In this paper we prove the following : Let M be a real (2n-1)-dimensional compact minimal semi-invariant submanifold in a complex projective space P(sub)n+1C. If the scalar curvature $\geq$2(n-1)(2n+1), then m is a homogeneous type $A_1$ or $A_2$. Next suppose that the third fundamental form n satisfies dn = 2$\theta\omega$ for a certain scalar $\theta$$\neq$c/2 and $\theta$$\neq$c/4 (4n-1)/(2n-1), where $\omega$(X,Y) = g(X,øY) for any vectors X and Y on a semi-invariant submanifold of codimension 3 in a complex space form M(sub)n+1 (c). Then we prove that M has constant principal curvatures corresponding the shape operator in the direction of the distingusihed normal and the structure vector ξ is an eigenvector of A if and only if M is locally congruent to a homogeneous minimal real hypersurface of M(sub)n (c).
In recent years, there has been increased interest in characterizing and extracting 3D information from 2D images for human tracking and identification. In this paper, we propose a single view-based framework for robust estimation of height and position. In the proposed method, 2D features of target object is back-projected into the 3D scene space where its coordinate system is given by a rectangular marker. Then the position and the height are estimated in the 3D space. In addition, geometric error caused by inaccurate projective mapping is corrected by using geometric constraints provided by the marker. The accuracy and the robustness of our technique are verified on the experimental results of several real video sequences from outdoor environments.
In this paper, we propose a method to estimate pointing region in real-world from images of cameras. In general, arm-pointing gesture encodes a direction which extends from user's fingertip to target point. In the proposed work, we assume that the pointing ray can be approximated to a straight line which passes through user's face and fingertip. Therefore, the proposed method extracts two end points for the estimation of pointing direction; one from the user's face and another from the user's fingertip region. Then, the pointing direction and its target region are estimated based on the 2D-3D projective mapping between camera images and real-world scene. In order to demonstrate an application of the proposed method, we constructed an ICGS (interactive cinema guiding system) which employs two CCD cameras and a monitor. The accuracy and robustness of the proposed method are also verified on the experimental results of several real video sequences.
본 논문에서는 차량 출입통제, 주정차 단속, 과속 차량 단속 등 다양한 분야에서 사용가능한 신형 차량번호판 검출 방법을 제안한다. 먼저 가우시안 차이를 이용한 필터링을 사용하여 번호판의 연속적인 주요 숫자가 잘 나타나도록 이진화를 수행한다. 이후 번호판의 형태학적 특징을 이용한 반복 레이블링 기법을 이용하여 번호판 영역을 결정한다. 마지막으로 투영 변환을 통한 번호판의 정형화 과정을 거쳐 카메라나 차량의 위치에 따라 발생하는 기울어짐과 같은 왜곡을 보정한다.
해슁(hashing)을 기반으로 한 근사 최근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbors search, ANN search) 방법에서는 데이터 샘플들을 k-비트 이진 코드로 변환하는 해쉬 함수들을 이용함으로써 근접 이웃 탐색이 이진변환 공간에서 이루어지게 된다. 본 논문에서는 PCA 기반 군집화 방법인 Principal Direction Divisive Partitioning(PDDP)를 이용한 해슁 방법을 제안한다. PDDP는 가장 큰 분산을 가지는 클러스터를 선택하여 그 클러스터의 첫 번째 주성분 방향을 이용하여 두 개의 클러스터로 분할하는 과정을 반복적으로 시행하는 군집화 방법이다. 제안하는 해슁 방법에서는 PDDP에서 분할을 위해 사용하는 주성분방향을 바이너리 코딩을 위한 사영벡터로서 사용한다. 실험결과는 제안하는 방법이 다른 해슁 방법들과 비교하여 경쟁력 있는 방법임을 입증한다.
