Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the attractor analysis. Features extracted from time series signal analyze quantitatively characteristics of weld defects. For this purpose, analysis objective in this study is fractal dimension and attractor quadrant feature. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as parts of head and flange even though the types of defects are identified. These differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique characteristics of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 3.848 in the case of part of head(crack) and 4.102 in the case of part of web(side hole) and 3.711 in the case of part of flange(crack) were proposed on the basis of fractal dimensions. Proposed attractor feature extraction in this study can enhance the precision rate of ultrasonic evaluation for defect signals of rail weld zone such as side hole and crack.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the attractor analysis. Features extracted from time series signal analyze quantitatively characteristics of welding defects. For this purpose, analysis objective in this study is fractal dimension and attractor Quadrant feature. Trajectory changes in the attractor indicated that even the same type of defects carried substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as parts of head and flange. Such differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 3.848 in the case of part of head(crack) and 4.102 in the case of part of web(side hale) and 3.711 in the case of part of flange(crack) were proposed on the basis of fractal dimensions. Proposed attractor feature extraction in this study can enhance the precision rate of ultrasonic evalaution for defect signals of rail weld zone such as side hole and crack.
In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve optimization problems such as the Traveling Salesman Problem(TSP) and maximizing or minimizing functions. In particular, because TSP is a well-known combinational optimization problem andbelongs to a NP-complete problem, there is huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. Additionally, the non-schema part is applied to inversion for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.
A liquid-liquid extraction followed by evaporative concentration method was used to determine the concentration of normal, or straight chain, saturated hydrocarbons (NSH) $(C_{10}\;to\;C_{24})$ and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) here defined as: fluorene, anthracene, pyrene, chrysene and perylene, in the Buriganga River water of Bangladesh. Samples were collected from 5 and 25 cm depth of water at the southern, middle and northern parts of the river at Postogolla, Sadarghat and Sowarighat stations. Hydrocarbons were extracted from 450 mL of water into 75 mL n-hexane and then concentrated into 1 or 2 mL solution by evaporation. These solutions were analyzed by gas chromatography. The highest and lowest concentrations were determined as $257\;{\mu}gL^{-1}\;for\;C_{13}\;and \;0.24\;{\mu}g\;L^{-1}\;for\;C_{22}$ at 5 ㎝ depth of water, at the northern part of the Sowarighat and southern part of the Postogolla, respectively. This method could allow the analysis of water for $C_{22}$ as low as $0.24\;{\mu}g\;L^{-1}$.
This paper introduces an automatic face region extraction method. This method consists of two part: face recognition and extraction of facial organs which are eye, eyebrow, nose and mouth. In first stage, we use genetic algorithms(GAs) to get face region in complex background. In second stage, we use Geometrical Face Model to textract eye, eyebrow, nose and mouth. In both stage, stochastic component is used to deal with the problems caused by had lighting condition. According to this value, blurring number is determined. Average Computation time is less than 1 sec, and using this method we can extract facial feature efficiently from several images which has different lightning condition.
In [8] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities, which is useful for the problem with known stress intensity factor. They consider the Poisson equations with homogeneous Dirichlet boundary condition, compute the finite element solution using standard FEM and use the extraction formula to compute the stress intensity factor, then they pose a PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor, which converges with optimal speed. From the solution they could get accurate solution just by adding the singular part. This approach works for the case when we have the reasonably accurate stress intensity factor. In this paper we consider Poisson equations defined on a domain with a concave corner with Neumann boundary conditions. First we compute the stress intensity factor using the extraction formular, then find the regular part of the solution and the solution.
Kim, Gye-Young;Lee, Bong-Jae;Cho, Seon-Ku;Woo, Hee-Gon
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.10
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pp.1349-1355
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1999
A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.39
no.3
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pp.32-43
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2002
In this paper, we propose a pattern classification system for digital signal which is based on neural networks. The proposed system consists of two models of neural network. The first part is a wavelet neural network whose role is a feature extraction. For this part, we compare existing models of wavelet networks and propose a new model for feature extraction. The other part is a wavelet network for pattern classification. We modify the structure of previous wavelet network for pattern classification and propose a learning method. The inputs of the pattern classification wavelet network is connection weights, dilation and translation parameters in hidden nodes of feature extraction network. And the output is a class of the signal which is input of feature extraction network. The proposed system is, applied to classification of EEG signal based on frequency.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.3
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pp.203-216
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2003
In this paper a new feature extraction and target classification method is proposed for the recognition part of FLIR(Forwar Looking Infrared)-image-based ATR system. Proposed feature extraction method is "cluster(=set of classes)-based"version of previous fisherfaces method that is known by its robustness to illumination changes in face recognition. Expecially introduced class clustering and cluster-based projection method maximizes the performance of fisherfaces method. Proposed target image classification method is based on the mixture of experts model which consists of RBF-type experts and MLP-type gating networks. Mixture of experts model is well-suited with ATR system because it should recognizee various targets in complexed feature space by variously mixed conditions. In proposed classification method, one expert takes charge of one cluster and the separated structure with experts reduces the complexity of feature space and achieves more accurate local discrimination between classes. Proposed feature extraction and classification method showed distinguished performances in recognition test with customized. FLIR-vehicle-image database. Expecially robustness to pixelwise sensor noise and un-wanted intensity variations was verified by simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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