This paper presents an efficient collision detection algorithm the performance of which is independent of animation speed. Most of the previous collision detection algorithms are incremental and discrete methods, which find out the neighborhood of the extreme vertex at the previous time instance in order to get an extreme vertex at each time instance. However, if an object collides with another one with a high torque, then the angular speed becomes faster. Hence, the candidate by the incremental algorithms may be farther from the real extreme vertex at this time instance. Therefore, the worst time complexity nay be $O(n^2)$, where n is the number of faces. Moreover, the total time complexity of incremental algorithms is dependent on the time step size of animation because a smaller time step yields more frequent evaluation of Euclidean distance. In this paper, we propose a new method to overcome these drawbacks. We construct a spherical extreme vertex diagram on Gauss Sphere, which has geometric properties, and then generate the distance function of a polyhedron and a plane by using this diagram. In order to efficiently compute the exact collision time, we apply the interval Newton method to the distance function.
We introduce a new framework for making spatial augmented reality contents fast and with low cost. The framework allows us to make projection-based augmented reality using off-the-shelf webcams and projectors. Contents producers can make a projection-based augmented reality contents easy and fast by setting a webcam and a projector and then controlling user interfaces of our framework. Since most of previous solutions are expensive and it is too difficult that the producers apply augmented reality techniques themselves, the framework helps them to concentrate contents. Once we set a webcam and a projector correctly, our framework projects a virtual object contents according to the manipulation of a trackable real object. As a result we can see realistic augmented reality contents.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.3
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pp.258-268
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2017
In this study, we aim to converge a technology for analyzing the hydraulic circuit of a loading arm with an- other one for analyzing multi-body dynamics by utilizing analysis software SimulationX. Further, this study intends to overcome the limitations of the existing technology for analyzing a hydraulic circuit with a variation at the rotation center of the moving mass and the difficulty of incorporating the behavior in a gravity field. First, the specifications of the hydraulic circuit components were reflected in an analysis model to secure reliability. Hydraulic circuit modeling was then performed using a single analysis model with a verified reliability. Subsequently, the multi-body system (MBS) model of the loading arm was formed. Finally, the analysis model of the hydraulic circuit and the MBS model were converged to check if the circuit analysis result was exactly reflected in the MBS model. The convergence analysis model has development cost-saving effect because it is capable of predicting the dynamic behavior of an object without the prototype.
One of the classic research problems in computer vision is that of stereo, i.e., the reconstruction of three dimensional shape from two or more images. This paper deals with the problem of extracting depth information of non-rigid dynamic 3D scenes from general 2D video sequences taken by monocular camera, such as movies, documentaries, and dramas. Depth of the blocks are extracted from the resultant block motions throughout following two steps: (i) calculation of global parameters concerned with camera translations and focal length using the locations of blocks and their motions, (ii) calculation of each block depth relative to average image depth using the global parameters and the location of the block and its motion, Both singular and non-singular cases are experimented with various video sequences. The resultant relative depths and ego-motion object shapes are virtually identical to human vision.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.3C
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pp.419-425
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2004
This paper presents a new method which is calculated to use only three vanishing points in order to compute the dimensions of object and its pose from a single image of perspective projection taken by a camera. Our approach is to only compute three vanishing points without informations such as the focal length and rotation matrix from images in the case of perspective projection. We assume that the object can be modeled as a linear function of a dimension vector v. The input of reconstruction is a set of correspondences between features in the model and features in the image. To minimize each the dimensions of the parameterized models, this reconstruction of optimization can be solved by standard nonlinear optimization techniques with a multi-start method which generates multiple starting points for the optimizer by sampling the parameter space uniformly.
Hard X-ray has been widely used in medical and industrial fields because it can be applied to observe the inside of a sample. Computed tomography provides sectional images of the sample through the reconstruction of the projection images. The quality of sectional images strongly depends on that of projection images. Ring artifact appeared on the seconal image can be made by the abnormal pixels of the detector used. In this study, we examine the ring artifact ratio in the circle phantom as a function of detection error of the detector used in computed tomography. The ring artifact increased with the increment of detection error under parallel and fan beam geometries and strongly increased near the center of rotation. The corrections, dead pixel and flat field corrections, for the images taken with the detector are required before the image reconstruction process to reduce the ring artifact in the computed tomography.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.63-71
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2008
In this paper, we propose a color based hierarchically propagated particle filter that extends the color based particle filter into the articulated upper body tracking. Since color feature is robust to partial occlusion and rotation, the color based particle filter is widely used for object tracking. However, in articulated body tacking, it is not desirable to use the traditional particle filter because the dimension of the state vector usually is high and thus, many samples are required for robust hacking. To overcome this problem, we use a hierarchical tracking method for each body part based on the blown body part. By using a hierarchical tracking method, we can reduce the number of samples for robust tracking in the cluttered environment. Also for human pose recognition, we classify the human pose into eight categories using Support Vector Machine(SVM) according to the angle between upper- arm and fore-arm. Experimental results show that our proposed method is more efficient than the traditional particle filter.
The dynamic characteristics of the composite reflector panels are numerically and experimentally investigated. A dynamics model of the panel is analytically developed based on a deployment mechanism of the antenna. The deployment is passively activated using elastic energy of a spring with two rotational degrees of freedom. Using the flexible multi-body dynamic analysis ADAMS, dynamic behavior of the panels such as velocities, deformations, as well as reaction forces during the deployment, are investigated in the gravity and zero-gravity cases. The reflector panel is manufactured using carbon fiber reinforced plastics (CFRPs) and its deployment characteristics are experimentally observed using a zero-gravity deployment test. The impact response and vibration problems that occur during deployment of the antenna panel have been identified and reliably deployed using dampers.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.3
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pp.46-53
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2011
This paper proposes a SURF (Speeded Up Robust Features) based face recognition method which is one of typical interest point extraction algorithms. In general, SURF based object recognition is performed in interest point extraction and matching. In this paper, although, proposed method is employed not only in interest point extraction and matching, but also in face image rotation and interest point verification. image rotation is performed to increase the number of interest points and interest point verification is performed to find interest points which were matched correctly. Although proposed SURF based face recognition method requires more computation time than PCA based one, it shows better recognition rate than PCA algorithm. Through this experimental result, I confirmed that interest point extraction algorithm also can be adopted in face recognition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.639-646
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2016
In this study, the contactless measurement method with a optical displacement sensor(ODS, ADNS 9500) was proposed to overcome flaws in a rotary encoder based measurement under particular circumstances, such as a slippage and a case of little rotational inertia. The performance tests of the optical displacement sensor using data acquisition board and National Instruments's LabVIEW program were performed to accomplish accurate displacement measurements and the performance characteristics according to measurement direction, speed, acceleration, height and surface types were discovered through the repetitive tests. The experimental results indicate that, in order to get an accurate in-plane motion, the height(distance between the ODS and the target surface) has to be maintained at the range of 2.4 mm to 3.2 mm and the sensitivity(resolution) should be modified and applied to the formulae for displacement calculation, considering its measurement direction, speed and surface type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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