Views are essential in providing logical data independence for database systems. Object views in object-oriented/object-relational databases have requirements quite different from those of relational databases due to support for object-oriented concepts. Although many commercial object-oriented/object-relational database systems support object views, implementation techniques have not been discussed sufficiently in the literature. In this paper, we devise a technique for implementing views in object-oriented/object-relational databases and apply it to the ODYSSEUS object-relational database system. We first analyze the requirements of object views. Next, to implement object views, we extend the existing query modification algorithm that has been proposed for implementing views in relational databases. Next, we compare the features of the proposed object view with those of object views in commercial object-relational database systems. It is shown that the proposed object view supports all object-oriented concepts such as object identifiers, inheritance, methods, and composite objects, while existing object views support part of them. Last, we propose detailed techniques for implementing the extended query modification algorithm in the ODYSSEUS object-relational database system.
This paper presents the efficient algorithms for the pose determination of a circular object with and without a priori knowledge of the object radius. The developed algorithms valid for a circular object are the result of the elaboration of Ma's work [2], which determines the pose of a conic object from two perspective views. First, the geometric constraint of a circular object and its projection on the image plane of a camera is described. The number of perspective views required for the object pose determination with and without a priori knowledge of the object radius is also discussed. Second, with a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from a single perspective view. The object pose information, expressed by two surface normal vectors and one position vector, is given in a closed form and with no ambiguity. Third, without a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from two perspective views. While the surface normal vectors are obtained from the first view, the position vector is obtained from the two views.
The Journal of Information Technology and Database
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제6권1호
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pp.1-13
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1999
The modeling components in the object-oriented paradigm are based on the object, not the structured function or procedure. That is, in the past, when one wanted to solve problems, he would describe the solution procedure. However, the object-oriented paradigm includes the concepts that solve problems through interaction between objects. The object-oriented model is constructed by describing the relationship between object to represent the real world. As in object-oriented model the relationships between objects increase, the control of objects caused by their insertions, deletions, and modifications comes to be very complex and difficult. Because the loss of the referential integrity happens and the object reusability is reduced. For these reasons, the necessity of the control of objects and the visualization of the relationships between them is required. In order that we design a database necessary to implement Object Browser that has functionalities to visualize Java objects and to perform the query processing in Java object modeling, in this paper we show the processes for EER modeling on Java object and its transformation into relational database schema. In addition we implement Java Object Parser that parses Java object and inserts the parsed results into the implemented database.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1400-1420
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2012
Object detection and tracking using visual sensors is a critical component of surveillance systems, which presents many challenges. This paper addresses the enhancement of object detection and tracking via the combination of multiple visual sensors. The enhancement method we introduce compensates for missed object detection based on the partial detection of objects by multiple visual sensors. When one detects an object or more visual sensors, the detected object's local positions transformed into a global object position. Local and global information exchange allows a missed local object's position to recover. However, the exchange of the information may degrade the detection and tracking performance by incorrectly recovering the local object position, which propagated by false object detection. Furthermore, local object positions corresponding to an identical object can transformed into nonequivalent global object positions because of detection uncertainty such as shadows or other artifacts. We improved the performance by preventing the propagation of false object detection. In addition, we present an evaluation method for the final global object position. The proposed method analyzed and evaluated using case studies.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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제18권2호
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pp.16-22
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2010
This paper proposes the real-time moving object tracking system UAV using color information. Case of object tracking, it have studied to recognizing the moving object or moving multiple objects on the fixed camera. And it has recognized the object in the complex background environment. But, this paper implements the moving object tracking system using the pan/tilt function of the camera after the object's region extraction. To do this tracking system, firstly, it detects the moving object of RGB/HSI color model and obtains the object coordination in acquired image using the compact boundary box. Secondly, the camera origin coordination aligns to object's top&left coordination in compact boundary box. And it tracks the moving object using the pan/tilt function of camera. It is implemented by the Labview 8.6 and NI Vision Builder AI of National Instrument co. It shows the good performance of camera trace in laboratory environment.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.85-88
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2009
In this paper, we propose a DRF-based object detection method using the object adaptive patch in the satellite imagery. It is a Discriminative Random Fields (DRF) based work, so the detection is done by labeling to the possible patches in the image. For the feature information of each patch, we use the multi-scale and object adaptive patch and its texton histogram, instead of using the single scale and fixed grid patch. So, we can include contextual layout of texture information around the object. To make object adaptive patch, we use "superpixel lattice" scheme. As a result, each group of labeled patches represents the object or object's presence region. In the experiment, we compare the detection result with a fixed grid scheme and shows our result is more close to the object shape.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제11권3호
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pp.500-506
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2007
The Type Object Design Pattern is proposed to provide a solution on the situation in the case that one class has too many subclasses or the number of subclasses are undefined. Although this pattern has many advantages in terms of applicability and dynamic object behavior, it has a weak point in runtime pattern operation that it has to build and maintain a class reference mechanism in runtime to reference the class (de facto 'object') of instances. To solve that problem, this paper addresses the solution of the runtime class reference problem of Type Object Pattern. it defines a new class of Type Object Class (TOC) from Type Class and Object Class in Type Object pattern and presents the methods of creating, compiling, and memory-loading the TOC. It depends on built-in class reference mechanism of object-oriented programming language, and is not necessary to fit with the additional mechanism. Consequently, we need not to set up the additional class reference mechanism and system performance is enhanced due to it.
During system resource improvement process that based on Object-Oriented technology could be affect to the continuous system performance if lack appropriate management and control objects mechanism. This paper proposes a methodology to support continuous system performance and its stability. The adoption is based on Java Container Framework and Collections Framework for object collection. Also includes Software Engineering, Object Migration and Multiple Class Loaders mechanism accommodate to construct Continuous Migration Container (CMC). CMC is a runtime environment provides interfaces for management and control to support upgrading object process. Upgrade object methodology of CMC can be divided into two phase are object equivalence checking and object migration process. Object equivalence checking include object behavior verification and functional conformance verification before object migration process. In addition, CMC use Multiple Class Loaders mechanism to support reload effected classes instead of state transfer in migration process while upgrading object. These operations are crucial for system stability and enhancement efficiency.
Park, Chang-Min;Gu, Kyung-Mo;Kim, Sung-Young;Kim, Min-Hwan
Journal of Korea Multimedia Society
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제7권12호
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pp.1657-1664
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2004
We propose a method that classifies images into two object types man-made and natural objects. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[1] before classification. A central object in an images defined as a set of regions that lies around center of the image and has significant color distribution against its surrounding. We define three measures to classify the object images. The first measure is energy of edge direction histogram. The energy is calculated based on the direction of only non-circular edges. The second measure is an energy difference along directions in Gabor filter dictionary. Maximum and minimum energy along directions in Gabor filter dictionary are selected and the energy difference is computed as the ratio of the maximum to the minimum value. The last one is a shape of an object, which is also represented by Gabor filter dictionary. Gabor filter dictionary for the shape of an object differs from the one for the texture in an object in which the former is computed from a binarized object image. Each measure is combined by using majority rule tin which decisions are made by the majority. A test with 600 images shows a classification accuracy of 86%.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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제9권1호
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pp.141-150
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2013
This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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