To test preschool children's medium- long distance stereoscopic vision normal average value, and intermittent strabismus children,s medium-long distance stereoscopic vision acuteness is the goal of this study. The software of random stereoscopic vision and graph, which is developed by Hu-Chong etc has been used, to test 414 cases normal preschool children and 19 cases intermittent exotropia childrens medium-long distance (1-5 m) stereoscopic vision (before operation and after operation). The normal average value of preschool children's medium-long distance stereoscopic vision was achieved. Intermittent exotropia children's stereoscopic vision acuteness was declined with the increase of distance. This method can provide reference as screening abnormal stereoscopic vision during scientific research and clinical work.
본 논문은 DSP를 이용한 스테레오 비젼 로봇의 설계에 관한 연구이다. 스테레오 비젼 로봇은 제어 시스템, 비젼 시스템, 그리고 호스트 컴퓨터로 구성된다. 비젼 시스템은 32비트 DSP 프로세서를 기반으로 구현하였고, 스테레오 영상 처리는 상관계수법을 적용하였다. 실험 결과, 영상인식에 의해 로봇의 제어가 원활하게 되었으며, 영상인식률은 약 95%를 얻었다.
Purpose. The purpose of this study was to investigate the effect of lens color of sunglasses on stereoacuity by experiment. Methods. We conducted a stereotaxic test using a RANDOM DOT with a polarizing lens at an examination distance of 40 cm in 100 men and women aged 20 to 60 years without any specific ocular disease. Then, seven kinds of PVC color film such as yellow, black, brown, red, purple, blue and green were put on the polarizing lens and the stereoscopic examination was carried out again. Results. When the lens color of the sunglasses is yellow, black, and brown, it affects less stereoscopic effect. However, red, purple, blue, and green have much influence on stereoscopic effect. Especially, the red and purple colors affected the stereoscopic vision. In blue and green, the effect of stereoscopic vision was different according to the people. Conclusions. Depending on the lens color of the sunglasses, stereoscopic vision is affected, which can cause problems in binocular vision. Therefore, when choosing sunglass lens color, many buyers need to pay attention.
This paper describes two kinds of neural networks for stereoscopic vision, which have been applied to an identification of human speech. In speech recognition based on the stereoscopic vision neural networks (SVNN), the similarities are first obtained by comparing input vocal signals with standard models. They are then given to a dynamic process in which both competitive and cooperative processes are conducted among neighboring similarities. Through the dynamic processes, only one winner neuron is finally detected. In a comparative study, with, the average phoneme recognition accuracy on the two-layered SVNN was 7.7% higher than the Hidden Markov Model (HMM) recognizer with the structure of a single mixture and three states, and the three-layered was 6.6% higher. Therefore, it was noticed that SVNN outperformed the existing HMM recognizer in phoneme recognition.
In this paper, the problem of a viewer's head tracking in a desktop-based interactive stereoscopic display system is considered. A fast and low-cost approach to the problem is important for such a computing environment. The system under consideration utilizes a shuttle glass for stereoscopic display. The proposed method makes use of an image taken from a single low-cost video camera. By using a simple feature extraction algorithm, the obtained points corresponding to the image of the user-worn shuttle glass are used to estimate the glass center, its local 'yaw' angle, as measured with respect to the glass center, and its global 'yaw' angle as measured with respect to the camera location. With these estimations, the stereoscopic image synthetic program utilizes those values to interactively adjust the two-view stereoscopic image pair as displayed on a computer screen. The adjustment is carried out such that the so-obtained stereoscopic picture, when viewed from a current user position, provides a close-to-real perspective and depth perception. However, because the algorithm and device used are designed for fast computation, the estimation is typically not precise enough to provide a flicker-free interactive viewing. An error concealment method is thus proposed to alleviate the problem. This concealment method should be sufficient for applications that do not require a high degree of visual realism and interaction.
This paper describes how to generate stereoscopic sonar images by using multibeam data. Both parallel and crossing methods were used to create stereoscopic vision of the seafloor. Stereoscopic sonar images might provide reality and more detailed information of the target and the seafloor topography.
Using high resolution stereoscopic imaging system three digital elevation model of tunnel face is acquired. The images oriented within a given tunnel coordinate system are brought into a stereoscopic vision system enabling three dimensional inspection and evaluation. The possibilities for the prediction ahead and outside of tunnel face have been improved by the digital vision system with 3D model. Interpolated image structures of rock mass between subsequent stereo images will enable to model the rock mass surrounding the opening within a short time at site. The models shall be used as input to numerical simulations on site, comparison of expected and encountered geological conditions, and for the interpretation of geotechnical monitoring results.
Human visual system infers 3D vision through stereo disparity in the stereoscopic images, and stereo visioning are recently being used in consumer electronics which has resulted in much research in the application field. Basically, stereo vision system consists of four processes, which are cost computation, cost aggregation, disparity calculation, and disparity refinement. In this paper, we present and evaluate the existing various methods, focusing on cost aggregation for stereo vision system to comparatively analyze the performance of their algorithms for a given set of resources. Experiments show that Normalized Cross Correlation and Zero-Mean Normalized Cross Correlation provide higher accuracy, however they are computationally heavy for embedded system in the real time systems. Sum of Absolute Difference and Sum of Squared Difference are more suitable selection for embedded system, but they should be required on improvement to apply to the real world system.
본 연구는 입체 시각을 위한 신경망에 대한 연구 결과로서 인간의 음성을 인식하는데 적용된다. 입체 시각신경망(SVNN)에 기반한 음성인식에서, 먼저 입력된 음성 신호를 표준 모델과 비교함으로써 유사성이 얻어진다. 이 값들은 다이나믹한 처리 과정으로 주어지고 이웃한 신경소자들 사이에서 경쟁적이고 협력적인 처리를 거치게 된다. 이러한 다이나믹한 처리과정을 통해 단 하나의 가장 우수한 신경세포(winner neuron)만이 최후에 검출된다. 비교연구에서 2층 구조의 SVNN은 HMM 인식기보다 인식정확도 측면에서 7.7% 더 높았다. 평가 결과. SVNN은 기손리 HMM 인식기 성능을 능가하는 것으로 나타났다.
Direct and inverse mathematical operators of stereo transformation (stereo operators) are studied in this paper. The stereo operators install a one-to-one correspondence between three dimensional coordinates of any point in space and the stereo coordinates which can be displayed on the screen under the given conditions, i.e. stereo vision base and the position of viewer. The stereo operators can be applied to the analyses of stereoscopic image distortions when the stereo vision base and the position of viewer are changed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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