In this paper, an inversion method using chirp signals and two near field receivers is proposed. Inversion problems can be formulated into the probabilistic models composed of signals, a forward model and noise. Forward model to simulate chirp signals is chosen to be the source-wavelet-convolution planewave modeling method. The solution of the inversion problem is defined by a posteriori pdf. The wavelet matching technique, using weighted least-squares fitting, estimates the sediment sound-speed and thickness on which determination of the ranges for a priori uniform distribution is based. The genetic algorithm can be applied to a global optimization problem to find a maximum a posteriori solution for determined a priori search space. Here the object function is defined by an L₂norm of the difference between measured and modeled signals. The observed signals can be separated into a set of two signals reflected from the upper and lower boundaries of a sediment. The separation of signals and successive applications of the genetic algorithm optimization process reduce the search space, therefore improving the inversion results. Not only the marginal pdf but also the statistics are calculated by numerical evaluation of integrals using the samples selected during importance sampling process of the genetic algorithm. The examples applied here show that, for synthetic data with noise, it is possible to carry out an inversion for sedimentary layers using the proposed inversion method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.160-170
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2010
This paper proposes a Haar Wavelet Feature Detector (HWFD) based on the Haar wavelet transform and average box filter. By decomposing the original image using the Haar wavelet transform, the proposed detector obtains the variance information of the image, making it possible to extract more distinctive features from the original image. For detection of interest points that represent the regions whose variance is the highest among their neighbor regions, we apply the average box filter to evaluate the local variance information and use the integral image technique for fast computation. Due to utilization of the Haar wavelet transform and the average box filter, the proposed detector is robust to illumination change, scale change, and rotation of the image. Experimental results show that even though the proposed method detects fewer interest points, it achieves higher repeatability, higher efficiency and higher matching accuracy compared with the DoG detector and Harris corner detector.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.73-82
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2010
Door is an important object to understand given environment and it could be used to distinguish with corridors and rooms. Doors are widely used natural landmark in mobile robotics for localization and navigation. However, almost algorithm for door recognition with camera is difficult real-time application because feature extraction and matching have heavy computation complexity. This paper proposes a method to recognize a door in corridor. First, we extract distinguished lines which have high possibility to comprise of door using Hough transformation. Then, we detect candidate of door region by applying previously extracted lines to first-stage visual fuzzy system. Finally, door regions are determined by verifying knob region in candidate of door region suing second-stage visual fuzzy system.
In recent years, In recent years, research on geo-tagged image contents has defined a view frustum based on filming location and direction data and has studied indexes and various query search techniques for efficient search. The existing view frustum model has a limit of using the static visible distance and provides a simple service that displays the huge image contents on the digital map. We show a method to acquire filming location and attitude data and propose a view frustum model that can change the visible distance using geospatial object data. In addition, we describe the augmented reality service that combines the image matching technique so that it can be mapped in the scene where the image contents are captured.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.11
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pp.1113-1120
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2014
In this paper, general methods for enhancing the transmission efficiency through the small subwavelength aperture in an infinite conducting plane are considered first by use of the transmission-resonant aperture like the ridged circular aperture structure, second by employing the transmission-resonant cavity structure. In particular, the maximum transmission cross section is found to be $\frac{2G{\lambda}^2}{4{\pi}}[m^2]$ for the two structures, where G is the gain of the aperture in the output half space. As experimental works, the impedance matching characteristics are investigated for the cases that above two structures are incorporated as a potential near field microscopic probe in the waveguide end. As a complementary problem to the above transmission-resonant aperture problem, some discussions are also given on the scattering resonance by the scattering object much smaller than the wavelength. This discussion may provide a good understanding of the physics for the phenomena that the maximum scattering cross section is much larger than the physical size of the atom in atomic physics area.
