Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.781-784
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2014
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we use Affine SIFT to detect affine invariant local descriptors for face recognition under large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm. SIFT algorithm is scale and rotation invariant, which is powerful for small viewpoint changes in face recognition, but it fails when large viewpoint change exists. In our scheme, Affine SIFT is used for both gallery face and probe face, which generates a series of different viewpoints using affine transformation. Therefore, Affine SIFT allows viewpoint difference between gallery face and probe face. Experiment results show our framework achieves better recognition accuracy than SIFT algorithm on FERET database.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.9
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pp.375-380
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2014
Under controlled environment, such as fixed viewpoints or consistent illumination, the performance of face recognition is usually high enough to be acceptable nowadays. Face recognition is, however, a still challenging task in real world. SIFT(Scale Invariant Feature Transformation) algorithm is scale and rotation invariant, which is powerful only in the case of small viewpoint changes. However, it often fails when viewpoint of faces changes in wide range. In this paper, we use Affine SIFT (Scale Invariant Feature Transformation; ASIFT) to detect affine invariant local descriptors for face recognition under wide viewpoint changes. The ASIFT is an extension of SIFT algorithm to solve this weakness. In our scheme, ASIFT is applied only to gallery face, while SIFT algorithm is applied to probe face. ASIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. Therefore, the ASIFT allows viewpoint differences between gallery face and probe face. Experiment results showed our framework achieved higher recognition accuracy than the original SIFT algorithm on FERET database.
Mathematics education is accomplished by systems such as mathematical curriculum and tools such as a textbook which reflects such systems. Human beings make such systems and tools. Therefore, a viewpoint of mathematics of those who make them is an important factor. The view point of mathematics is formed during doing and learning mathematics, but the already formed viewpoint of mathematics affects doing and teaching mathematics. Hence, it will be a factor which affects basically that those who employ themselves on mathematics education have a certain viewpoint of mathematics. This article presents dialectical materialistic viewpoint as the viewpoint of mathematics which affects fundamentally on mathematical teaching-learning practice. The dialectical materialism is carried through the process and result of mathematics development. This shows that mathematical knowledge is objective. Mathematical knowledge has developed according to three basic rules of dialectical materialism i.e. the transformation of quantity into quality, the unification of antagonistic objects, and the negation of negation. This viewpoint of mathematics should offer the viewpoint of mathematics education which is different from the view point of absolutism, relativism or formal logic. In this article I considered mathematics separating standpoint of mathematics into materialistic viewpoint and dialectical viewpoint. 1 did so for the convenience of analysis, but you will be able to look at the unified viewpoint of dialectical materialism. 1 will make mention of teaching-learning method on another occasion.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.
This study investigated the application and the change of various architectural models by analyzing expression viewpoint media, which were applied to the visual information of digitalized 3D contemporary architectural models. The purpose of this study was to specify how modern architects have changed 3D architectural models to conceptual, logical, and formational visual information in the process of design. This study discovered a framework of analyses by theoretically investigating a relationship between expression media and expression change in the process of visualizing architectural models. Using the framework of analyses, this study analyzed how the expression viewpoints of architectural model information have been changed and applied. The transformation media of the visual information of digitalized 3D architectural models can be classified into conceptual, analytical, and formational information: 1) Contemporary architects used author-centered subjective viewpoints to express architectural concepts, which were generated in the process of their design. They selected a perspective viewpoint and a bird's eye view in order to present their architectural concepts and to depict them with one architectural model by expanding the visual scope of conceptual information. 2) Contemporary architects adopted observer-centered objective bird's eye view expression media to effectively present their architectural information to building owners and viewers. They used transformal media, which integrate architectural information into 3D and change it to different scales, in order to express their architecture logically. 3) Contemporary architects delivered model information about the generation and change of forms by expressing the image of a project from an author-centered viewpoint, instead of objectively defining formational information. They explained the generation principle of architectural forms via transformal media which develop and rotate an architectural model.
