In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
Up to now, it has been said that no satisfactory computer solution has been found for synthesizing four-bar linkage based on the prescribed coupler link curve. In our study, an algorithm has been developed to improve the design synthesis of four bar linkage based on the 5 precision points method. The suggested algorithm generates the desired coupler curve by using NURBS, and then the generated curve approximates as closely as possible to the desired curve representing coupler link trajectory. Also, when comparing each generated curve by constructing the control polygon, rapid comparison is easily achieved by applying convex hull of the control polygon. Finally, an optimization process using ADS is incorporated into the algorithm based on the 5 precision point method to reduce the total optimization process time. As for examples, two four bar linkages were tested and the result well demonstrated the effectiveness of the algorithm.
본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.
Up until now, it is said that no satisfactory computer solutions have been found for synthesizing four-bar linkage based on the prescribed coupler link curve. In our study, an algorithm has been developed to improve the design synthesis of four-bar linkage automatically generating prescribed path by using B-spline interpolation. The suggested algorithm generates the desired coupler curve by using B-spline interpolation, and hence the generated curve approximates as closely as to the desired curve representing coupler link trajectory. Also, when comparing each generated polygon with the control polygon, rapid comparison by applying convex hull concept. finally, optimization process using ADS is incorporated into the algorithm based on the 5 precision point method to reduce the total optimization process time. As for examples, three different four-bar linkages were tested and the results showed the effectiveness of the algorithm.
전자 잉크 데이터는 스타일러스 펜을 주된 입력 도구로 사용하는 PDA 등과 같은 펜 기반 컴퓨터의 개발로 출현한 멀티미디어 데이터이다. 최근 들어 펜 기반 모바일 컴퓨터의 발전과 보급은 전자 잉크 데이터 처리 기술에 대한 필요성을 증가시키고 있다. 본 논문에서는 펜 제스쳐 (pen gesture)를 허용하는 전자 잉크 에디터개발에 필요한 기술들을 연구하였다. 제스쳐와 잉크 데이터는 펜 기반 사용자 인터페이스의 가장 큰 특징중 하나이지만 아직 충분한 연구가 되지 않았다. 본 논문에서는 펜 제스쳐 구분을 위한 새로운 제스쳐 인식 알고리즘과 제스쳐 명령을 수행하기 위한 잉크 데이터의 분할 방법이 제안되었으며 제안된 방법들을 이용하여 제스쳐를 허용하는 전자 잉크 에디터 GesEdit를 개발하였다. 제스쳐 인식 알고리즘은 입력된 획의 여덟 가지 특징에 기반하고 있으며 전자 잉크 데이터를 GC(Gesture Components) 단위로 분할하는 방법은 볼록껍질(convex hull)과 입력 시간을 사용하였다. 열 명의 피실험자에 의해 수행된 다양한 실험 결과 아흡 가지 제스쳐들은 평균 99.6%의 인식률을 보여 주었다.
항공라이다 데이터를 이용한 건물 추출 연구가 많이 진행되어 오고 있으나 대부분의 연구는 건물경계를 직선으로 가정하기 때문에 곡선경계가 포함된 건물의 경계를 올바르게 모델링하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 곡선경계를 포함하는 건물을 항공라이다 데이터로부터 직선과 곡선이 혼합된 경계로 모델링하는 것을 목적으로 한다. 건물점들에 대하여 적응적 컨벡스헐 알고리즘과 큰 반경의 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 적용하여 두 세트의 경계점을 추출한다. 경계점들의 평균 점 간격 및 수직이등분선의 교차 비율에 의하여 곡선 세그먼트를 판별한 후, 직선과 곡선 세그먼트에 대하여 각각 다른 정규화 방법을 적용하여 건물경계를 모델링한다. 실험결과, 곡선 세그먼트의 추출 완전성과 정확성이 각각 69%, 100%로서 본 연구의 방법을 통해 대부분의 곡선경계를 올바르게 추출 및 모델링 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수치지도 제작기준을 만족하는 건물경계를 자동으로 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.
Custom-tailored products always vary their sizes and shapes to satisfy the customers' tastes and requirements but they have to be fabricated as fast as possible when ordered. One way to solve this problem is to prepare several representative products in advance and each custom-tailored product is generated by machining the closest representative product. To realize this approach, it would be necessary to be able to group the products into several groups each of which has a representative product. Once the similar products are identified to be grouped, the representative shape can be generated such that all the products in the group can be made by machining the representative product. The custom-tailored products considered in this work have similar shapes but different sizes. Since these products have free surfaces, that are hard to be compared, their convex hulls are used for the grouping. Among all the products to be grouped, one product is chosen as a base shape. The shape and overall similarity values between the base shape and the remaining shapes are calculated as their convex hulls are rotated virtually. By calculating these similarity values at each rotation, the optimal alignment of the reference shape with respect to the base shape is determined. Overall similarity value at this optimal alignment is used as a measure for grouping. A prototype system based on the proposed methodology has been implemented and used to group the shoe-lasts for custom-tailored shoes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5507-5528
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2016
In computer vision, salient object is important to extract the useful information of foreground. With active contour analysis acting as the core in this paper, we propose a bottom-up saliency detection algorithm combining with the Bayesian model and the global color distribution. Under the supports of active contour model, a more accurate foreground can be obtained as a foundation for the Bayesian model and the global color distribution. Furthermore, we establish a contour-based selection mechanism to optimize the global-color distribution, which is an effective revising approach for the Bayesian model as well. To obtain an excellent object contour, we firstly intensify the object region in the source gray-scale image by a seed-based method. The final saliency map can be detected after weighting the color distribution to the Bayesian saliency map, after both of the two components are available. The contribution of this paper is that, comparing the Harris-based convex hull algorithm, the active contour can extract a more accurate and non-convex foreground. Moreover, the global color distribution can solve the saliency-scattered drawback of Bayesian model, by the mutual complementation. According to the detected results, the final saliency maps generated with considering the global color distribution and active contour are much-improved.
Designing highly survivable interoffice telecommunication networks is considered. The problem is formulated as a minimum-cost network design problem with three node connectivity constraints. These valid and facet-defining inequalities for the convex hull of the solution are presented. A branch and cut algorithm is proposed based on the inequalities to obtain the optimal solution. With the lower bound by the cutting plane algorithm, a delete-ink heuristic is proposed to otain a good upper bound in the branch and bound procedure. The effeciveness of the branch and cut algorithm is demonstrated with computational results for a variety of problem sets : different lower bounds, two types of link costs and large number of links. The cutting plane procedure based on the three inequalities provides excellent lower bounds to the optimal solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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