RGB+D database has been widely used in object recognition, object tracking, robot control, to name a few. While rapid advance of active depth sensing technologies allows for the widespread of indoor RGB+D databases, there are only few outdoor RGB+D databases largely due to an inherent limitation of active depth cameras. In this paper, we propose a novel method used to build outdoor RGB+D databases. Instead of using active depth cameras such as Kinect or LIDAR, we acquire a pair of stereo image using high-resolution stereo camera and then obtain a depth map by applying stereo matching algorithm. To deal with estimation errors that inevitably exist in the depth map obtained from stereo matching methods, we develop an approach that estimates confidence of depth maps based on unsupervised learning. Unlike existing confidence estimation approaches, we explicitly consider a spatial correlation that may exist in the confidence map. Specifically, we focus on refining confidence feature with the assumption that the confidence feature and resultant confidence map are smoothly-varying in spatial domain and are highly correlated to each other. Experimental result shows that the proposed method outperforms existing confidence measure based approaches in various benchmark dataset.
본 논문에서는 신뢰 영역을 검출하고 이를 이용하여 미스 매치된 영역에 대한 홀을 채우고 적응적으로 시차 지도를 조정하여 경계를 보존하는 스테레오 정합 방법을 제안한다. 초기 시차 지도 추정을 위해 비용 계산은 색상(CIE Lab)과 경사도(Gradient)를 결합하여 이용하였고, 두 번의 비용 결합 함수를 적용 하여 시차 지도를 추정 하였다. 화소 불일치 영역을 검출하기 위해 왼쪽/오른쪽 교차 검사를 수행 하였다. 두 픽셀 위치에서의 차이가 1보다 크면 폐색 영역이거나 잘못된 매칭으로 판단하고 왼쪽 시차 지도에 표시 하였다. 초기 시차 지도에서 깊이 불연속성으로 인한 에러값을 구별하기 위해 Mean-shift segmentation을 사용하여 신뢰 지도를 구하고 초기 시차 지도 영상에서의 에러값을 줄이기 위해 신뢰 지도 결과를 이용하여 시차 지도 조정을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 다른 방법들과 비교하여 비교적 높은 정확도를 보이는 시차 지도를 생성 하는 것을 보였다.
This study compare the coordination and area between cadastral map digital data corrected by normal nap and serial cadastral map edited by formal data. By superposition ortho image made from aerial photo to serial cadastral map, we propose the method to improve the confidence and use the ortho image efficiently in cadastral part.
This paper presents a new system to estimate the head pose of human in interactive indoor environment that has dynamic illumination change and large working space. The main idea of this system is to suggest a new morphological feature for estimating head angle from stereo disparity map. When a disparity map is obtained from stereo camera, the matching confidence value can be derived by measurements of correlation of the stereo images. Applying a threshold to the confidence value, we also obtain the specific morphology of the disparity map. Therefore, we can obtain the morphological shape of disparity map. Through the analysis of this morphological property, the head pose can be estimated. It is simple and fast algorithm in comparison with other algorithm which apply facial template, 2D, 3D models and optical flow method. Our system can automatically segment and estimate head pose in a wide range of head motion without manual initialization like other optical flow system. As the result of experiments, we obtained the reliable head orientation data under the real-time performance.
이동로봇의 주행을 위한 초음파 센서 만에 의한 기존의 베이지안 지도 작성법은 초음파 센서 빔의 퍼짐 특성 등에 의해 굴곡이 많은 환경의 경우 양질의 지도가 형성되지 못한다. 이러한 문제의 개선을 위해 본 논문에서는 적외선 센서를 설치하여 초음파 센서 빔의 각 영역에서의 장애물에 대한 정보를 획득하고, 이 정보를 이용 퍼지 추론시스템에 의하여 초음파 센서에 의한 정보의 신뢰도를 구하여 베이지안 지도 작성법에 의한 결과에 융합시킴으로써 보다 정확한 환경 지도를 작성하는 방법을 제시하였다. 또한, 퍼지 추론 시스템을 최적화하기 위하여 유전 알고리즘을 사용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 실험에 의해 제안된 방법이 굴곡이 많은 환경의 경우 기존의 방법 보다 정확한 지도 작성이 가능함을 검증하였다.
이 연구는 공간인지 이론을 기반으로 하여 최근에 급격히 발달하고 있는 길찾기 목적의 웹지도 효과를 측정하기 위한 기본 개념과 평가틀을 설정하고 정량적 분석방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 특정 지도사용상황에서 길찾기 과제를 수행한 후 지도사용으로 얼마나 효과적으로 공간인지가 이루어졌는지를 측정하는 '인지적 지도사용효과'의 개념과 정확성, 신속성, 자신감의 분석항목을 기반으로 하는 평가틀을 제안하였다. 제안한 평가틀을 실증적으로 검증하기 위해 실험조사를 실시하고, 실험 결과물인 인지지도를 2차원 회귀분석 방법을 적용하여 실험결과를 계량화하였다. 분석결과, 공간을 정확하게 인식하거나 빠르게 회상하는 데에는 지도표현방법보다 사용자의 특성과 반복적인 지도사용 등의 요소가 영향을 미치며, 2차원 지도와 3차원 지도를 동시에 참조하는 경우 공간인지에 대한 자신감이 낮은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 효과적일 것이라고 예상되는 새로운 지도표현방법이 실제로 그렇지 않거나, 사용자마다 효과적이라고 판단하는 지도표현방법이 다른 이유에 대한 근거를 제공해 준다.
