PRA(Position Reporting Accuracy) for EO/IR(Electro-Optic/Infrared) airborne camera is an important factor in geo-pointing accuracy. Generally, rate table is used to measure PRA of gimbal actuated camera like EO/IR. However, it is not always possible to fix an EUT(Equipment for Under Test) to rate table due to capacity limit of the table on the size and weight of the object(EUT). Our EO/IR is too big and heavy to emplace on it. Therefore, we propose a new verification method of PRA for airborne camera and assess the validity of our proposition. In this method we use collimator, angle measuring instrument, 6 dof motion simulator, optical surface plate, leveling laser, inclinometer and poster(for alignment).
Many isolated word recognition systems may generate irrelevant words for recognition results because they use only acoustic information or small amount of language information. In this paper, I propose word similarity that is used for selecting (or removing) less common words from candidates by applying Levenshtein distance. Word similarity is obtained by using positional accuracy that reflects the frequency information along to character's alignment information. This paper also discusses various improving techniques of selection of disparate words. The methods include different loss values, phone accuracy based on confusion information, weights of candidates by ranking order and partial comparisons. Through experiments, I found that the proposed methods are effective for removing heterogeneous words without loss of performance.
기계번역 시스템 구축에 가장 필수적인 요소는 번역하고자 하는 언어간의 단어쌍을 담고 있는 대역어 사전이다. 대역어 사전은 기계번역뿐만 아니라 서로 다른 언어간의 정보를 교환하는 모든 응용프로그램의 필수적인 지식원(knowledge source)이다. 본 연구에서는 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스와 기본적인 대역어 사전을 이용하여 영-한 대역어를 자동으로 추출하는 방법에 대해 소개한다. 이 방법은 수집된 병렬 코퍼스의 크기에 영향을 받지 않는 방법이다. 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스로부터 문장 단위의 정렬을 수행하고 다시 단어 단위의 정렬을 수행한 후, 정렬이 채 되지 않은 부분에 대해 추정 정렬을 수행한다. 추정 정렬에는 문장에서의 위치, 다른 단어와의 관계, 두 언어간의 언어적 정보등 다양한 정보가 사용된다. 이렇게 추정 정렬된 단어쌍으로부터 영-한 대역어를 추출할 수 있다. 약 1,000개로 구성된 병렬 코퍼스로부터 추출한 영-한 대역어는 71.7%의 정확도를 얻을 수 있었다.
Ratyal, Naeem;Taj, Imtiaz;Bajwa, Usama;Sajid, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4903-4929
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2018
In this study, a fully automatic pose and expression invariant 3D face alignment algorithm is proposed to handle frontal and profile face images which is based on a two pass course to fine alignment strategy. The first pass of the algorithm coarsely aligns the face images to an intrinsic coordinate system (ICS) through a single 3D rotation and the second pass aligns them at fine level using a minimum nose tip-scanner distance (MNSD) approach. For facial recognition, multi-view faces are synthesized to exploit real 3D information and test the efficacy of the proposed system. Due to optimal separating hyper plane (OSH), Support Vector Machine (SVM) is employed in multi-view face verification (FV) task. In addition, a multi stage unified classifier based face identification (FI) algorithm is employed which combines results from seven base classifiers, two parallel face recognition algorithms and an exponential rank combiner, all in a hierarchical manner. The performance figures of the proposed methodology are corroborated by extensive experiments performed on four benchmark datasets: GavabDB, Bosphorus, UMB-DB and FRGC v2.0. Results show mark improvement in alignment accuracy and recognition rates. Moreover, a computational complexity analysis has been carried out for the proposed algorithm which reveals its superiority in terms of computational efficiency as well.
Rotor position information is essential in the operation of the switched reluctance motor(SRM) drive for generation the phase current switching signals. When an incremental encoder is used as a rotor position sensor, the initial rotor position can not be detected. Some sensorless rotor position estimation methods also have the same problem. In these systems, to initially align the rotor, the forced alignment method has a delay and reverse rotation before the motor can start. Therefore it can not be acceptable for unidirectional drive systems. So the forced alignment method is not desirable in all drive systems and the research on the SRM drives should be directed to a system without rotor alignment. In this paper, a new detection method of initial rotor position using the rate of change of current is suggested. Firstly, di/dt versus θ/sub R/ reference table, which is the relation between the rate of change of current and rotor position, is generated and then the squared Euclidean distance method is used to estimate the rotor position based on the table. The simulated and experimental results are presented demonstrating the feasibility and accuracy of this method.
