In this paper, a new approach is proposed for the efficient generation of computer-generated holograms (CGHs) using the spatially redundant data on a 3D object and the novel look-up table (N-LUT) method. First, the pre-calculated N-point principle fringe patterns (PFPs) were calculated using the 1-point PFP of the N-LUT. Second, spatially redundant data on a 3D object were extracted and re-grouped into the N-point redundancy map using the run-length encoding (RLE) method. Then CGH patterns were generated using the spatial redundancy map and the N-LUT method. Finally, the generated hologram patterns were reconstructed. In this approach, the object points that were involved in the calculation of the CGH patterns were dramatically reduced, due to which the computational speed was increased. Some experiments with a test 3D object were carried out and the results were compared with those of conventional methods.
In the conventional remote monitoring system, a user in front of a computer monitor can acquire only 2 dimensional visual information in a passive way. Thus, even thoght the user finds an interesting object from the video image, helshe can hardly acquire additional information on the object such as name. 311 shape, etc. In this paper, an active monitoring system that shows additional information on the selected object is proposed. The active remote monitoring system can calculate the 3D position of the object that is selected in the video images. Then, using the 3D position of the object, other information on the object can be retrieved from the database and shown on the screen. To calculate the 3D position of the object, 2 CCD cameras that can be tilted and panned using 3 stepping motors are used. The algorithm of 3D position calculation and the result of experiments are explained.
Rapid Prototyping is a prototyping technology that produces complicated parts directly form three dimensional CAD data with high efficiency, and has been extensively applied to various manufacturing processes. The aim of this research is to apply a 3D printer part as wax pattern in the investment casting process. The difference between conventional pattern wax and 3D printer wax is compared by experiments. The direct casting method is developed for ceramic-shell investment casting.
This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.
제안된 방법은 3차원 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상의 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자를 이용한다. 대부분의 검색 방법들은 데이터베이스에서 개별적인 3차원 모델의 비교와 검색에 중점이 되어있지만, 본 유사성 검색 방법은 형상 유사성을 이용하여 3차원 물체의 부재 비교와 검색에 초점이 맞추었다. 물체의 부재 유사성 검색 방법은 3차원 모델들의 유사한 부분을 찾는 것과 유사한 부분을 포함하는 3차원 모델을 찾는 것으로 확장된다. 성능 평가를 위한 실험에서 유사한 3차원 석탑 모델의 부재를 효과적으로 검색하였다.
This paper proposes a human action recognition scheme for Intelligent Web Browser. Based on the principle that a human action can be defined as a combination of multiple articulation movements, the inference of stochastic grammars is applied to recognize each action. Human actions in 3 dimensional (3D) world coordinate are measured, quantized and made into two sets of 4-chain-code for xy and zy projection planes, consequently they are appropriate for applying the stochastic grammar inference method. We confirm this method by experiments, that various physical actions can be classified correctly against a set of real world 3D temporal data. The result revealed a comparatively successful achievement of $93.8\%$ recognition rate through the experiments of 8 movements of human head and $84.9\%$ recognition rate of 60 movements of human upper body. We expect that this scheme can be used for human-machine interaction commands in a web browser.
We suggest an efficient Simultaneous Localization and 3D Polygon Map Building (SLAM) method with Kinect depth sensor for mobile robots in indoor environments. In this method, Kinect depth data is separated into row planes so that scan line segments are on each row plane. After grouping all scan line segments from all row planes into line groups, a set of 3D Scan polygons are fitted from each line group. A map matching algorithm then figures out pairs of scan polygons and existing map polygons in 3D, and localization is performed to record correct pose of the mobile robot. For 3D map-building, each 3D map polygon is created or updated by merging each matched 3D scan polygon, which considers scan and map edges efficiently. The validity of the proposed 3D SLAM algorithm is revealed via experiments.
웹 사이트의 사용성에 가장 많은 영향을 미치는 요인은 프리젠테이션 디자인으로 좋지 않은 레이아웃은 검색속도를 떨어뜨리고 에러를 유발함으로써 사용자의 탐색 능력에 결정적인 악 영향을 미친다. 최근 들어 많은 웹 사이트들이 3D로 정보를 시각화하고 이의 네비게이션에 관한 연구들이 활발히 되고 있어 사용자의 웹 사용성과 정보 인식의 양적 질적 향상을 꾀하고 있는 추세에 있다. 이에 본 논문은 이러한 3D로 정보를 표현하는데 있어 바른 디자인 지침을 제시하고자 3D 레이아웃 실험을 실시하였다. 웹상에서 같은 양의 데이터를 2D와 3D로 디스플레이하고 특정한 데이터를 검색하는 속도를 측정하는 인지 실험을 실시하였고 이를 분석하였다.
동적 마스크를 사용하는 3D 집적영상 기술은 공간에 고해상도의 3D 영상을 디스플레이할 수 있다. 본 논문에서는 동적 마스크를 사용한 새로운 3D/2D 변환 집적영상 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대하여 2개의 LCD 패널을 통하여 보여지는 영상에 따른 3D 모드, 2D모드 그리고 3D/2D 혼합 모드의 동작원리를 설명한다. 3D모드에서는 요소영상과 마스크 영상이 표시되고, 2D 모드에서는 광원영상과 2D 영상이 표시된다. 그리고 3D/2D 혼합모드에서는 영역별로 2D와 3D가 분리되어 동시에 디스플레이 된다. 제안한 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초적인 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
Quantitative trait loci (QTLs) controlling ability of somatic embryogenesis were identified in soybean. A frame map with 204-point markers was developed using an RI population consisting of 117 $F_{11}$ lines derived from a cross between cultivar 'Keburi' and a weedy soybean 'Masshokutou Kou 502'. The parents differed greatly in their abilities of somatic embryogenesis using immature cotyledons as explants. The ability of somatic embryogenesis was evaluated in five different experiments: the $F_{11}$ (evaluated in 1998) and $F_{15}$ (2002) generations cultured on basal media supplemented with $40\;mg\;l^{-1}$ 2,4-D (2,4-D1998 and 2,4-D2002), $F_{14}$ (2001) generation on medium with $40\;mg\;l^{-1}$ 2,4-D and high sucrose concentration [2,4-D2001 ($30\;g\;l^{-1}$ sucrose)], and the $F_{11}$ (1998) and $F_{12}$ (1999) generations on medium with $10\;mg\;l^{-1}$ NAA (NAA1998 and NAA1999). The RILs showed wide and continuous variations in each of the five experiments. In the composite interval mapping analysis, 2 QTLs were found in group 8 (D1b + W, LOD = 5.42, $r^2$ = 37.5) in the experiment of 2,4-D1998 and in group 6 (C2, LOD = 6.03, $r^2$ = 26.0) in the experiment of 2,4-D2001 (high concentration sucrose). In both QTLs, alleles of 'Masshokutou Kou 502' with high ability of somatic embryogenesis contributed to the QTLs. For the other three experiments, no QTL was detected in the criteria of LOD >3.0, suggesting the presence of minor genes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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