Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.559-562
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2003
A motion-based background subtraction method without geometric computation is proposed, allowing that the camera is moving parallel to the ground plane with uniform velocity. The proposed method subtracts the background region from a given image by evaluating the difference between calculated and model Hows. This approach is insensitive to small errors of calculated optical flows. Furthermore, in order to tackle the significant errors, a strategy for incorporating a set of optical flows calculated over different frame intervals is presented. An experiment with two real image sequences, in which a static box or a moving toy car appears, to evaluate the performance in terms of accuracy under varying thresholds using a receiver operating characteristic (ROC) curve. The ROC curves show, in the best case, the figure-ground segmentation is done at 17.8 % in false positive fraction (FPF) and 71.3% in true positive fraction (TPF) for the static-object scene and also at 14.8% in FPF and 72.4% In TPF for the moving-object scene, regardless if the calculated optical flows contain significant errors of calculation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.10
no.1
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pp.67-72
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2011
The main objective of this paper is obtaining the optimal carburizing hours which impacts geometric tolerances, OPD(Over Pin Diameter), runout, hardness and fatigure strength of SCM415 spur gear. In order to observe the deformation of the gear, the circularity, squareness, OPD(Over Pin Diameter) and runout were measured at 3hour, 4hour and 5hour respectively. As the result, the 3hour situation is the best, which very similar with the 4hour one. Afterwards, with the purpose of getting the result of gear hardness, the surface hardness, maximum hardness and interior hardness were measured. The result is 5h situation is the best, and it's similar with 4hour one. At last, the fatigue tests have been done which receive the result that the 4h situation showed 9~12% fatigue strength improvement compared with the 3h and 5h ones. To sum up the results, the 4hour situation shows the best performance in accuracy, hardness and fatigue strength.
In this paper, we introduce a more improved camera modeling method for linear pushbroom images than the method proposed by Orun and Natarajan(ON). ON model shows an accuracy of within 1 pixel if more than 10 ground control points(GCPs) are provided. In general, there is high correlation between platform position and attitude parameters but ON model ignores attitude variation in order to overcome such correlation. We propose a new method that obtains an optimal solution set of parameters without ignoring the attitude variation. We first assume that attitude parameters are constant and estimate platform position's. Then we estimate platform attitude parameters using the values of estimated position parameters. As a result, we can set up an accurate camera model for a linear pushbroom satellite scene. In particular, we can apply the camera model to its surrounding scenes because our model provide sufficient information on satellite's position and attitude not only for a single scene but also for a whole imaging segment. We tested on two images: one with a pixel size 6.6m$\times$6.6m acquired from EOC(Electro Optical Camera), and the other with a pixel size 10m$\times$l0m acquired from SPOT. Our camera model procedures were applied to the images and gave satisfying results. We had obtained the root mean square errors of 0.5 pixel and 0.3 pixel with 25 GCPs and 23 GCPs, respectively.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.6
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pp.621-626
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2010
For geometric correction of high-resolution images, the authors matched corresponding objects between a large-scale digital map and a QuickBird image to obtain the coefficients of the first order polynomial. Proximity corrections were performed, using the Boolean operation, to perform automated matching accurately. The modified iterative closest point (ICP) algorithm was used between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image to determine accurate transformation coefficients. As a result of the automated geometric correction for the study site, an accuracy of 1.207 root mean square error (RMSE) per pixel was obtained.
Biometric system has been studied as an optimal solution for preventing or reducing the peculation or loss of ID. Nowadays, face recognition has been spot-lighted as a future biometric system because it is not forced to contact the part of human body with the specific input area of the system. However, there is some limitations to get the constant facial features because the size of face area is varied by the capturing distance or tilt of the face. In this paper, we can extract constant facial features within the predefined threshold using the simple geometric processing such as image scaling, transformation, and rotation for frontal face images. This face recognition system identifies faces with 92% of accuracy for the 400 images of 40 different people.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.11
no.2
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pp.69-77
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1993
Investigation is given to the detailed procedure of a computer assisted automatic correction for scanning errors of the digital images of close-range photographs scanned by the CCD camera scanner. After determination of the exterior orientation parameters, photo coordinates of the all pixels were calculated using collinearity equation. For the generation of geometric corrected image from the photo coordinates of the all pixels, inverse-weighted-distance average method was used. And the accuracy of the resulting new image was checked comparing its image coordinates with there corresponding ground coordinates for the check points.