As insurers have undergone changing customer expectations, increased cross-industry competition and restructured distribution channels, they need to enhance customer relationships, cut costs, increase agility and streamline operations while differentiating the core competency. As such, the importance of e-business transformation has increased where organizational core processes are restructured around customers and interned-based technology is adopted for flexible and adaptive information systems. This paper presents a case study of process innovation for e-business transformation in a Korea-based leading property & casualty insurance company. The company initiated three years-long e-business transformation program to remain competitive and to keep sustainable growth under risky and down economy. The program, which covered enterprise-wide business processes such as product, marketing & sales, customer, claim, investment & loan, accountings, etc., included redesigning processes from customers' viewpoint and then implementing process-aligned information systems. Leadership, sponsorship, change management, performance measurement, business and IT alignment, empowerment, and customized methodology, were emphasized throughout the program. As a result, the company could expect not only improvements in customer-centricity, sales productivity, and operational excellence but also increased revenues and profits in the next three years. The presented case addresses a feasible approach for enterprise-wide e-business transformation. Although the strategies, actions, and business and IT models are not described in detail due to confidentiality, the methodology and the success factors would be applicable to other insurers and possibly organizations in different industries.
Although researches on digital transformation and competitive strategies are active, but research or alternatives considering fitness between them are still insufficient. Therefore, this study aims to identify the relationship between the types of digital transformation project and the innovation of competitive strategies, and to suggest strategic implications and alternatives for how to utilize digital transformation when establishing a competitive strategy. To this end, this study first derived 14 types of digital transformation in 4 areas through literature research. Then, the relevance of digital transformation and competitive strategy identified through previous studies and case analysis was identified, an effective link between competition strategy and digital transformation, and optimization of fitness between competition strategy and internal resources were presented. This study contributed in that it attempted to advance research on competitive strategies in an academic perspective by approaching them from the perspective of strategic fitness about digital transformation. In addition, in the industrial aspect, it contributed to the fact that it supported the systematic implementation of the competitive strategic response of companies that had to deal with the situation where they wanted to promote digital transformation wisely from the viewpoint of fitness.
The recognition of current position and road surrounding of car is very important to driver for safe driving. This paper presents the recognition technique of the road traveling environment using position information hiding and viewpoint transform that monitors the information of road furniture and signature and notifies them to driver. The proposed scheme generates the road images into which the position information are hided, from car camera and GPS module and provides the road information to driver through the viewpoint transformation and the road signature detection. The driving tests with camera and GPS module verified that the position information hiding takes about 66.5ms per frame, the detection rate of road signature is about 95.83%, and the road signature detection takes about 227.45ms per frame. Therefore, we know that the proposed scheme can recognize the road traveling environment on the road video with 15 frame rate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.12
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pp.2363-2371
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2015
In this paper, we propose a new feature matching algorithm which is robust to the viewpoint change by using the FAST(Features from Accelerated Segment Test) feature detector and the SIFT(Scale Invariant Feature Transform) feature descriptor. The original FAST algorithm unnecessarily results in many feature points along the edges in the image. To solve this problem, we apply the principal curvatures for refining it. We use the SIFT descriptor to describe the extracted feature points and calculate the homography matrix through the RANSAC(RANdom SAmple Consensus) with the matching pairs obtained from the two different viewpoint images. To make feature matching robust to the viewpoint change, we classify the matching pairs by calculating the Euclidean distance between the transformed coordinates by the homography transformation with feature points in the reference image and the coordinates of the feature points in the different viewpoint image. Through the experimental results, it is shown that the proposed algorithm has better performance than the conventional feature matching algorithms even though it has much less computational load.
Recently, augmented reality technology has received much attention in many fields. This paper presents an augmented reality system using Rubiks' Cube which can augment various 3D objects depending on patterns of a Rubiks' cube. The system first detects a cube from an image using partitional clustering and strongly connected graph. Thereafter, the system detects the top side of the cube and finds a proper pattern to determine which object should be augmented. An object corresponding to the pattern is finally augmented according to the camera viewpoint. Experimental results show that the proposed system successfully augments various virtual objects in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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