시간에 따라 순차적으로 들어오는 스트리밍 데이터에서는 전체 데이터 셋을 한꺼번에 모두 이용하는 배치 학습에 기반한 차원축소 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 스트리밍 데이터에 적용하기 위한 점층적 차원 감소 방법이 연구되어왔다. 이 논문에서는 최소제곱오차해를 통한 점층적 선형 판별 분석법을 제안한다. 제안 방법은 분산행렬을 직접 구하지 않고 새로 들어오는 샘플의 정보를 이용하여 차원 축소를 위한 사영 방향을 점층적으로 업데이트한다. 실험 결과는 이전에 제안된 점층적 차원축소 알고리즘과 비교하여 이 논문에서 제안한 방법이 더 효과적인 방법임을 입증한다.
This paper proposes a method for motion estimation of consecutive cameras using 3-D straight lines. The motion estimation algorithm uses two non-parallel 3-D line correspondences to quickly establish an initial guess for the relative pose of adjacent frames, which requires less correspondences than that of current approaches requiring three correspondences when using 3-D points or 3-D planes. The estimated motion is further refined by a nonlinear optimization technique with inlier correspondences for higher accuracy. Since there is no dominant line representation in 3-D space, we simulate two line representations, which can be thought as mainly adopted methods in the field, and verify one as the best choice from the simulation results. We also propose a simple but effective 3-D line fitting algorithm considering the fact that the variance arises in the projective directions thus can be reduced to 2-D fitting problem. We provide experimental results of the proposed motion estimation system comparing with state-of-the-art algorithms using an open benchmark dataset.
연속지적도를 제작하기 위해서는 합리적으로 도면의 신축보정, 도곽접합, 행정구역 접합, 축척 간 접합 등을 처리할 수 있는 기준의 설정이 무엇보다 중요한 선결 과제라 할 수 있다. 본 연구는 지번부여지역단위 임의 도곽으로 작성된 임야도의 행정구역간 경계의 필지접합 및 지적임야도 접합에 2차원 비선형좌표변환방법인 사영투영과 부등각사상변환방법 및 다항식변환방법을 도입하여 행정구역 경계선상 또는 임야사정선상 굴곡점을 기준점으로 하여 2차원 좌표변환계수를 추출하고 연속지적도 작성을 위한 도면접합에 좌표변환방법의 활용을 시도하였다.
Kim, Hye-Jin;Kim, Dae-Sung;Lee, Jae-Bin;Kim, Yong-Il
Korean Journal of Geomatics
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제2권2호
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pp.139-143
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2002
The rational polynomial coefficients (RPC) model is a generalized sensor model that is used as an alternative solution for the physical sensor model for IKONOS of the Space Imaging. As the number of sensors increases along with greater complexity, and the standard sensor model is needed, the applicability of the RPC model is increasing. The RPC model has the advantages in being able to substitute for all sensor models, such as the projective, the linear pushbroom and the SAR. This report aimed to generate a RPC model from the physical sensor model of the KOMPSAT-1(Korean Multi-Purpose Satellite) and aerial photography. The KOMPSAT-1 collects 510~730 nm panchromatic imagery with a ground sample distance (GSD) of 6.6 m and a swath width of 17 km by pushbroom scanning. The least square solution was used to estimate the RPC. In addition, data normalization and regularization were applied to improve the accuracy and minimize noise. This study found that the RPC model is suitable for both KOMPSAT-1 and aerial photography.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제5권1호
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pp.12-27
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1994
성인의 우울증과는 달리 아동기 우울증의 존재와 정의에 대해서는 많은 논란이 있어왔다. DSM-III(1980)에 이르러서야 공식적인 병명으로 인정되었으나, 아직도 아동기 우울증은 다른 정신적인 장애에 비해 진단 준거 자체가 명확하게 정의되어 있지 못할 뿐만 아니라 발달 단계에 따라 우울증상은 다른 양상으로 표현되므로, 아동기 우울증의 정확한 진단을 위해서는 다양한 평가 방법을 사용하여 여러 사람들로부터 정보를 얻는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 자기보고형 질문지, 면접, 행동 평정 척도, 구조화된 검사, 투사법 검사 등 주요 평가 방법들을 고찰해보았고, 앞으로 아동기 우울증 평가 방법에서 해결되어야 할 신뢰도 및 타당도에 관한 몇가지 문제점들에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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