This paper presents a method for soccer scene analysis and coordinate transformation from scene to ground model using a priori knowledge. First, the ground and spectator regions are separated, and various objects are extracted from the separated ground region. Second, an affine model is used for mapping the object positions on the soccer image into the position on the ground model. Problems regarding holes arising from mapping processing are solved using inverse mapping instead of a usual interpolation method. Experiments are performed on a PC using about 100 RGB images acquired at 240*640 resolution and 3∼5 frames per second.
Kim, Yong-Guk;Kim, Hyeon-Joong;Choi, In-Ho;Kim, Jin-Seo;Choi, Soo-Mi
ETRI Journal
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제34권5호
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pp.791-794
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2012
We propose an efficient framework to realistically render 3D faces with a reduced set of points. First, a robust active appearance model is presented to detect facial features in the projected faces under different illumination conditions. Then, an adaptive simplification of 3D faces is proposed to reduce the number of points, yet preserve the detected facial features. Finally, the point model is rendered directly, without such additional processing as parameterization of skin texture. This fully automatic framework is very effective in rendering massive facial data on mobile devices.
디지털 캐릭터가 여러 분야에서 중심적인 역할을 하게 되었고 그에 따라 좀 더 능동적이고 사람에 가까운 캐릭터 개발이 필요하게 되었다. 이러한 요구 중에서 본 논문은 감성기반 캐릭터에 초점을 맞추었고 OCC Model과 AEE Model을 바탕으로 온톨로지와 추론엔진을 이용해서 상황정보를 감정으로 바꾸고 캐릭터의 특성을 반영 할 수 있는 Emotion Engine의 Architecture를 제시한다.
코일에 전류가 서로 수평방향으로 흐를 때 힘이 발생한다. 그러나 코일에 수직으로 완전 교차하면 힘은 0이다. 반 코일 구조를 이용하여 완전수직 교차가 아닌 반만 수직으로 전류가 흐를 때는 힘이 존재함을 적분 방적식으로 풀이 할 수 있다. 수식 모델을 만들어 컴퓨터 씨뮬레이션 할 수 있도록 하고 특히 전기 피스톤에 응용 할 수 있도록 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권2호
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pp.95-101
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2005
In this paper, we proposed a learning algorithm for the neuro-fuzzy modeling using a learning rule to adapt clustering. The proposed algorithm includes the data partition, assigning the rule into the process of partition, and optimizing the parameters using predetermined threshold value in self-constructing algorithm. In order to improve the clustering, the learning method of neuro-fuzzy model is extended and the learning scheme has been modified such that the learning of overall model is extended based on the error-derivative learning. The effect of the proposed method is presented using simulation compare with previous ones.
우리 사회는 데이터를 기반으로 진화 하고 있어 데이터분석을 할 수 있는 통계패키지가 오늘날 상용화 되고 있다. 상용화되고 있는 통계패키지를 이용해 본 논문에서는 통계패키지 R을 Model1구조가 아닌 Model2 MVC구조로 적용하여, 웹사이트의 유지보수와 코드 효율성을 증진시키고자 한다. 이를 이용하여 웹 스크래핑을 통한 데이터를 수집 후 데이터 분석을 토대로 사용자가 분석내용을 쉽게 이해할 수 있도록, 편의성을 증진시키고 검색 할 수 있는 웹사이트를 설계 및 구현 하고자 한다.
In this paper, we analyze the impact of superframe order on the performance of the IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA. A new analytic model to evaluate the saturation throughput is proposed. The new model describes slot time behaviors of the IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA. The proposed model is validated via the comparison with ns-2 simulation results.
Network-Centric Operational Environment(NCOE) service becomes critical in today's military environment network because reusability of service and interaction are being increasingly important as well in business process. However, the refinement of service by semantic similarity and functional similarity at the business process was not detailed yet. In order to enhance accuracy of refining of business service, in this study, the authors introduce a method for refining service by semantic similarity and functional similarity in BPMN model. The business process are designed in a BPMN model. In this model, candidated services are refined through binding related activities by the analysis result of semantic similarity based on word-net and functional similarity based on properties specification between activities. Then, the services are identified through refining the candidated service. The proposed method is expected to enhance the service identification with accuracy and modularity. It also can accelerate more standardized service refinement developments by the proposed method.
In this paper, we propose the ensemble-based classification model which extracts just new data patterns from the streaming-data by using clustering and generates new classification models to be added to the ensemble in order to reduce the number of data labeling while it keeps the accuracy of the existing system. The proposed technique performs clustering of similar patterned data from streaming data. It performs the data labeling to each cluster at the point when a certain amount of data has been gathered. The proposed technique applies the K-NN technique to the classification model unit in order to keep the accuracy of the existing system while it uses a small amount of data. The proposed technique is efficient as using about 3% less data comparing with the existing technique as shown the simulation results for benchmarks, thereby using clustering.
In the past few years, increasing numbers of automatic storage/retrieval system (AS/RS) using computer controlled storage/retrieval machine have been installed. This paper introduces two modeling approaches to determine the best operating policy for AS/RS : an M/G/1 queueing model and a computer simulation model. The operating policy consists of three elements. : the operation command cycle, the storage location method, and the operation dispatching rule. The analysis based on M/G/1 model is suitable for a quick and approximate evaluation, due to its inherent strict assumptions. The computer simulation can be used to perform a more realistic analysis. It is shown through the study that a significant improvement in the throughput and/or the space requirement can be expected by determining the best operating policy to a particular system. Most important, the computer simulation demonstrates its powerful capability in evaluating dynamic stochatic systems with imperfect information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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