International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.131-139
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2016
Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 기반으로 구현된 3D 스케일러블 코덱에서 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 제안한다. 기존의 3D-HEVC에서는 dependent view를 부호화 할 때, 자신의 깊이 영상이 존재하지 않아 이웃 view의 base view의 깊이 영상을 이용하여 텍스처를 부호화한다. 하지만 스케일러블 부호화를 지원하는 형태의 3D-HEVC에서는 자신의 하위 spatial layer의 깊이영상을 이용하여 부호화 할 수 있다. 본 논문에서는 3D 스케일러블 코덱에서 텍스처 정보를 부호화하기 위한 향상된 깊이영상 예측방법을 제안한다. 저자들이 구현한 3D 스케일러블 코덱을 이용하여 제안한 알고리즘으로 실험을 한 결과, 제안하는 알고리즘이 기존 기술 대비 효율적인 것을 확인 할 수 있었다.
Human influence on soil formation has dramatically increased with human civilization and industry development. Increase of anthropogenic soils induced researches on the anthropogenic soils; classification, chemical and physical characteristics of anthropogenic soils and plant growth from anthropogenic soils. However there have been no comprehensive analyses on soil pore or physical properties of anthropogenic soils from 3 dimensional images in Korea. The objectives of this study were to characterize physical properties of anthropogenic paddy field soils by depth and to find differences between natural and anthropogenic paddy field soils. Soil samples were taken from two anthropogenic and natural paddy field soils; anthropogenic (A_c) and natural (N_c) paddy soils with topsoil of coarse texture and anthropogenic (A_f) and natural (N_f) paddy soils with topsoil of fine texture. The anthropogenic paddy fields were reestablished during the Arable Land Remodeling Project from 2011 to 2012 and continued rice farming after the project. Natural paddy fields had no artificial changes or disturbance in soil layers up to 1m depth. Samples were taken at three different depths and analyzed for routine physical properties (texture, bulk density, etc.) and pore properties with computer tomography (CT) scans. The CT scan provided 3 dimensional images at resolution of 0.01 mm to calculate pore radius size, length, and tortuosity of soil pores. Fractal and configuration entropy analyses were applied to quantify pore structure and analyze spatial distribution of pores within soil images. The results of measured physical properties showed no clear trend or significant differences across depths or sites from all samples, except the properties from topsoils. The results of pore morphology and spatial distribution analyses provided detailed information of pores affected by human influences. Pore length and size showed significant decrease in anthropogenic soils. Especially, pores of A_c had great decrease in length compared to N_c. Fractal and entropy analyses showed clear changes of pore distributions across sites. The topsoil layer of A_c showed more degradation of pore structure than that of N_c, while pores of A_f topsoil did not show significant degradation compared with those of N_f. These results concluded that anthropogenic soils with coarse texture may have more effects on pore properties than ones with fine texture. The reestablished paddy fields may need more fundamental remediation to improve physical conditions.
본 논문에서는 텍스쳐 추출시 제한된 수의 참여 영상을 이용한 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하는 효과적인 알고리듬을 제안하였다. 기존의 알고리듬이 정규화된 물체 공간에서 X-Y 평면을 삼각패치로 나누고 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 삼각패치의 텍스쳐를 추출하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 달리 텍스쳐 추출시 참여 영상의 수를 제한하여 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하였다. Dragon, santa, city 그리고 kid의 multi-view 영상세트에 대해 실험한 결과 제안된 알고리듬으로 텍스쳐를 추출한후 이로부터 복원된 영상의 신호 대 잡음비(SNR)는 기존의 알고리듬으로 처리된 후 복원된 영상의 신호 대 잡음비보다 평균 0.2dB 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상은 기존의 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상보다 영상의 화질이 개선됨을 관찰할 수 있었다.
We fabricated the Au/Ni template for YBCO coated conductors and evaluated texture formation and the microstructural evolution. The cube textured Ni substrate was fabricated by rolling and recrystallization annealing, and subsequently Au layer formed on the substrate by electroless-plating method. The texture was evaluated by pole-figure with x-ray goniometer with orientation distribution function (ODF) analysis. The surface roughness and grain boundary morphology of template were characterized by atomic force microscopy (AFM) We observed that Au layer deposited epitaxially on Ni substrate and formed a strong cube texture when plating time was optimized. The full-width at half-maximum (FWHM) was $8.4^{\circ}$ for out-of-plane and $9.98^{\circ}$ for in-plane texture for plating time of 30 min. Microstructural observation showed that the Au layer was homogeneous and dense without formation of crack/microcrack. In addition, we observed that root-mean-square (RMS) and depth of grain boundary were 14.6 nm and 160 $\AA$ for the Au layer, respectively, while those were 27.0 nm and 800 $\AA$ for the Ni substrate, indicating that the electoless-plated Au layer had relatively smooth surface and effectively mollified grain groove.
