This paper proposed a scheme for finding an optimal adaptive data association for multi-target between measurements and tracks. First, we assume the relationships between measurements as Mrkov Random Field. Also assumed a priori of the associations as a Gibbs distribution. Based on these assumptions, it was possible to reduce the MAP estimate of the association matrix to the energy minimization problem. After then, we defined an energy function over the measurement space, that may incorporate most of the important natural constraints. Through the experiments, we analyzed and compared this algorithm with other representative algorithms. The result is that it is stable, robust, fast enough for real timecomputation, as well as more accurate than other methods.
Thermal drift of the machine tool spindle due to temperature increase dominates the major source of the machine tool error. To compensate the thermal errors, software based error correction methods could be implemented. In th~s case, we need model to map the relationship between temperature and thermal distortion. Traditionally, two or three different methods have been trled: step increase of spindle speed, constant, random. The latter two methods are described in the document of ISOlDIS230-3. In this research, three different methods were verified through the experiments from the viewpoint of compensation of thermal distortion. Constant spindle speed turned out good enough for monitoring the behavior of the thermal drift and modeling the relationship between temperature and thermal distortion.
Dynamic characteristics are investigated when a nonlinear system showing periodic and chaotic responses under harmonic excitation is exposed to random perturbation. Approach for both qulitative and quantitative analysis of the noise effect in a nonlinear system under harmonic excitation is presented. For the qualitative analysis, Lyapunov exponents are calculated and Poincar map is illustrated. For the quatitative analysis. Fokker-Planck equatin is solved numerical by means of a Path-integral solution procedure. Eigenvalue problem obtained from the numerical caculation is solved and the relation of eigenvalue, eigenvector and chaotic motion is investigated.
이 논문에서 크기의 변화에 강인한 인공물 축출 알고리듬을 제안한다. 인공물은 크기 및 카메라 센서의 특성에 따라 영상에 다양한 크기로 나타난다. 이 논문은 이러한 크기 변화에 강인한 인공물 축출 방법을 제안한다. 우선 LoG(Laplacian of Gaussian)를 이용하여 최적의 크기를 찾아낸다. 이를 이용하여 우리는 이웃한 정보를 포함할 수 있는 MAP-MRF(Maximum A Posterior-Markov Random Field) 레이블링(Labeling) 방법을 기반으로 인공물 축출을 위한 비용함수를 제안하였다. 인공물은 서로 근처에 존재하기 때문이다. 여기서 정보 비용함수(Data cost function)는 방향 히스토그램(Orientation histogram)을 이용하여 정의하였고, 스무딩 비용함수(Smoothing cost function)는 ICM(Iterated Conditional Modes)을 이용하여 정의한다. 최종적으로 이 알고리듬을 위성영상에 적용하여 알고리듬의 성능을 증명한다.
In this paper, a SAR-despeck1ing approach of adaptive iteration based a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and a Gibbs random field (GRF) for image texture is proposed for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. The iterative approach based on MRF is very effective for the inner areas of regions in the observed scene, but may result in yielding false reconstruction around the boundaries due to using wrong information of adjacent regions with different characteristics. The proposed method suggests an adaptive approach using variable parameters depending on the location of reconstructed area, that is, how near to the boundary. The proximity of boundary is estimated by the statistics based on edge value, standard deviation, entropy, and the 4th moment of intensity distribution.
Living in the age of information people face problems related to information overload. Information is easy to produce, store and distribute through various communication channels, one of which is emails. With the appearance of the mobile devices, such as smart phones and tabs, people can have access to email inbox at any moment of time from everywhere. In this paper we present information extraction system with a specific goal of extracting meeting location from the announcement of seminar or conference. We apply a machine learning method (conditional random fields, CRF), train the system using annotated corpus of seminar and conference announcements and validate results by applying various extracted correction rules and patterns. Furthermore, we normalize extracted location, and reference using geo-coding databases, OpenStreetMap and Wikipedia resources to determine real geographical coordinates.
In the study on the quantitative diagnosis using ultrasound, the stability and precision of tissue characterized parameters are important for the clinical application. We estimate attenuation coefficient introducing homomorphlc process Into the modified spectral differnce method about silicon-madu phantom. We compare the results with those estimated uslng the method used for obtaining the attenuation map image before. Homomorphic process has the effect smoothing the reflected echo signal spectrum, therefore eliminat os the random pattern of the signal spectrum generated by the scatterers. As a result, it Is shown that the stability is enhanced
On this study, it was applied that the method of Coastline extracting by aerial photogrammetry so as to extract the coastline using the method of RTK GPS/GLONASS. The observed area is Gwanganri beach that is located in Pusan and it was observed according to high wave of scar when the approximate highest high water and it was surveyed according to that the boundary line connecting to sea water surface at random time-zone. Observation analysis was used digital map of 1:1,000 and compared coastline that was converted tide with coastline of high tide. So this conclusions was agreed with converted coastline and high tide coastline.
소규모 게임 개발사가 많아지고 있는 지금, 금전적 자금이 부족한 개발사는 다양하고 퀄리티 있는 맵을 제작하기 어려움이 따른다. 그러나 무작위로 맵을 생성하여 게임에 적용하면, 시간적 비용과 인적 비용을 현저히 절감할 수 있다. 본 연구에서는 랜덤하게 생성한 스무스 노이즈맵을 활용하여 게임에서 사용 가능한 3D 맵을 제네레이팅 하는 방법을 기술한다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권5호
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pp.79-88
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1997
This paper introduces a new energy function, as maximum a posteriori(MAP) estimate of binocular disparity, that can deal with both random dot stereo-gram(RDS) and natural scenes. The energy function uses phase-magnitude as features to detect only the shift for a pair of corrupted conjugate images. Also we adopted Fleet singularity that effectively detects unstable areas of image plant and thus eliminates in advance error-prone stereo mathcing. The multi-scale concept is applied to the multi laser architecture that can search the solutions systematically from coarse to fine details and thereby avoids drastically the local minima. Using mean field approximation, we obtained a compact representation that is suitable for fast computation. In this manner, the energy function satisfies major natural constraints and requirements for implementing parallel relaxation. As an experiment, the proposed algorithm is applied to RDS and natural stereo images. As a result we will see that it reveals good performance in terms of recognition errors, parallel implementation, and noise characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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