Three dimensional (3-D) object detection and pose estimation from a single view query image has been an important issue in various fields such as medical applications, robot vision, and manufacturing automation. However, most of the existing methods are not appropriate in a real time environment since object detection and pose estimation requires extensive information and computation. In this paper, we present a fast 3-D object detection and pose estimation scheme based on surrounding camera view-changed images of objects. Our scheme has two parts. First, we detect images similar to the query image from the database based on the shape feature, and calculate candidate poses. Second, we perform accurate pose estimation for the candidate poses using the scale invariant feature transform (SIFT) method. We earned out extensive experiments on our prototype system and achieved excellent performance, and we report some of the results.
고속 수중운동체 능동 탐지는 수중 무기 방어 시스템에 중요한 기술로, 정확한 표적 탐지와 거리 및 속도 추정이 필수적이다. 빔 형성 각도마다 신호를 순차적으로 송신해야 하지만 펄스 분할 송신 방법은 거리 추정의 모호성이 발생한다. 이를 보완하기 위해 다중 주파수 기반 방법이 제안되었지만 대역폭을 분할할 경우 시간-대역폭 곱에서 손실이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대역폭을 분할하지 않아도 부펄스 간의 상관관계를 낮게 설계할 수 있는 일반화된 사인파 주파수 변조(Generalized Sinusoidal Frequency Modulation, GSFM)를 사용한 능동 고속 탐지 기법을 제안한다. 제안한 방법은 펄스 길이를 최소화시킨 GSFM을 사용함으로써 표적의 거리와 속도를 빠르게 갱신할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 잔향이 존재하는 모의 환경을 구축하였다. 모의 실험 결과 0.05 s의 선형 주파수 변조 펄스는 한정적인 주파수 대역으로 인해 추정 거리 대비 평균적으로 50 %의 거리 추정 오차와 103 %의 속도 추정오차가 발생하였다. 이에 반해, GSFM은 같은 길이의 펄스를 사용하더라도 추정 거리 대비 거리 추정 오차와 속도 추정 오차가 각각 10 %와 14 %로 표적을 비교적 정확하고 빠르게 추적할 수 있었다. 게다가, GSFM은 방위별로 직교성이 높은 부펄스를 송신하여 표적의 대략적인 방위까지 알 수 있었다.
본 논문에서는 근접장 (near field) 실내측위환경에 적합한 도움정보가 필요 없는 도달각 기반 위치추정기법을 제안한다. 기존 도달각 기반 실내 위치추정기법은 청취자와 마이크 사이의 거리정보를 청취자와 마이크사이의 수신신호세기로 추정하고 이와 측정된 신호의 도달시간차를 이용해 위치를 추정한다. 하지만 수신선호세기는 실내구조 및 가구배치나 신호의 특성에 따라 많은 영향을 받으며, 이는 도달각 추정에 큰 오차를 야기한다. 본 논문에서는 청취자 거리정보 없이 위치를 알고 있는 3개 이상의 마이크에서 수신한 신호의 도달지연시간차이에 기반한 도달각 기반 위치추정기법을 제안하고, 그 성능을 근평균제곱오차의 누적분포함수로 보인다.
Bhattacharyya distance는 패턴 분류 문제에 있어서 클래스간 분리도 측정의 수단으로 사용되어 왔으며 특징 추출 시 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 최근 발표된 Bhattacharyya distance를 이용한 에러 예측 기법을 이용하여 예측된 분류 에러가 최소가 되는 특정 벡터를 추출하는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 특징 추출 기법은 최적화 알고리즘인 전체탐색 및 순차탐색 방법의 적용 시 분류 에러를 직접 구하지 않고 Bhattacharyya distance를 이용하여 분류 에러를 예측하므로 고차원 데이터의 경우 고속의 특징 추출이 가능하며, 에러 예측 성질을 이용하여 패턴 분류 시 필요한 최소 특징 벡터의 수를 예측할 수 있는 장점이 있다.