TOPMODEL의 지하수면길이 분포에 대한 예측능력을 평가하기 위해 2개 기본가정과 지하수면깊이에 대한 지배방정식을 검증하였다. 검증에는 토양두께가 얇은 급경사 사면의 수문관측과 토양조사 자료를 이용하였다. 조사사면에서 지하수면반응과 토양의 수리적 특성은 지형경사와 평행하는 수리경사, 지하수면깊이에 지수함수적으로 감소하는 투수량계수 등과 같은 TOPMODEL의 기본가정과 일치하였다 토양의 투수량계수감소율(f)과 토성은 지표부터 깊이 0.3m까지 사면전체에서 공간적으로 균질하지만, 토성과 f의 수직적인 변화로 깊이 0.3m 아래부터 공간적으로 불균질한 특성을 보인다. 조사사면에서 TOPMODEL의 지배방정식은 f값이 공간적로 균질한 깊이의 지하수면깊이 분포를 예측하는데 적용할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 모델기반 3차원 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 기법을 제안한다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 정보 영상을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리된 깊이 정보는 OpenGL 상에서의 일정 간격의 꼭지점 정보로 샘플링 되며, 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑을 위한 다각형을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay triangulations) 기법을 적용한다. 이렇게 구성된 다각형 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 동영상 출력 가능한 객체를 만들게 된다.
As the amount of rice straw collected increases, green manure crops are used to provide the needed organic matter. However, as green manure crops generate methane in the process of decomposition, we tested with different tillage depths in order to reduce the emission. The atmosphere temperature of the chamber was $25{\sim}40^{\circ}C$ during the examination of methane and soil temperature was $2{\sim}10^{\circ}C$ lower than air temperature. The redox potential (Eh) of the soil drastically fell right before irrigated transplanting and showed -300~-400 mV during the cultivating period of rice (7~106 days after transplant). When hairy vetch was incorporated to soil and the field was not irrigated, the generation of methane did not occur from 12 to 4 days before transplanting rice and started after irrigation. Regarding the pattern of methane generation during the cultivation of rice, methane was generated 7 days after transplanting, reached the pinnacle at by 63~74 days after transplanting, rapidly decreased after 86~94 days past transplanting and stopped after 106 days past transplanting. When tested by different soil types, methane emission gradually increased in loam and clay loam during early transplant, whereas it sharply increased in sandy loam. The total amount of methane emitted was highest in sandy loam, followed by loam and clay loam. In all three soil types, methane emission significantly reduced when tillage depth was 20 cm compared to 10 cm. The rice growths and yield were not affected by tillage depth. Therefore, reduction of methane emission could be achieved when application hairy vetch to the soil with tillage depth of 20 cm in paddy soil.
Growing crops under different soil textures may affect crop growth and yield because of soil N availability, soil N leaching, and plant N uptake. The objective of this study was to evaluate effects of three different soils (sandy loam, loam, and clay loam) on cucumber (Cucumis sativus L.) yield, nitrogen (N) use efficiency (NUE), and water use efficiency (WUE) by subsurface drip fertigation in the greenhouse. Three different soil textures are sandy loam, loam, and clay loam with 3 replications. The dimension of each lysimeter was $1.0m(W){\times}1.5m(L){\times}1.0m(H)$. Cucumber was transplanted on April $8^{th}$ and Aug $16^{th}$ in 2011. The subsurface drip line and tensiometer was installed at 30 and 20 cm soil depth, respectively. An irrigation with $100mg\;NL^{-1}$ concentration was automatically applied when the tensiometer reading was 10 kPa. Volumetric soil water content for cucumber cultivation was the highest in 30 cm soil depth regardless of soil texture and was lowered when soil depth was deeper. The volumetric soil water contents at soil depths of 10, 30, 50, and 70 cm were the highest at clay loam, followed by loam, and sandy loam. The growth of cucumber at the $50^{th}$ day after transplanting was the lowest at sandy loam. Cucumber fruit yields were similar for all three soil textures. The highest amount of water use at sandy loam was observed. Nitrogen and water use efficiencies for cucumber were higher for clay loam, followed by loam and sandy loam, while the amount of N leaching was the greatest under sandy loam, followed by loam, and clay loam. Overall, growing cucumber on either loam or clay loam is better than sandy loam if subsurface drip fertigation is used in the greenhouse.
In this paper, we propose a method that constructs a saliency map in which important regions are accurately specified and the colors of the regions are less influenced by the similar surrounding colors. Our method utilizes LBP(Local Binary Pattern) histogram information to compare and analyze texture information of surrounding regions in order to reduce the effect of color information. We extract the saliency of stereoscopic images by integrating a 2D saliency map with depth information of stereoscopic images. We then measure the distance between two different sizes of the LBP histograms that are generated from pixels. The distance we measure is texture difference between the surrounding regions. We then assign a saliency value according to the distance in LBP histogram. To evaluate our experimental results, we measure the F-measure compared to ground-truth by thresholding a saliency map at 0.8. The average F-Measure is 0.65 and our experimental results show improved performance in comparison with existing other saliency map extraction methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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