Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.1
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pp.92-99
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2002
To obtain visual information of a target object, a camera should be placed within the visibility region. As the visibility region is dependent on the relative position of the target object and the surrounding object, the position change of the surrounding object during a task requires recalculation of the visibility region. For a fast computation of the visibility region so as to modify the camera position to be located within the visibility region, we propose a spherical projection method. After being projected onto the sphere the visibility region is represented in $\theta$-$\psi$ spaces of the spherical coordinates. The reduction of calculation space enables a fast modification of the camera location according to the motion of the surrounding objects so that the continuous observation of the target object during the task is possible.
In the field of design and manufacturing, there are many problems with managing dynamic states of three-dimensional (3D) objects. In order to solve these problems, the four-dimensional (4D) mesh model and its modeling system have been proposed. The 4D mesh model is defined as a 4D object model that is bounded by tetrahedral cells, and can represent spatio-temporal changes of a 3D object continuously. The 4D mesh model helps to solve dynamic problems of 3D models as geometric problems. However, the construction of the 4D mesh model is limited on the time-series 3D voxel data based method. This method is memory-hogging and requires much computing time. In this research, we propose a new method of constructing the 4D mesh model that derives from the 3D mesh model with continuous rigid body movement. This method is realized by making a swept shape of a 3D mesh model in the fourth dimension and its tetrahedralization. Here, the rigid body movement is a screwed movement, which is a combination of translational and rotational movement.
Zhang, Yikun;Yao, Rui;Jiang, Qingnan;Zhang, Changbin;Wang, Shi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1434-1449
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2019
Video object segmentation is a significant task in computer vision, but its performance is not very satisfactory. A method of video object segmentation using weakly temporal information is presented in this paper. Motivated by the phenomenon in reality that the motion of the object is a continuous and smooth process and the appearance of the object does not change much between adjacent frames in the video sequences, we use a feed-forward architecture with motion estimation to predict the mask of the current frame. We extend an additional mask channel for the previous frame segmentation result. The mask of the previous frame is treated as the input of the expanded channel after processing, and then we extract the temporal feature of the object and fuse it with other feature maps to generate the final mask. In addition, we introduce multi-mask guidance to improve the stability of the model. Moreover, we enhance segmentation performance by further training with the masks already obtained. Experiments show that our method achieves competitive results on DAVIS-2016 on single object segmentation compared to some state-of-the-art algorithms.
In this study, we propose an efficient method for monitoring continuous top-k queries. In contrast to the conventional top-k queries, the presented top-k query considers both spatial and non-spatial attributes. We proposed a novel main-memory based grid access method, called Bit-Vector Grid Index (BVGI). The proposed method quickly identifies whether the moving objects are included in some of the grid cell by encoding a non-spatial attribute value of the moving object to bit-vector. Experimental simulations demonstrate that the proposed method is several times faster than the previous method and uses considerably less memory.
This paper presents a new way of texture mapping on the Genus N object constructed over a single domain. The problem of 2D texture mapping is the discontinuity of texture domain at the virtual boundary on the object. Such phenomenon decreases smoothness of the object as well as looks unnatural. Especially it is necessary for the Genus N object of infinite coninuity to apply the seamless texture mapping. For seamless texture mapping, a multiperiodic function, which transforms a discontinuous function into a continuous function, is suggested. In some applications, however, the visual seams on the textured object provide more realistic appearance. Therefore, this research supports the interactive control from the discontinuity and the continuity across the boundary using the coefficient of the weight function.
In image jacobian based visual servoing, generally, inverse jacobian should be calculated by complicated coordinate transformations. These are required excessive computation and the singularity of the image jacobian should be considered. This paper presents a visual servoing to control the pose of the robotic manipulator for tracking and grasping 3-D moving object whose pose and motion parameters are unknown. Because the object is in motion tracking and grasping must be done on-line and the controller must have continuous learning ability. In order to estimate parameters of a moving object we use the kalman filter. And for tracking and grasping a moving object we use a fuzzy inference based reinforcement learning algorithm of dynamic recurrent neural networks. Computer simulation results are presented to demonstrate the performance of this visual servoing
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.1
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pp.25-33
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1998
This paepr presents an algorithm for searching an object in a fast way which contains a continuous moving object in multi-dimensional spatical databases. This algorithm improves the search method of R-tree for the case that a target object is continuously moving in a spatial database. It starts the searching from the current node instead of the root of R-tree. Thus, the algorithm will find the target object from the entries of current node or sibling nodes in the most cases. The performance analysis shows that it is more efficient than the existing algorithm for R-tree when search windows or target objects are continuously moving.
PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera based surveillance systems are enlarging their field of application due to their wide observable area. We aimed to detect both static and moving objects in automated working space by using a PTZ camera. For object detection we used background difference method because of the high quality segmentation. However, the method has a problem called 'hole' that is caused by non-continuous surveillance of the PTZ camera and its own characteristics. Moreover, the occlusion which occurs when the moving object overlaps with the static object should be solved for robust object detection. In this paper, we suggest a region-based technique for updating background images thereby overcoming the hole and occlusion problem. Through experiments with real scenes, it was verified that meaningful static and/or moving objects were detected very well.
In the ground environment, mobile robot research uses sensors such as GPS and optical cameras to localize surrounding landmarks and to estimate the position of the robot. However, an underwater environment restricts the use of sensors such as optical cameras and GPS. Also, unlike the ground environment, it is difficult to make a continuous observation of landmarks for location estimation. So, in underwater research, artificial markers are installed to generate a strong and lasting landmark. When artificial markers are acquired with an underwater sonar sensor, different types of noise are caused in the underwater sonar image. This noise is one of the factors that reduces object detection performance. This paper aims to improve object detection performance through distortion and rotation augmentation of training data. Object detection is detected using a Faster R-CNN.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.2
no.1
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pp.7-12
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2001
This study is object to thermal analysis of continuous casting welding-coated mold. A two-dimen-sional transient finite element model was developed to compute the temperature distribution for continuous casting welding-coated mold. For thermal analysis using analysis result from FEM code. This thermal analysis results, many variables such as casting speed, cooling condition, film coefficient, convection and load condition are considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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