Kim, Jae-Chul;Lee, Ho-Keun;Kwon, Sun-Kyu;Ha, Yeong-Ho
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.421-424
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2000
In this paper, we propose a window warping method to solve stereo matching problems in projective distortion region. Because the projective distortion region cant t be estimated with fixed-size block matching algorithm, we use the window warping technique in block matching process. The position of a reference window to resample is obtained adaptively according to the degree of reliability in disparity estimated previously. The initial disparity and reliability are obtained by applying a well known hierarchical strategy. The experimental result shows that considerable improvement is obtained in the projective distortion region.
The purpose of this paper is to improve the matching accuracy in identifying corresponding points in the area-based matching for the processing of stereo vision. For the selection of window size, a new method is proposed based on frequency domain analysis. The effectiveness of the proposed method is confirmed through a series of experiments. To overcome disproportionate distortion in stereo image pair, a new matching method using the warped window is also proposed. In the algorithm, the window is warped according to imaging geometry. Experiments on a synthetic image show that the matching accuracy is improved by 14.1% and 4.2% over the rectangular window method and image warping method each.
This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.
본 논문에서는 스테레오 정합시에 발생하는 투영적인 왜곡을 해결하기 위해 윈도우 와핑(warping)을 이용한 새로운 스테레오 정합방법을 제안한다. 투영된 영역에의 왜곡은 고정된 윈도우를 사용해서는 변위값을 추정하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 블록정합 시에 윈도우 와핑기법을 사용한다. 와핑이 이루어지는 지점은 이전에 구해진 변위값의 신뢰성에 근거해서 구해진다. 초기의 신뢰성과 변위값은 계층적인 정합에서 구해진다. 실험의 결과는 제안한 방법이 정합이 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 스테레오 정합시에 발생하는 투영적인 왜곡을 해결하기 위해 윈도우 와핑(warping)을 이용한 새로운 스테레오 정합방법을 제안한다. 투영된 영역에의 왜곡은 고정된 윈도우를 사용해서는 변위값을 추정하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 블록정합 시에 윈도우 와핑기법을 사용한다. 와핑이 이루어지는 지점은 이전에 구해진 변위값의 신뢰성에 근거해서 구해진다. 초기의 신뢰성과 변위값은 계층적인 정합에서 구해진다. 실험의 결과는 제안한 방법이 정합이 향상되었음을 보여준다.
본 논문은 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 정상값으로 변환하는 새로운 데이터 보정기법을 제안한다. 최근 IT기술의 발전으로 센서를 통해 방대한 시계열 데이터가 수집되고 있다. 하지만 센서의 고장, 비정상적 환경으로 인해, 대부분의 시계열 데이터는 다수의 이상값을 포함할 수 있다. 이상값이 포함된 원천 데이터를 그대로 사용하여 예측모델을 구축하는 경우, 고신뢰도의 예측 서비스가 실현되기 어렵다. 이에 본 논문은 LSTM-GAN 모델을 활용하여 원천 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 탐지하고, DTW(Dynamic Time Warping) 및 GAN 기법을 결합하여 분할된 윈도우 단위로 이상값을 정상값으로 보정하는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 탐지된 이상값이 포함된 윈도우에 인접한 정상 분포 데이터의 통계정보를 DTW에 적용하여 연쇄적으로 GAN 모델을 구축하여 정상적 시계열 데이터를 생성하는 것이다. 오픈 NAB 데이터를 활용한 실험을 통해, 우리는 제안 기법이 기존 2개의 보정기법보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 대용량 시퀀스 데이터베이스에 타임 워핑을 지원하는 인덱스 기반 서브시퀀스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법을 제안된바 있다. 이 기법은 데이터 시퀀스들로부터 타임 워핑에 영향을 받지 않는 특징 벡터들의 집합을 대상으로 인덱스를 구성한다. 또한, 특징 공간상에서의 필터링을 위하여 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 하한 함수를 사용한다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우를 기반으로 하는 접두어-질의 방법을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브 시퀀스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 다수의 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀀스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 실제 S&P 500 주식 데이터와 대용량의 생성 데이터 모두에 대하여 큰 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.
유사 시퀸스 검색에서 시간 왜곡 변환을 지원하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 음성 인식과 같은 몇몇 응용에서는 시간 왜곡 변환을 적용할 때 과도한 타이밍의 차이는 허용하지 않을 필요가 있다. 그래서 대부분의 경우 윈도우라는 제약 조건을 추가하게 된다. 이 논문에서는 윈도우 제약 조건이 있을 때 시간 왜곡 변환을 지원하는 유사 검색 방법으로 세그먼트 분할 기법(Segment Partition Approach:SFA)을 제안한다. SFA는 각 시퀸스를 세그먼트로 분할한 뒤 특징을 추출하여 다차원 인덱스를 구성한다. 유사 검색 질의를 수행할 때 이 인덱스를 검색하여 질의 시퀸스와 유사할 가능성이 큰 후보들을 빠르게 찾아낼 수 있고 찾아낸 후보들에 대해서만 정확한 시간 왜곡 변환 거리를 계산하기 때문에 전체 질의 처리 시간을 단축할 수 있다. SPA는 순차 검색에 비하여 좋은 성능을 보이며, 특히 거리 허용치가 작을 때 더욱 우수한 성능을 보인다.
허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이타베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이타베이스와 허밍 질의를 시계열 데이터로 변환하여 시계열 데이타의 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려하여 균일 스케일링(Uniform Scaling)과 동적 프로그래밍을 사용한 타임 워핑(Dynamic Time Warping)을 함께 고려한 스케일드 앤 워프트 매칭(Scaled and Warped Matching) 거리를 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based sImilaR miDimusic retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 더 효율적으로 검색하기 위해 이전의 균일 스케일링을 변형하여 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이와 타임 워핑을 결합한 형태의 스케일드 앤워프트 매칭을 제안하였다. 이 거리의 좀 더 타이트한 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였다. 마지막으로 실험을 통해 개선된 스케일드 앤 워프트 매칭이 이전에 비해 같은 검객 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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