Accuracy of the 3-D model is essential in model-based camera tracking. However, 3-D object modeling requires dedicated and complicated procedures for precise modeling without any errors. Even if a 3-D model contains a certain level of errors, on the other hand, the tracking errors cause by the modeling errors can be different from its perceptual errors; thus, it is an important aspect that the camera tracking can be successful without precise 3-D modeling if the modeling errors are within the user's permissible range. In this paper, we analyze the tolerance of 3-D object modeling errors by comparing computational matching errors with perceptual matching errors through user evaluations, and also discuss permissible ranges of 3-D object modeling errors.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.6
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pp.407-412
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2015
In model-based tracking, an accurate 3D model of a target object or scene is mostly assumed to be known or given in advance, but the accuracy of the model should be guaranteed for accurate pose estimation. In many application domains, on the other hand, end users are not highly distracted by tracking errors from certain levels of modeling errors. In this paper, we examine perceptual tracking errors, which are predominantly caused by modeling errors, on subjective evaluation and compare them to computational tracking errors. We also discuss the tolerance of modeling errors by analyzing their permissible ranges.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.19
no.2
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pp.67-80
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1995
In order to control systems which are dominantly subjected to modeling errors and uncertainties, control strategies must deal with the effect of modeling errors and uncertainties. Since most of control methods based on system mathematical model, such as LQG/LTR method, have been developed mainly focused on stability robustness, they can not smartly improve the transient response disturbed by modeling errors and/or uncertainties. In this research, a fuzzy PID control method is suggested, which can stably improve the transient responses of systems disturbed by modeling errors as well as systems not entirely using mathematical models. So as to assure the effectiveness of suggested control method, computer simulations are accomplished for some example systems, through the comparison of transient responses.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the design optimization modeling of screening procedures based on the assessment of misclassification errors. Methods: Misclassification errors due to measurement variability are derived for normally distributed quality characteristics. Further, an optimization model for ensuring the level of outgoing quality is proposed and demonstrated through an illustrative example. Results: It is shown that two types of misclassification errors (i.e., false acceptance and false rejection) may be properly compromised through an analytical assessment of measurement errors and an optimization modeling. It is also discussed that a variety of optimization modeling may be enabled based on the derivation of measurement errors. Conclusion: It may be concluded that the design of screening inspection may further be facilitated by including the effect of measurement errors on the performance of screening inspection procedure.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.04a
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pp.300-307
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2002
Damage estimation methods are classified into two groups according to the dependence on the FE model : signal-based and model-based methods. Signal-based damage estimation methods are generally appropriate for detection of damage location, whereas not effective for estimation of damage severities. Model-based damage estimation methods are difficult to apply directly to the structures with a large number of the probable damaged members. It is difficult to obtain the exact model representing the real bridge behavior due to the modeling errors. The modeling errors even may exceed the modal sensitivity on damage. In this study, Model-based damage detection method which can effectively consider the modeling errors is suggested. Two numerical example analyses on a simple beam and a multi-girder bridge are presented to demonstrate the effectiveness of the presented method.
Accurate electroencephalography (EEG) forward calculation is of importance for the accurate estimation of neuronal electrical sources. Conventional studies concerning the EEG forward problems have investigated various factors influencing the forward solution accuracy, e.g. tissue conductivity values in head compartments, anisotropic conductivity distribution of a head model, tessellation patterns of boundary element models, the number of elements used for boundary/finite element method (BEM/FEM), and so on. In the present paper, we investigated the influence of modeling errors in the boundary element volume conductor models upon the accuracy of the EEG forward solutions. From our simulation results, we could confirm that accurate construction of boundary element models is one of the key factors in obtaining accurate EEG forward solutions from BEM. Among three boundaries (scalp, outer skull, and inner skull boundary), the solution errors originated from the modeling error in the scalp boundary were most significant. We found that the nonuniform error distribution on the scalp surface is closely related to the electrode configuration and the error distributions on the outer and inner skull boundaries have statistically meaningful similarity to the curvature distributions of the boundary surfaces. Our simulation results also demonstrated that the accumulation of small modeling errors could lead to considerable errors in the EEG source localization. It is expected that our finding can be a useful reference in generating boundary element head models.
Park, Sang-Ho;Park, Jong-Wook;Han, Soon-Heung;Choi, Young;Yang, Jung-Sam;Lee, Byung-Hoon
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.10
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pp.218-225
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2003
A diagnostic system has been developed which reports modeling errors generated when exchanging CAD data using IGES (Initial Graphics Exchange Specification) format. The system determines whether the CAD data contains errors. It also helps to define the criteria for determining the integrity and interoperability of CAD data with downstream applications of another CAD/CAM/CAE/PDM systems. The methodology of our algorithms is to analyze IGES model data by identifying errors and anomalies with respect to the diagnosis of geometry and topology. The GUI (Graphic User Interface) of the developed system helps users to input values and to visualize diagnostic results at real time.
Entity-relationship modeling for designing relational database is a very complicated thinking process that requires extensive knowledge and experiences. It is very likely that designers make mistakes in this process. In order to minimize the mistakes, a systematic method to guide the thinking process is needed. In this research, an entity-relationship modeling system is developed, which resolves the whole process of information modeling, data modeling, and functional dependency relationship analysis into small and simple decision-making steps. Therefore, it can reduce the possibility of making decision errors and improve the efficiency of the modeling process. It's functionality and efficiency is verified through some modeling examples. It is expected that the modeling system can be commercialized, if some functions are added, such as detection, warning, and correction of decision errors, and educational help.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.6
no.1
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pp.51-58
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1997
The verification of the STL file is essential to build the confident parts using a RP machine, because the STL file obtained from the CAD software has many errors-the orientation of triangle does not coincide with adjacent triangles or some triangles are omitted, overlpped and so forth. Especially, the STL file translated from the surface model has more errors than those translated from the solid model. In this study, all possible errors were classified with the most general from and the causes of errors were analyzed to verify and correct errors. Using the triangle based non-manifold geometric modeling, these errors were corrected. Especially, this study took the notice of the problem about the intersected triangles and non-manifold properties overlooked in the previous studies. But this study has a penalty on computing time of $O(n^2)$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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