A vision-based blank alignment unit for a press automation line is introduced in this paper. A press is a machine tool that changes the shape of a blank by applying pressure and is widely used in industries requiring mass production. In traditional press automation lines, a mechanical centering unit, which consists of guides and ball bearings, is employed to align a blank before a robot inserts it into the press. However it can only align limited sized and shaped of blanks. Moreover it cannot be applied to a process where more than two blanks are simultaneously inserted. To overcome these problems, we developed a press centering unit by means of vision sensors for press automation lines. The specification of the vision system is determined by considering information of the blank and the required accuracy. A vision application S/W with pattern recognition, camera calibration and monitoring functions is designed to successfully detect multiple blanks. Through real experiments with an industrial robot, we validated that the proposed system was able to align various sizes and shapes of blanks, and successfully detect more than two blanks which were simultaneously inserted.
This paper proposes a framework to automatically align Dental range image captured by depth sensors like the Microsoft Kinect. Aligning dental images by intraoral scanning technology is a difficult problem for applications requiring accurate model of dental-scan datasets with efficiency in computation time. The most important thing in dental scanning system is accuracy of the dental prosthesis. Previous approaches in intraoral scanning uses a Z-buffer ICP algorithm for fast registration, but it is relatively not accurate and it may cause cumulative errors. This paper proposes additional Alignment using the rough result comes after intraoral scanning alignment. It requires that Each Depth Image of the total set shares some overlap with at least one other Depth image. This research implements the automatically additional alignment system that aligns all depth images into Completed model by computing a network of pairwise registrations. The order of the each individual transformation is derived from a global network and AABB box overlap detection methods.
In this paper, we propose a map alignment method for maps generated by point-line monocular SLAM. In the proposed method, the information of feature lines as well as feature points extracted from multiple maps are fused into a single map. To this end, the proposed method first searches for similar areas between maps via Bag-of-Words-based image matching. Thereafter, it calculates the similarity transformation between the maps in the corresponding areas to align the maps. Finally, we merge the overlapped information of multiple maps into a single map by removing duplicate information from similar areas. Experimental results show that maps created by different users are combined into a single map, and the accuracy of the fused map is similar with the one generated by a single user. We expect that the proposed method can be utilized for fast imagery map generation.
Boresight process is to match the misalignment between PNU(Position Navigation Unit) and the reference axis of K-MLRS cage. It is important process to ensure accuracy of K-MLRS. When PNU is removed from cage in the previous alignment procedure, there is a misalignment angle with cage of K-MLRS during reassembly process. Therefore, boresight process is always need to align reference axes between PNU and K-MLRS cage. However, this study has proposed the case alignment process that it enable to correspond to reference axes between ISA (Inertial Sensor Assembly) block and PNU case. So, improved alignment procedure enables to install PNU in the reassembly process without additional boresight process.
High speed milling process is emerging as an important fabrication process benefits include the ability to fabricate micro and meso-scale parts out of a greater range of materials and with more varied geometry. It also enables the creation of micro and meso-scale molds for injection molding. Factors affecting surface roughness have not been studied in depth for this process. A series of experiments has been conducted in order to begin to characterize the factors affecting surface roughness and determine the range of attainable surface roughness values for the high speed milling process. It has previously been shown that run-out creates a greater problem for the dimensional accuracy of pans created by high speed milling process. And run-out also has a more significant effect on the surface quality of milled parts. The surface roughness traces reveal large peak to valley variations. This run-out is generated by spindle dynamics and tool geometry. In order to investigate the relationship between tool alignment errors and surface roughness the scallop generating mechanism in the ball-end milling with tool alignement errors has been studied and simulated. The results indicate that tool alignment errors have no significant effects ell the dimension of scallops in for flat planes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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