Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.1
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pp.54-61
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2008
This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.
Moon, Kwang Il;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jong Hwa;Kim, Kang San
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.1
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pp.129-135
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2015
The Ubiquitous City (U-City) spatial information technology aimed to provide services freely anytime and anywhere by converging high-tech information & communication technology in urban infrastructure has been available in diverse patterns. In particular, there have been studies on the development of 3D spatial information after selecting and matching key points with stereo images from the many Closed Circuit TV (CCTV) in the U-City. However, the data mostly used in extracting matching points haven't considered external environmental impacts such as illuminance. This study tested how much the matching points needed to construct 3D spatial information with the CCTV whose image quality is dependent upon changes in illuminance fluctuate under the same hardware performances. According to analysis on the number of matching points by illuminance, the number of matching points increased up to 3,000Lux in proportion to the illuminance when IRIS, shutter speed and ISO were fixed. In addition, a border between an object and background became more distinctive. When there was too much light, however, the page became brighter, and noise occurred. Furthermore, it was difficult to name key points because of the collapse of an inter-object border. It appears that if filmed with the study results, the number of matching points would increase.
We present an autostereoscopic 3D display system using volume hologram. In this proposed system, the interference pattern of angular multiplexed plane reference and object beams are recorded into a volume hologram, which plays a role of guiding object beams of multi-view images into the desired perspective directions. For reconstruction, object beams containing the desired multi-view image information, which satisfy Bragg matching condition, are illuminated in the time-division multiplexed manner onto the crystal. Then multiple stereoscopic images are projected to the display plane for autostereoscopic 3D viewing. It is possible to make a high resolution multiview 3D display system independent upon the viewpoint.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.10
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pp.1829-1834
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2006
In this raper in order to recover sharp object boundaries we propose a new efficient stereo matching algorithm in which window size is varied to the distance from the boundaries of object. To this end, the processing region is divided into small subregions with a same area and the disparities of the center pixels in the subregions are calculated using a area-based algorithm with multiple windows. From the this disparity map we can find the edges of the contracted objects. The disparities of original image are obtained using the gradient constraint that means the disparity of the center pixel is similar to the ones of the remaining pixels in the subregion. from the experimental results it is found that the proposed algorithm is very good for recovering sharp object boundaries compared to the similar different algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.816-819
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2011
The image recognition system using CCTV camera has been introduced to minimize not only loss of life and property but also traffic jam in the tunnel. In this paper, multi-object detection algorithm is proposed to track multi vehicles. The proposed algorithm is to detect multi cars based on Adaboost and to track multi vehicles to use template matching. As results of simulations, it is shown that proposed algorithm is useful for tracking multi vehicles.
Park, Jae-Sung;Kim, Seung-Cheol;Bae, Kyung-Hoon;Kim, Eun-Soo
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2005.07b
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pp.1615-1618
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2005
In this paper, implementation of object-based multiview 3D display using object segmentation and adaptive disparity estimation is proposed and its performance is analyzed by comparison to that of the conventional disparity estimation algorithms. In the proposed algorithm, firstly we can get segmented objects by region growing from input stereoscopic image pair and then, in order to effectively synthesize the intermediate view the matching window size is selected according to the extracted feature value of the input stereo image pair. Also, the matching window size for the intermediate view reconstruction (IVR) is adaptively selected in accordance with the magnitude of the extracted feature value from the input stereo image pair. In addition, some experimental results on the IVR using the proposed algorithm is also discussed and compared with that of the conventional algorithms.
In this paper we propose an approach for localizing objects in satellite images. Our method exploits matching features based on description vectors. We applied Scale Invariant Feature Transform (SIFT) to object localization. First, we find keypoints of the satellite images and the objects and generate description vectors of the keypoints. Next, we calculate the similarity between description vectors, and obtain matched keypoints. Finally, we weight the adjacent pixels to the keypoints and determine the location of the matched object. The experiments of object localization by using SIFT show good results on various scale and affine transformed images. In this paper the proposed methods use Google Earth satellite images.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.11
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pp.1393-1404
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1995
For the factory automation(FA) of production or assembly lines, computer vision techniques have been widely used for the recognition and position-control of objects. In this application, it is very important to analyze characteristic features of each object and to find an efficient matching algorithm using the selected features. If the object has regular or homogeneous patterns, the problem is relatively simple. However, If the object is shifted or rotated, and if the depth of the input visual system is not fixed, the problem becomes very complicated. Also, in order to understand and recognize objects with concentric noise patterns, it is more effective to use feature-information represented in polar coordinates than in cartesian coordinates. In this paper, an algorithm for the recognition of objects with concentric circular noise-patterns is proposed. And position-conrtol information is calculated with the matching result. First, a filtering algorithm for eliminating concentric noise patterns is proposed to obtain concentric-feature patterns. Then a shift, rotation and scale invariant alogrithm is proposed for the recognition and position-control of objects uusing invariant feature information. Experimental results indicate the effectiveness of the proposed alogrithm.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1138-1145
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2022
While pursuing digitalization and paperless projects, the construction industry needs to settle on how to make the most of digitized data and information. On-site workers, who currently rely on paper documents to check and review design and construction plans, will need alternative ways to efficiently access the information without using any paper. Augmented Reality is a potential solution where the information customized to a user is aligned with the physical world. This paper proposes the Augmented Reality framework to deliver the information on on-site resources (e.g., workers and equipment) using head-mounted devices. The proposed framework was developed by interoperating Augmented Reality-supported devices and a digital twin platform in which all information related to ongoing tasks is accumulated in real-time. On-site resources appearing in the user's field of view are automatically detected by an object detection algorithm and then assigned to the corresponding information by matching the data in the digital twin platform. Preliminary experiments show the feasibility of the proposed framework. Worker detection results can be visualized on HoloLens 2 in near real-time, and the matching process obtained the accuracy greater than 88%.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.170-173
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2001
To apply stereo vision system to obstacle recognition system of AGV, we constructed algorithm of stereo matching and distance measuring with stereo image for positioning of object in area. And using this system, we look into the error between real position and measured position, and studied relationship of compensation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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