The simple method of the geometric reconstruction of satellite linear pushbroom images is investigated. The model of the sensor used is based on the SPOT model that is developed by Kraiky. The satellite trajectory is a Keplerian trajectory in the approximation. Four orbital parameters, longitude of the ascending $node(\omega),$ inclination of the orbit plan(I), latitude argument of the satellite(W) and distance between earth center and satellite, are used for the camera modeling. We suppose that four orbital parameters and satellite attitude angles are exactly acquired. Then, in order to refine model, the given attitude angles and orbital parameters is not changed, but time-independent four parameters associated with LOS(Line Of Sight) vector is updated. A pair of SPOT-5 images has been used for validation of proposed method. Two GCPs acquired by GPS survey is used to controlling the LOS vector. The results are that the RMSE of 16 checking points are about 4.5m. Because the ground resolution of SPOT-5 is 2.5m, the result obtained in this study has a good accuracy. It demonstrates that the sensor model developed by this study can be used to reconstruct the geometry of satellite image taken by pushbroom camera.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.2
no.3
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pp.175-185
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1997
Given the widespread use of the Finite Element Method in strength analysis, automatic mesh generation is an important component in the computer-aided design of parts and assemblies. For a given resolution of geometric accuracy, the purpose of mesh generators is to discretize the continuous model of a part within this error limit. Sticking to this condition often produces many small elements around small features in spite that these regions are usually of little interest and computer resources are thus wasted. Therefore, it is desirable to selectively suppress small features from the model before discretization. This can be achieved by low-pass filtering a CAD model. A spatial function of one dimension higher than the model of interest is represented using the Fourier basis functions and the region where the function yields a value greater than a prescribed value is considered as the extent of a shape. Subsequently, the spatial function is low-pass filtered, yielding a shape without the small features. As an undesirable effect to this operation, all sharp corners are rounded. Preservation of sharp corners is important since stress concentrations might occur there. This is why the LPF (low-pass filtered) model can not be directly used. Instead, the distances of the boundary elements of the original shape from the LPF model are calculated and those that are far from the LPF model are identified and removed. It is shown that the number of mesh elements generated on the simplified model is much less than that of the original model.
Catmull-Clark subdivision scheme provides a powerful method for building smooth and complex surfaces. But the number of faces in the uniformly refined meshes increases exponentially with respect to subdivision depth. Adaptive tessellation reduces the number of faces needed to yield a smooth approximation to the limit surface and, consequently, makes the rendering process more efficient. In this paper, we present a new adaptive tessellation method for general Catmull-Clark subdivision surfaces. Different from previous control mesh refinement based approaches, which generate approximate meshes that usually do not interpolate the limit surface, the new method is based on direct evaluation of the limit surface to generate an inscribed polyhedron of the limit surface. With explicit evaluation of general Catmull-Clark subdivision surfaces becoming available, the new adaptive tessellation method can precisely measure error for every point of the limit surface. Hence, it has complete control of the accuracy of the tessellation result. Cracks are avoided by using a recursive color marking process to ensure that adjacent patches or subpatches use the same limit surface points in the construction of the shared boundary. The new method performs limit surface evaluation only at points that are needed for the final rendering process. Therefore it is very fast and memory efficient. The new method is presented for the general Catmull-Clark subdivision scheme. But it can be used for any subdivision scheme that has an explicit evaluation method for its limit surface.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.158-163
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2009
In recent years, there has been increased interest in characterizing and extracting 3D information from 2D images for human tracking and identification. In this paper, we propose a single view-based framework for robust estimation of height and position. In the proposed method, 2D features of target object is back-projected into the 3D scene space where its coordinate system is given by a rectangular marker. Then the position and the height are estimated in the 3D space. In addition, geometric error caused by inaccurate projective mapping is corrected by using geometric constraints provided by the marker. The accuracy and the robustness of our technique are verified on the experimental results of several real video sequences from outdoor environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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