The purpose of this study was to inspect ballistic match of copper bullet at 4 points by analyzing vertical deviation about shot group of the 5.56 mm common bullets and copper bullets. The 5.56 mm bullet with new copper core material was developed for mitigation of environmental pollution and harmfulness to human body. The results of this study are as follows; using the regression analysis, estimated reference value of ballistic match were 51.6 mm, 64.9 mm, 87.3 mm and 99.6 mm at 25 m, 100 m, 200 m and 250 m range respectively. When analyzing the shooting test data, alternative hypothesis(The vertical deviations are less than the reference value) was adopted as the result of analyzing data using t-test. And the values of data through tool(PRODAS) and standard trajectory equation meet requirements of estimated ballistic match respectively. In conclusion, the level of ballistic match of 5.56 mm copper bullets meets the estimated reference level through regression analysis at 4 points.
In order to study cortical properties in human, it is necessary to obtain an accurate and explicit representation of the cortical surface in individual subjects. Among many approaches, surface-based method that reconstructs a 3-D model from contour lines on cross-section images is widely used. The conventional method detects match points of contours using the minimum straight distance between any pair of contour points which lie on different contours. Then, it generates a triangle strip. In general, however, it might yield small mismatches between contours in case of brain due to complex anatomical structures. In this paper, therefore, we present an improved method for tilting operation that uses the curvature values calculated from surface information. The usefulness of the proposed method has been verified using brain image.
It is always a dream to recreate the experience of a particular place, the Panorama Virtual Reality has been interpreted as a kind of technology to create virtual environments and the ability to maneuver angle for and select the path of view in a dynamic scene. In this paper we examined an efficient algorithm for Image registration and stitching of captured imaged from a video stream. Two approaches are studied in this paper. First, dynamic programming is used to spot the ideal key points, match these points to merge adjacent images together, later image blending is use for smooth color transitions. In second approach, FAST and SURF detection are used to find distinct features in the images and a nearest neighbor algorithm is used to match corresponding features, estimate homography with matched key points using RANSAC. The paper also covers the automatically choosing (recognizing, comparing) images to stitching method.
Kim, Sungjin;Park, Seungjun;Park, Hongphyo;Sangchul Won
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.128.6-128
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2001
In this paper, we present a methodology of sensing and control for a robot system designed to be capable of grasping an object and moving it to target point Stereo vision system is employed to determine to depth map which represents the distance from the camera. In stereo vision system we have used a center-referenced projection to represent the discrete match space for stereo correspondence. This center-referenced disparity space contains new occlusion points in addition to the match points which we exploit to create a concise representation of correspondence an occlusion. And from the depth map we find the target object´s pose and position in 3-D space. To find the target object´s pose and position, we use the method of the model-based recognition.
본 논문에서는 기준영상과 탐색영상 사이의 대응되는 특징 점을 정합 하는 알고리즘을 제안한다. 두 영상에서 특징 점을 찾기 위하여 Harris의 코너 점 검출기를 사용하였다. 기준영상의 각 특징 점에 대해, 정규상관계수가 임계치 이상인 탐색영상의 특징 점들로 후보 정합 점을 구한다. 최종적으로 동적 프로그래밍을 사용하여 후보 정합 점들 중에서 대응되는 특징 점을 구한다. 실험으로 인위적인 영상과 실제 영상에서 특징 점을 정합 하는 결과를 보였다.
Kim, Tae-Jung;Im, Yong-Jo;Kim, Ho-Won;Kweon, In-So
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.524-529
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2002
In this paper, we report the development of two DEM (digital elevation model) generation algorithms over urban areas from an IKONOS stereo pair. One ("EpiMatch") is originally developed for SPOT images and modified for IKONOS images. It uses epipolar geometry for accurate DEM generation. The other is based on graph-cut algorithm in 3D voxel space. This algorithm is believed to work better on height discontinuities than EpiMatch. An IKONOS image pair over Taejon city area was used for tests. Using ground control points obtained from differential GPS, camera model was set up and stereo matching applied. As a result, two DEMs over urban areas were produced. Within a DEM from EpiMatch small houses appear as small "cloudy" patches and large apartment and industrial buildings are visually identifiable. Within the DEM from graph-cut we could achieve better height information on building boundaries. The results show that both algorithms can generate DEMs from IKONOS images although more research is required on handling height discontinuities (for "EpiMatch") and on faster computation (for "Graph-cut").
This paper introduces an efficient fingerprint matching method based on multiple reference minutiae points. First, we attempt to effectively align two fingerprints by employing multiple reference minutiae points. However, the corresponding minutiae points between two fingerprints are ambiguous since a minutia of one fingerprint can be a match to any minutia of the other fingerprint. Therefore, we introduce a novel method based on linear classification concept to establish minutiae correspondences between two fingerprints. Each minutiae correspondence represents a possible alignment. For each possible alignment, a matching score is computed using minutiae and ridge orientation features and the maximum score is then selected to represent the similarity of the two fingerprints. The proposed method is evaluated using fingerprint databases, FVC2002 and FVC2004. In addition, we compare our approach with two existing methods and find that our approach outperforms them in term of matching accuracy, especially in the case of non-linear distorted fingerprints. Furthermore, the experiments show that our method provides additional advantages in low quality fingerprint images such as inaccurate position, missing minutiae, and spurious extracted minutiae.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.40-44
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2002
Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
Objectives : Five transport points are often used in acupuncture treatment. However, there is no clear explanation about the reason why the five transport points are matched five phases in this manner. Therefore, we reviewed the literatures and theses about the principal of matching and researched a new way to understand the reason. Methods : We found 8 theses and 3 literatures related to the matching of five transport points to five phases by searching the web sites. And, we reviewed the principal of matching and researched another new way to understand the reason why they are matched so. Results and Conclusions : In the viewpoint of the natural state and function of five phases, the start points arising in yin- and yang-meridian are matched to wood and metal respectively. Therefore, well point matches the wood and metal in yin- and yang-meridian respectively. And by following the flow of five transport points, the other points match with fire, earth, metal, water in yin-meridian and water, wood, fire, and earth in yang-meridian.
본 연구에서는 실시간에 걸쳐서, 자동적으로 공액점들을 매칭시킬 수 있는 색상분리기법을 제시하는데 목적을 두고 있다 CCD카메라에의해 취득된 영상으로부터 계산된 상좌표는 취득된 상좌표의 정확도 와 소트를 통한 매칭의 정확도 측면에서 점검되었다. 점검결과, 연구에의하여 취득된 상좌표를 이용하여 사진측량 프로그램에 의해 계산된 대상물좌표의 RMSE는 근거리사진측량의 기대RMSE내에 분포하고 있었으며, 소트에의한 공액표정점들의 매칭 또한 정확하게 수행되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 색상분리기법이 정확한 상좌표의 취득과 공액점의 매칭에 적절함을 알 수 있었으며, 이 방법은 실시간에 걸쳐서 취득정보를 빠르고 정확하게 처리해야하는 산업분야에 유용할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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