This paper presents the real-time implemented distance relay algorithm which the fault distance is estimated with only local terminal information. When a single-phase-to-earth fault on a two-parallel transmission line occurs, the reach accuracy of distance relay is considerably affected by the unknown variables which are fault resistance, fault current at the fault point and zero- sequence current of sound line The zero-sequence current of sound line is estimated by using the zero sequence voltage which is measured by relaying location Also. the fault resistance is removed at the Process of numerical formula expansion. Lastly, the fault current through a fault point is expressed as a function of the zero-sequence current of fault line, zero-sequence current of sound line, and line, and fault distance. Therefore, the fault phase voltage can be expressed as the quadratic equation of the fault distance. The solution of this Quadratic equation is obtained by using a coefficient of the modified quadratic equation instead of using the square root solution method. After tile accurate fault distance is estimated. the mote accurate impedance is measured by using such an information.
Experiments are conducted to investigate the effects of distance between pads on the film pressure and the inlet pressure build-up at the entrance of pad bearings. The inlet pressure and the film pressure are measured by manometers in several cases of the distance between pads. The experimental results are also compared with the theoretical results which are calculated using the several methods for the estimation of the inlet pressure. In the experimental results , the distance between pads has a large influence on the film pressure and the inlet pressure build-up a bearing entrance. It is also shown that the effects of the inlet pressure on the film pressure are remarkable, although inertia parameter is a little higher (${\ge}0.05$).
Photon-counting sensing is a widely used technique for low-light-level imaging applications. This paper proposes a distance information extraction method with photon-counting passive sensing under low-lightlevel conditions. The photo-counting passive sensing combined with integral imaging generates a photon-limited elemental image array. Maximum-likelihood estimation (MLE) is used to reconstruct the photon-limited image at certain depth levels. The distance information is extracted at the depth level that minimizes the sum of the standard deviation of the corresponding photo-events in the elemental image array. Experimental and simulation results confirm that the proposed method can extract the distance information of the object under low-light-level conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2470-2491
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2018
Web-scale open information extraction (Open IE) plays an important role in NLP tasks like acquiring common-sense knowledge, learning selectional preferences and automatic text understanding. A large number of Open IE approaches have been proposed in the last decade, and the majority of these approaches are based on supervised learning or dependency parsing. In this paper, we present a novel method for web scale open information extraction, which employs cosine distance based on Google word vector as the confidence score of the extraction. The proposed method is a purely unsupervised learning algorithm without requiring any hand-labeled training data or dependency parse features. We also present the mathematically rigorous proof for the new method with Bayes Inference and Artificial Neural Network theory. It turns out that the proposed algorithm is equivalent to Maximum Likelihood Estimation of the joint probability distribution over the elements of the candidate extraction. The proof itself also theoretically suggests a typical usage of word vector for other NLP tasks. Experiments show that the distance-based method leads to further improvements over the newly presented Open IE systems on three benchmark datasets, in terms of effectiveness and efficiency.
The behavior of walking involves our action of seeing things. It is the intention of this research that the cognitive process of perceiving things along the path can affect the way we sense the length of the journey. The theory generally accepted in this line of thought is the 'feature accumulation theory'. It assumes that if the journey includes many objects or memorable features, then our memory recalls that journey much farther than it really was. This study set up a real-life experiment by asking university students about their mental memory of the two different routes in the campus. One is a longer path that has not much to look at except trees and the other a shorter path yet with many buildings, sign boards and street furnitures. The subjects processed their mental image in the brain based on their experience. They showed a strong tendency that the path with more features were remembered longer while that with less features shorter. More interestingly, it was found that as their experience increases, they become more accurate about the exact length of the questioned paths. The result corroborates the theory that human perception of space is based on the topological understanding of surroundings rather than geometric understanding.
방사능 누출 사고 시 대응이나 핵안보 검증을 위한 핵물질 탐지에 있어서, 방사선을 방출하는 미지의 선원에 대한 위치 정보를 파악하는 것은 중요하다. 그러한 기구 중 하나인 회전 변조 시준기는 미지 선원을 원격 감지하기 위한 장비로서 영상화를 통해 선원의 위치 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 Kowash의 연구를 기초로 회전 변조 시준기의 시스템 모델과 그를 영상화하는 알고리즘을 소개한다. 하지만 결과 영상화 이미지는 선원의 방향은 보여줄 수 있으나 선원의 거리를 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 선원의 실제 방향뿐 아니라 $180^{\circ}$ 대칭방향에서도 선원을 추정하는 모호성 문제를 안고 있다. 본 논문에서 우리는 영상화 결과의 방향 대칭적 모호성을 해결하고, 두 대의 RMC를 이용해 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 이를 RMC 시뮬레이션 데이터를 이용하여 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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