical information by the projection of the vertical center of the character. In case of another group that has the longer width than the height, we assort them by normalizing the width. The other group normalizes the height of the images. With the reverse application of the basic principle of the Japanese Puzzle to a normalized character image, the proposed system classifies and recognizes the printed numeral figures, symbols and characters, consequently we meet with good result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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