본 논문은 표적의 회전, 크기 변화, 이동 변화, 자세변화 등의 기하학적 변환에 강인한 표적 분류 방법을 제안한다. 우선 표적의 회전, 크기변화, 이동 변화에 대해서는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 특징 벡터들의 유사도, 스케일비, 오리엔테이션의 범위들을 이용한 CM(Confidence Map)에 기반하여 표적을 분류한다. 한편 표적의 자세 변화에 대응하기 위해 다양한 각도에서 획득한 표적 영상의 DB(database)를 이용한다. 각도의 범위는 실행 시간과 샘플링 간격에 따른 성능을 비교, 분석하여 결정한다. 제안한 표적 분류 방법의 성능을 평가하기 위해 기하학적 변화가 있는 여러 가지 영상에 대해 실험한다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 우수한 분류 성능을 보임을 증명한다.
This paper presents a method of topological modeling using only low-cost sonar sensors. The proposed method constructs a topological model by extracting sub-regions from the local grid map. The extracted sub-regions are considered as nodes in the topological model, and the corresponding edges are generated according to the connectivity between two sub-regions. A grid confidence for each occupied grid is evaluated to obtain reliable regions in the local grid map by filtering out noisy data. Moreover, a convexity measure is used to extract sub-regions automatically. Through these processes, the topological model is constructed without predefining the number of sub-regions in advance and the proposed method guarantees the convexity of extracted sub-regions. Unlike previous topological modeling methods which are appropriate to the corridor-like environment, the proposed method can give a reliable topological modeling in a home environment even under the noisy sonar data. The performance of the proposed method is verified by experimental results in a real home environment.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.378-381
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2008
The regulating and relaxing targets in the Land Use Regulation and Total Maximum Daily Loads are influenced by Land cover information. For the providing more accurate land information, this study attempted to generate an impervious surface map using KOMPSAT-2 image which a Korea manufactured high resolution satellite image. The classification progress of this study carried out by tasseled-cap spectral enhancement through each class extraction technique neither existing classification method. KOMPSAT-2 image of this study is enhanced by Soil Brightness Index(SBI), Green vegetation Index(GVI), None-Such wetness Index(NWI). Then ranges of extracted each index in enhanced image are determined. And then, Confidence Interval of classes was determined through the calculating Non-exceedance Probability. Spectral distributions of each class are changed according to changing of Control coefficient(${\alpha}$) at the calculated Non-exceedance Probability. Previously, Land cover classification map was generated based on established ranges of classes, and then, pervious and impervious surface was reclassified. Finally, impervious ratio of reclassified impervious surface map was calculated with blocks in the study area.
Background: With limited information available, the association among urinary tract infections, urease-producing bacteria and the presence of magnesium ammonium phosphate (MAP) urolithiasis in canines in Thailand requires more study. Objectives: This study aimed to investigate the association between demographic characteristics of canines and the presence of MAP urolithiasis in canines, and to evaluate antimicrobial susceptibility patterns of bacteria isolated from canine uroliths. Methods: A total of 56 canines admitted for treatment with surgical removal of uroliths were recruited. Demographic characteristics and clinical chemistry data were recorded. Bacteria isolated from the removed uroliths were identified. Chemical compositions of the uroliths were analyzed by Fourier transform infrared spectrometer. Potential risk factors were determined with univariable and multivariable logistic regression analyses. Results: Of 56 canine urolithiasis, bacteria were isolated from uroliths of 38 canines (27 MAP and 11 non-MAP) but not from uroliths of 18 canines (5 MAP and 13 non-MAP). The most common bacteria found in nidus of MAP uroliths was Staphylococcus pseudintermedius (approximately 51%). An antimicrobial resistance was frequently found in Staphylococci isolates (42.86%). Multivariate logistic regression analysis showed that the predictors of MAP urolith in canine urolithiasis were being female (p = 0.044; adjusted odds ratio [OR], 10.22; 95% confidence interval [CI], 1.06-98.24) and the positive urolith culture (p = 0.012; adjusted OR, 8.60; 95% CI, 1.60-46.30). Conclusions: Our results indicate that S. pseudintermedius (a urease-producing bacterium) is the major causative bacteria of MAP uroliths. A positive urolith culture and being female are risk factors of MAP urolithiasis in canines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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