In this paper, we propose a method fur measuring the dimensions of an arbitrary object using geometric relationship between a perspective projection image and a rectangular parallelepiped model. For recognizing the vertexes of the rectangular parallelepiped surrounding an arbitrary object, the method adopts a strategy that derives the equations for vertex recognition from the geometrical relationships for image formation between 2D image and the rectangular parallelepiped model. extracts from 2D image with vertical view features (or junctions) of minimum quadrangle circumscribing an arbitrary shape object, and then recognizes vertexes from the features with the equations. Finally, the dimensions of the object are calculated from these results of vertex recognition. By the experimental results, it is demonstrated that this method is very effective to recognize the vertexes of the arbitrary objects.
The concept of Level Of Detail (LOD) was introduced and has been used to enhance display performance and to carry out certain engineering analysis effectively. We would like to use an adequate complexity level for each geometric model depending on specific engineering needs and purposes. Solid modeling systems are widely used in industry, and are applied to advanced applications such as virtual assembly. In addition, as the demand to share these engineering tasks through networks is emerging, the problem of building a solid model of an appropriate resolution to a given application becomes a matter of great necessity. However, current researches are mostly focused on triangular mesh models and various operators to reduce the number of triangles. So we are working on the multi-resolution of the solid model itself, rather than that of the triangular mesh model. In this paper, we propose multi-resolution representation of B-rep model by reordering and converting design features into an enclosing volume and subtractive features.
Feature based design approach is widely studied for the application of mechanical part design and process planning. Mechanical parts are associated with volumetric form features in nature. Therfore, one of the important characteristics that reside in the form feature research until now is that features have been studied in connection with CAPP for material removal. We studied the application of feature based design for ship structure design. Ship structure has interesting nature that tis distinct from mechanical parts. Among these are multiple cell structure, non-volumetric part and production by welding or assembling. An idea of applying feature based design paradigm for design, process planning, cost analysis and engineering calculation was shown. Non-manifold geometric modeler ACIS was adopted to fully benefit from the non-manifold nature of ship structure.
Yoon, Andy Kyung-yong;Park, Ki-cheul;Oh, Duck-kyo;Cho, Hye-young;Jang, Jung-hyuk
Journal of Multimedia Information System
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제6권1호
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pp.15-22
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2019
There are many ways to perform face recognition. The first step of face recognition is the face detection step. If the face is not found in the first step, the face recognition fails. Face detection research has many difficulties because it can be varied according to face size change, left and right rotation and up and down rotation, side face and front face, facial expression, and light condition. In this study, facial features are extracted and the extracted features are geometrically reconstructed in order to improve face recognition rate in extracted face region. Also, it is aimed to adjust face angle using reconstructed facial feature vector, and to improve recognition rate for each face angle. In the recognition attempt using the result after the geometric reconstruction, both the up and down and the left and right facial angles have improved recognition performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4463-4482
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2020
Mesh model generated from 3D reconstruction usually comes with lots of noise, which challenges the performance and robustness of mesh simplification approaches. To overcome this problem, we present a novel method for mesh simplification which could preserve structure and improve the accuracy. Our algorithm considers both the planar structures and linear features. In the preprocessing step, it automatically detects a set of planar structures through an iterative diffusion approach based on Region Seed Growing algorithm; then robust linear features of the mesh model are extracted by exploiting image information and planar structures jointly; finally we simplify the mesh model with plane constraint QEM and linear feature preserving strategies. The proposed method can overcome the known problem that current simplification methods usually degrade the structural characteristics, especially when the decimation is extreme. Our experimental results demonstrate that the proposed method, compared to other simplification algorithms, can effectively improve the quality of mesh and yield an increased robustness on noisy input mesh.
The flank wear at the minor cutting edge significantly affects the geometric accuracy and surface roughness in finish machining. A fuzzy estimator based on a fuzzy inference algorithm with a max-min composition rule is introduced to evaluate the minor flank wear length. The features sensitive to minor flank wear are extracted from the dispersion analysis of a time series AR model of the feed directional acceleration signal. These features, dispersions, are used for constructing linguistic rules, and then the fuzzy inferences are carried out with test data sets collected under various cutting conditions. The proposed system turns out to be effective for estimating minor flank wear length.
Photogrammetric mapping procedures have gone through major developments due to significant improvements in its underlying technologies. The availability of GPS/INS systems greatly assist in direct geo-referencing of the acquired imagery. Still, photogrammetric datasets taken without the aid of positioning and navigation systems need control information for the purpose of surface reconstruction. Point features were, and still are, the primary source of control for the photogrammetric triangulation although other higher-order features are available and can be used. LIDAR systems supply dense geometric surface information in the form of three dimensional coordinates with respect to certain reference system. Considering the accuracy improvement of LIDAR systems in the recent years, LIDAR data is considered a viable supply of photogrammetric control. To exploit LIDAR data, new challenges are poised concerning the representation and reference system by which both the photogrammetric and LIDAR datasets are described. In this paper, registration methodologies will be devised for the purpose of integrating the LIDAR data into the photogrammetric triangulation. Such registration methodologies have to deal with three issues: registration primitives, transformation parameters, and similarity measures. Two methodologies will be introduced that utilize straight-line and areal features derived from both datasets as the registration primitives. The first methodology directly incorporates the LIDAR lines as control information in the photogrammetric triangulation, while in the second methodology, LIDAR patches are used to produce and align the photogrammetric model. Also, camera self-calibration experiments were conducted on simulated and real data to test the feasibility of using LIDAR patches for this purpose.
In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.
Computer-Aided Inspection Planning (CAIP) is the integration bridge between CAD/CAM and Computer Aided Inspection (CAI). A CAIP system for On-Machine Measurement (OMM) is proposed to inspect the complicated mechanical parts efficiently during machining or after machining. The inspection planning consists of Global Inspection Planning (GIP) and Local Inspection Planning (LIP). In the GIP, the system creates the optimal inspection sequence of the features in a part by analyzing the various feature information such as the relationship of the features, Probe Approach Directions (PAD), etc. Feature groups are formed for effective planning, and special feature groups are determined for sequencing. The integrated process and inspection plan is generated based on the sequences of the feature groups and the features in a feature group. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. In the LIP of Part II, the system generates inspection parameters. The integrated inspection planning is able to determine optimum manufacturing sequence for inspection and machining processes. Finally, the results are simulated and analyzed to verify the effectiveness of the proposed CAIP.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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