본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.
Wang, Jin;Wu, Yiming;He, Shiming;Sharma, Pradip Kumar;Yu, Xiaofeng;Alfarraj, Osama;Tolba, Amr
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4065-4083
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2021
Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.
Purpose: After extraction, the alveolar bone tends to undergo atrophy in three-dimensions. The amount of alveolar bone loss in the horizontal dimension has been reported to be greater than the amount of bone loss in the vertical dimension, and is most pronounced in the buccal aspect. The aim of this study was to monitor the predictive alveolar bone level following the extraction of anterior teeth seriously involved with advanced chronic periodontitis. Methods: This study included 25 patients with advanced chronic periodontitis, whose maxillary anterior teeth had been extracted due to extensive attachment loss more than one year before the study. Periapical radiographs were analyzed to assess the vertical level of alveolar bone surrounding the edentulous area. An imaginary line connecting the mesial and the distal ends of the alveolar crest facing the adjacent tooth was arbitrarily created. Several representative coordinates were established in the horizontal direction, and the vertical distance from the imaginary line to the alveolar crest was measured at each coordinate for each patient using image analysis software. Regression functions predicting the vertical level of the alveolar bone in the maxillary anterior edentulous area were identified for each patient. Results: The regression functions demonstrated a tendency to converge to parabolic shapes. The predicted maximum distance between the imaginary line and the alveolar bone calculated using the regression function was $1.43{\pm}0.65mm$. No significant differences were found between the expected and actual maximum distances. Likewise, the predicted and actual maximum horizontal distances did not show any significant differences. The distance from the alveolar bone crest to the imaginary lines was not influenced by the mesio-distal spans of the edentulous area. Conclusions: After extraction, the vertical level of the alveolar ridge increased to become closer to the reference line connecting the mesial and distal alveolar crests.
본 연구에서는 무선조정 헬리곱터 사진측량시스템을 이용하여 도로의 중심선 좌표 및 기타 도로시설물을 추출하는 새로운 방법을 제시하였다. 또한, 추출된 도로 중심선 측량에서 X방향은 -0.117m ~ 0.103m, Y축으로는 -0.014m ~ 0.009m 정도의 오차를 얻을 수 있었으며, 이는 기존의 도로 중심선 측량방법보다 나은 값으로 분석되었다. 향후, 이 시스템을 적용하여, 도로시설물의 유지관리뿐만 아니라 교통이 혼잡하고 접근하기 어려운 지역이나 소지역에서의 위치선정 및 선형설계에 필요한 DB을 구축할 수 있다고 판단된다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.242-242
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2002
The Earth's magnetic field acquired from KOMPSAT-1's TAM (Three-Axis Magnetometer) between June 19th and 21st 2000 was analyzed. The TAM, one of the KOMPSAT-1's Attitude and Orbit Control Subsystems, plays an important role in determining and controlling the satellite's attitude. This also can provide new insight on the Earth's magnetic field. By transforming the satellite coordinate from ECI to ECEF, spherical coordinate of total magnetic field was achieved. These data were grouped into dusk (ascending) and dawn (descending) data sets, based on their local magnetic times. This partitioning is essential for performing 1-D WCA (Wavenumber Correlation Analysis). Also, this enhances the perception of external fields in the Kompsat-1's TAM magnetic maps that were compiled according to different local. The dusk and dawn data are processed independently and then merged to produce a total field magnetic anomaly map. To extract static and dynamic components, the 1-D and 2-D WCAs were applied to the sub-parallel neighboring tracks and dawn-dusk data sets. The static components were compared with the IGRF, the global spherical harmonic magnetic field model. The static and dynamic components were analyzed in terms of corefield, external, and crustal signals based on their origins.
This paper describes the time rate of change of dynamic response of a cantilever beam inserted with a damping element, such as bonding, which is excited under a general force at various locations. A sensitivity analysis was performed in a finite element model to show that two types of second-order algebraic governing equations were used to predict the rate of change of dynamic displacement: one is related to the modal coordinate linked to a physical coordinate, and the other to the design parameter of the time rate of change of displacement. The sensitivity differential equation formulation includes more complicated terms compared with that of the undamped cantilever beam. The sensitivities of the dynamic response were observed by changing the location of the excitation force, displacement extraction, and cross-sectional area of the beam. The analytical results obtained by this suggested theory showed a relatively good agreement when compared with those obtained using the commercial finite element program. The suggested analysis procedure enables the prediction of the response sensitivity for any finite element model of the dynamic system.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.173-176
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2001
본 논문에서는, 기지패턴에 대한 카메라 Calibration을 이용하여 물체의 깊이정보를 추출하기 위한 새로운 계측시스템을 구축하였다. 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표계의 관계를 해석하였고, 이로부터 카메라의 Calibration 알고리즘을 확립하여 카메라의 내부 변수와 외부 변수를 구하였다. 3차원 공간의 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴-턴 랩슨법을 이용하여 최소 값에 대응하는 근사치로 깊이정보를 추출하고 실시간 처리를 위해 이를 Look-up 테이블에 저장하였다. 실험시스템에서 슬릿 레이저 투광기를 물체에 조사하고 이로부터 x-z평면의 2D 영상을 획득하였다. 이 과정을 물체를 이동시키면서 연속으로 획득하여 3D 영상 정보를 얻었다. 3D 형상을 모니터에 표시하기 위해 OpenGL을 이용하여 계측된 3D 형상을 얻을 수 있었다. 계측 결과, 분해능에서 약 1%의 오차가 발생하였으며, 이는 선형 모-터의 진동성분과 계측시스템의 광학적 오차에 기인된 것이라 판단되었다. 이를 개선하기 위해 기구적 시스템의 안정과 정밀용 카메라를 사용하므로 해결할 수 있으리라 판단된다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 추간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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