Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.9
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pp.77-85
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2011
In this paper, we propose an region segmentation and texture based feature extraction method which split the pavement and roadway from the camera which equipped to the visually impaired person during a walk. We perform the hough transformation method for detect the boundary between pavement and roadway, and devide the segmented region into 3-level according to perspective. Next step, split into pavement and roadway according to the extracted texture feature of segmented regions. Our walking assistance system use rotation-invariant LBP and GLCM texture features for compare the characteristic of pavement block with various pattern and uniformity roadway. Our proposed method show that can segment two regions with illumination invariant in day and night image, and split there regions rotation and occlution invariant in complexed outdoor image.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.625-635
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2014
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
We Propose a new feature normalization scheme based on eigenspace for achieving robust speech recognition. In general, mean and variance normalization (MVN) is Performed in cepstral domain. However, another MVN approach using eigenspace was recently introduced. in that the eigenspace normalization Procedure Performs normalization in a single eigenspace. This Procedure consists of linear PCA matrix feature transformation followed by mean and variance normalization of the transformed cepstral feature. In this method. 39 dimensional feature distribution is represented using only a single eigenspace. However it is observed to be insufficient to represent all data distribution using only a sin91e eigenvector. For more specific representation. we apply unique na independent eigenspaces to cepstra, delta and delta-delta cepstra respectively in this Paper. We also normalize training data in eigenspace and get the model from the normalized training data. Finally. a feature space rotation procedure is introduced to reduce the mismatch of training and test data distribution in noisy condition. As a result, we obtained a substantial recognition improvement over the basic eigenspace normalization.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.2C
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pp.16-24
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2005
In this paper, we proposed a face tracking algorithm for a viewpoint adaptive multi-view synthesis system. The original scene captured by a depth camera contains a texture image and 8 bit gray-scale depth map. From this original image, multi-view images can be synthesized which correspond to viewer's position by using geometrical transformation such as a rotation and a translation. The proposed face tracking technique gives a motion parallax cue by different viewpoints and view angles. In the proposed algorithm, tracking of viewer's dominant face initially established from camera by using statistical characteristics of face colors and deformable templates is done. As a result, we can provide motion parallax cue by detecting viewer's dominant face area and tracking it even under a heterogeneous background and can successfully display the synthesized sequences.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.1
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pp.116-122
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2010
This paper proposes a method for classifying targets robust to geometric transformations of targets such as rotation, scale change, translation, and pose change. Targets which have rotation, scale change, and shift is firstly classified based on CM(Confidence Map) which is generated by similarity, scale ratio, and range of orientation for SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) feature vectors. On the other hand, DB(DataBase) which is acquired in various angles is used to deal with pose variation of targets. Range of the angle is determined by comparing and analyzing the execution time and performance for sampling intervals. We experiment on various images which is geometrically changed to evaluate performance of proposed target classification method. Experimental results show that the proposed algorithm has a good classification performance.
We used in-situ synchrotron X-ray scattering to investigate phase transformations of octahedral tilted monoclinic $SrRuO_3$ (MSRO) and tetragonal SRO (TSRO) thin films on $SrTiO_3$ (STO) substrates. The octahedral tilted MSRO thin films were highly crystalline and the monoclinic distortion angle was $0.45^{\circ}$. The phase transition temperature from the MSRO to TSRO phase occurred at approximately $200^{\circ}C$ as a second order transition. Conversely, no phase transformations of the TSRO thin film occurred within the range from RT to $250^{\circ}C$. The octahedral $RuO_6$ rotation was strongly affected by the phase transformation in the SRO thin films.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.1207-1210
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2004
As many humans age, degenerative lumbar spinal stenosis (DLSS) becomes a major cause of lower limb discomfort and disability. By surgical treatment method of DLSS, the existing surgical treatment methods using internal fixation have showed degeneration changes of an adjacent vertebrae and loss of lumbar spine lordosis-kyphosis due to eliminating a motion. For solving the problems of internal fixation, a novel interspinous spacer has been developed to treat DLSS by surgical treatment method. In this study, we evaluated the biomechanical effects of the interspinous spacer on the kinematics of the porcine lumbar spine before and after insertion of the implant. For this purpose, a device that is capable of measuring 3-D motions were built based on direct linear transformation (DLT) algorithm written with MATLAB program. Results showed that in extension, a change of the mean angle between the intact and the implanted specimens at L4-L5 was 1.87 degree difference and the implant reduced the extension range of motion of the L4-L5 (p<0.05). But the range of motion in flexion, axial rotation and lateral bending at the adjacent segments was not statistically affected by the implant. In conclusion, we thought that interspinous spacer may have remedical value for DLSS by flexing human lumbar spine.
Image Guided Surgery (IGS) system which has variously tried in medical engineering fields is able to give a surgeon objective information of operation process like decision making and surgical planning. This information is displayed through 3D images which are acquired from image modalities like CT and MRI for pre-operation. The technique of image registration is necessary to construct IGS system. Image registration means that 3D model and the object operated by a surgeon are matched on the common frame. Major techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to additional trauma, its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone and generating noise data when 2D slice images are acquired by image modality because many markers are made of metal. Therefore, this paper developed shape-based registration technique to improve the limitation of fiducial marker based IGS system. Iterative Closest Points (ICP) algorithm was used to match corresponding points and quaternion based rotation and translation transformation using closed form solution applied to find the optimized cost function of transformation. we assumed that this algorithm were used in Total Knee replacement (TKR) operation. Accordingly, we have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks and this registration algorithm was evaluated in a femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration.
In general, camera calibration has to be gone ahead necessarily to estimate a position and an orientation of the object exactly using a camera. Autonomous land system in order to run a vehicle autonomously needs a camera calibration method appling a camera and various road environment. Camera calibration is to prescribe the confrontation relation between third dimension space and the image plane. It means to find camera calibration parameters. Camera calibration parameters using the paved road and the unpaved road are estimated. The proposed algorithm has been detected through the image processing after obtaining the paved road and the unpaved road. There is able to detect easily edges because the road lanes exist in the raved road. Image processing method is two. One is a method on the paved road. Image is segmentalized using open, dilation, and erosion. The other is a method on the unpaved road. Edges are detected using blur and sharpening. So it has been made use of Hough transformation in order to detect the correct straight line because it has less error than least-square method. In addition to, this thesis has been used vanishing point' principle. an algorithm suggests camera calibration method using Hough transformation and vanishing point. When the algorithm was applied, the result of focal length was about 10.7[mm] and RMS errors of rotation were 0.10913 and 0.11476 ranges. these have the stabilized ranges comparatively. This shows that this algorithm can be applied to camera calibration on the raved and unpaved road.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.4
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pp.415-423
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2001
This paper deals with the data processing method relative to reference frames through the calculation of absolute coordinates of permanent GPS site which was established at Sungkyunkwan University. In this paper. we computed the ITRF97 coordinates with high precision (0.0001 ppm) from GPS data analysis. Also, we derived the accurate coordinates referred to WGS84 and Korean Geodetic Datum (KGD) using transformation parameters provided. ITRF97 coordinates were computed by using the GIPSY-OASIS II (GOA II) software and the algorithms for determining the position developed Jet Propulsion Laboratory (JPL). The coordinates referred to WGS84 and KGD were derived from the transformation parameters provided by International Earth Rotation Service (IERS) and National Geography Institute (NGI). The parameters determined by NGI were calculated from the 2000 project of the establishment of geocentric coordinate system. We tested its availability through the comparison of the coordinates obtained from local GPS data analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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