This paper proposes a skeleton-based hierarchical shape description scheme, called a skeleton tree, for accurate shape-based image retrieval. A skeleton tree represents an object shape as a hierarchical tree where high-level nodes describe parts of coarse trunk regions and low-level nodes describe fine details of boundary regions. Each node refines the shape of its parent node. Most of the noise disturbances are limited to bottom level nodes and the boundary noise is reduced by decreasing weights on the bottom levels. The similarity of two skeleton trees is computed by considering the best match of a skeleton tree to a sub-tree of another skeleton tree. The proposed method uses a hybrid similarity measure by employing both Fourier descriptors and moment invariants in computing the similarity of two skeleton trees. Several experimental results are presented demonstrating the validity of the skeleton tree scheme for the shape description and indexing.
The purpose of this study was aimed to compare the lexical access and representation of semantic system in the bilinguals. The participants(late Korean-English bilinguals) performed the word-picture matching task. The task was to decide whether the pictures presented after the words(basic-level categories) represent the Korean(L1) or English(L2) words' meaning or not. The stimuli were consisted of common object belonged to four different categories(animal, part of body, clothes, tool). To control the translation strategies, the SOA(stimulus onset asynchrony) were manipulated as 650ms(Exp. 1) and 200ms(Exp. 2). In both experiment, the RTs were faster in L1 condition. The decision time of the part of body categories were shorter than the animal in L1 condition. In L2 condition, clothes were responded faster than the tools. The differences of the lexical access time implied that the bilingual semantic system seemed to be structured by more sub-level categories than the super-level, living or non-living things, and the ways to access the bilingual lexicon might be differentiated according to the languages.
The present study was aimed to compare the semantic systems represented by the lexicon between L1 and L2 in late Korean-English bilinguals. The participants performed the word-picture matching task. the task was to decide whether the pictures represent the previously presented words' meaning. The words were the basic level categories. The stimuli were consisted of common object belonged to two different semantic categories (natural and artificial). To control the translation strategies, the SOA were manipulated as 650ms(Exp. 1) and 250ms(Exp. 2). No translation effort was found in the comparison of the two experiments. In both experiment, the RTs were faster in L1 rendition, and it took longer to decide the stimuli in natural categories than with artificial ones in L1. However, this category effect was not observed in L2. The results showed the differences in the organization of semantic representations in the brain through the bilinguals' two languages. While L1 semantic knowledge might be more systematically organized, that of L2 seems to be less well organized, at least by late bilinguals who participated in the present study.
MASF is a kind of temporal filter proposed for noise reduction and temporal band limitation. MASF uses motion vectors to extract temporal information in spatial domain. Therefore, inaccurate motion information causes some distortions in MASF operation. Currently, bilinear interpolation after BMA(Block Matching Algorithm) is used for the motion estimation sheme of MASF. But, this method results in unreliable estimation when the object in image sequence has larger movement than the maximum displacement assumed in BMA or the input images are severely corrupted with noise. In order to i:;olve this problem, we analyse the effect of inaccurate motion on MASF and propose a hierarchical motion estimation algorithm based on the analysis results. Experimental results show that the proposed method produces reliable output under large motion and noisy situations.
Kim, D.O.;Ahn, J.Y.;Lee, D.H.;Kim, N.K.;Kim, J.H.;Min, B.G.
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1998
no.11
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pp.285-286
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1998
Virtual Brain-endoscopy is an effective method to detect lesion in brain. Brain is the most part of the human and is not easy part to operate so that reconstructing in 3D may be very helpful to doctors. In this paper, it is suggested that to increase the reliability, method of matching 3D object with the 2D CT slice. 3D Brain-endoscopy is reconstructed with 35 slices of 2D CT images. There is a plate in 3D brain-endoscopy so as to drag upward or downward to match the relevant 2D CT image. Relevant CT image guides the user to recognize the exact part he or she is investigating. VRML Script is used to make the change in images and PlaneSensor node is used to transmit the y coordinate value with the CT image. The result is test on the PC which has the following spec. 400MHz Clock-speed, 512MB ram, and FireGL 3000 3D accelerator is set up. The VRML file size is 3.83MB. There was no delay in controlling the 3D world and no collision in changing the CT images. This brain-endoscopy can be also put to practical use on medical education through internet.
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