Kato, Talita;Mastelini, Saulo Martiello;Campos, Gabriel Fillipe Centini;Barbon, Ana Paula Ayub da Costa;Prudencio, Sandra Helena;Shimokomaki, Massami;Soares, Adriana Lourenco;Barbon, Sylvio Jr.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제32권7호
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pp.1015-1026
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2019
Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.
It does not exist almost that Most satellite image has both high spectral and spatial resolution. In order to apply the satellite image for to be actual, we need numerical and analytical technique development to improve the resolution. Specially in the function of solid illustration, we represent the solid image through the image generation to solid screen. The main function includes magnification, reduction, screen center movement, Panning, territory magnification. The method to process the image includes histogram and contrast modulation. Afterwards, we will develop the function includes 3-dimension cursor to control the elevation position and calculate the ground coordination automatically. There is the layer control includes the representation and the edition of 3D vector, extraction the Z value by On the Ground and digital elevation.
This paper describes the camera calibration based-neural network with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes and inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering, that is, the optical centers of lens elements are not strictly collinear. Thin prism distortion arises from imperfection in lens design and manufacturing as well as camera assembly. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing. The performance of proposed camera calibration is illustrated by simulation and experiment.
인터랙티브 아트는 최신의 기술을 이용하여 관객에게 예술적 경험을 풍요롭게 하고 컴퓨터를 통해 관객과 작품이 상호소통 할 수 있도록 실감현실을 제공하는 예술표현 장르이다. 테크놀로지의 진보에 의해 생겨난 사회, 문화, 예술에서의 혁명은 인터랙티브의 영향으로 개인과 다른 주역들 사이의 관계방식을 뒤섞이게 한 커뮤니케이션의 혁명이었다. 본 논문에서는 현대예술의 중요한 표현 매체 수단인 컴퓨터를 매체로 비전 시스템을 활용하여 제작되고 있는 인터랙티브 아트를 구현하는 실시간 영상처리(Real-time Digital Processing)에 대하여 알아보며, 특히 PC카메라로 관객을 인식하여 관객을 작품 속으로 끌어들여 소통하게 하고, 관객의 감정과 생각들을 동요시켜 관객의 반응을 피드백(Feedback)할 수 있는 작품의 제작방법을 제시한다. 또한 이 연구는 실제로 작품을 제작하였고, 컴퓨터를 이용하여 제작된 인터랙티브 아트 작품들을 유비적으로 논구하여 컴퓨터로 생성되는 이미지의 가상현실 문제가 현대미술에 미치는 다각적인 영향에 대하여 논의한다.
Recently, video monitoring system technology has been rapidly developed to monitor and respond quickly to various situations. In particular, computer vision and related research are being actively carried out to track objects in the video. This paper proposes an efficient multiple objects detection method based on convolutional neural network (CNN) for multiple objects tracking. The results of the experiment show that multiple objects can be detected and tracked in the video in the proposed method, and that our method is also good performance in complex environments.
CIELAB 좌표계는 휘도 성분과 색도 성분으로 구성되므로 인간의 시각적 특성과 유사한 좌표계이다. 그런데 우리가 보통 일상 생활에서 접하는 컴퓨터화면 등은 RGB좌표계를 이용한 색상을 표현한다. 본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 이용하여 보다 더 비가시적이고 효과적인 컬러 정지 영상의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. RGB 좌표계는 세 가지 색도 성분만으로 구성되므로, RGB 좌표계로 이루어진 원본 컬러 영상을 CIELAB 좌표계로 변환한 후, 변환된 CIELAB 좌표계 에서 색도 성분 중 하나인 a* 영역을 DFT 변환하여 주파수 처리한 워터마크를 삽입하는 방법이다.
Using video synthesis to depict flowing water is useful in virtual reality, computer games, digital movies and scientific computing. This paper presents a novel algorithm for synthesizing dynamic water scenes through a sample video based on a dynamic texture model. In the paper, we treat the video sample as a 2-D texture image. In order to obtain textons, we analyze the video sample automatically based on dynamic texture model. Then, we utilize a linear dynamic system (LDS) to describe the characteristics of each texton. Using these textons, we synthesize a new video for dynamic flowing water which is prolonged and non-fuzzy in vision. Compared with other classical methods, our method was tested to demonstrate the effectiveness and efficiency with several video samples.
Object detection and tracking is an exciting and interesting research area in the field of computer vision, and its technologies have been widely used in various application systems such as surveillance, military, and augmented reality. This paper proposes and implements a novel and more robust object recognition and tracking system to localize and track multiple objects from input images, which estimates target state using the likelihoods obtained from multiple CNNs. As the experimental result, the proposed algorithm is effective to handle multi-modal target appearances and other exceptions.
Image processing is one of the major techniques that are used for computer vision. Nowadays, researchers are using machine learning and deep learning for the aforementioned task. In recent years, digit recognition tasks, i.e., automatic meter recognition approach using electric or water meters, have been studied several times. However, two major issues arise when we talk about previous studies: first, the use of the deep learning technique, which includes a large number of parameters that increase the computational cost and consume more power; and second, recent studies are limited to the detection of digits and not storing or providing detected digits to a database or mobile applications. This paper proposes a system that can detect the digital number of meter readings using a lightweight deep neural network (DNN) for low power consumption and send those digits to an Android mobile application in real-time to store them and make life easy. The proposed lightweight DNN is computationally inexpensive and exhibits accuracy similar to those of conventional DNNs.
행어케이블의 장력은 현수교의 건전성과 안전성을 확인할 수 있는 주요 응답 중 하나이다. 일반적으로 공용 중인 현수교에서 행어케이블의 장력을 추정하기 위해 진동법이 주로 사용되고 있다. 진동법은 행어케이블에서 고유진동수들을 측정하고 행어케이블의 형상 조건을 이용하여 간접적으로 장력을 추정하는 방법이다. 이 연구에서는 영상계측시스템을 이용하여 팔영대교의 행어케이블에 대하여 장력을 추정하였다. 영상계측시스템은 측정의 편의성과 경제성을 고려하여 디지털 캠코더와 삼각대를 사용하였다. 영상계측시스템을 이용하여 측정된 행어케이블의 응답은 변위 기반이므로 진동법을 적용하기 위한 고차모드의 고유진동수는 측정하기 어려울 수 있다. 이 연구에서는 저차모드의 고유 진동수를 이용하여 장력을 추정할 수 있는 역해석 기법을 적용하였다. 역해석 기법은 현장에서 측정된 행어케이블의 고유진동수들과 유한요소해석을 이용하여 산정된 고유진동수들의 오차를 목적함수로 정의하여 최적화를 수행하였다. 최적화 방법은 목적함수의 편미분이 필요 없는 직접탐색법을 적용하였다. 역해석 기법을 이용하여 산정된 장력과 진동법을 이용하여 추정된 장력을 비교 분석하여 역해석 기법에 대한 신뢰도와 정확도를 확인하였다. 그 결과 역해석 기법을 적용하면 저차모드의 고유진동수를 이용하여도 신뢰성 있는 장력의 추정이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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