Robust analogues of the likelihood ratio test are considered for testing of hypotheses involving multiple discrete distributions. The test statistics are generalizations of the Hellinger deviance test of Simpson(1989) and disparity tests of Lindsay(1994), obtained by looking at a 'penalized' version of the distances; harris and Basu (1994) suggest that the penalty be based on reweighting the empty cells. The results show that often the tests based on the ordinary and penalized distances enjoy better robustness properties than the likelihood ratio test. Also, the tests based on the penalized distances are improvements over those based on the ordinary distances in that they are much closer to the likelihood ratio tests at the null and their convergence to the x$^2$ distribution appears to be dramatically faster; extensive simulation results show that the improvement in performance of the tests due to the penalty is often substantial in small samples.
The minimum negative exponential disparity estimator(MNEDE), introduced by Lindsay(1994), is an excellenet competitor to the minimum Hellinger distance estimator(Beran 1977) as a robust and yet efficient alternative to the maximum likelihood estimator in parametric models. In this paper we define the negative exponential deviance test(NEDT) as an analog of the likelihood ratio test(LRT), and show that the NEDT is asymptotically equivalent to he LRT at the model and under a sequence of contiguous alternatives. We establish that the asymptotic strong breakdown point for a class of minimum disparity estimators, containing the MNEDE, is at least 1/2 in continuous models. This result leads us to anticipate robustness of the NEDT under data contamination, and we demonstrate it empirically. In fact, in the simulation settings considered here the empirical level of the NEDT show more stability than the Hellinger deviance test(Simpson 1989). The NEDT is illustrated through an example data set. We also define a goodness-of-fit statistic to assess adequacy of a specified parametric model, and establish its asymptotic normality under the null hypothesis.
Kim Sung-Hun;Lee Joong-Jae;Kim Gye-Young;Choi Hyung-Il
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.33
no.1
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pp.69-83
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2006
This paper describes an image disparity estimation method using a segmented-region based stereo matching. Segmented-region based disparity estimation yields a disparity map as the unit of segmented region. However, there is a problem that it estimates disparity imprecisely. The reason is that because it not only have matching errors but also apply an identical way to disparity estimation, which is not considered each type of matched regions. To solve this problem, we proposes a disparity estimation method which is considered the type of matched regions. That is, the proposed method classifies whole matched regions into similar-matched region, dissimilar-matched region, false-matched region and miss-matched region by analyzing the type of matched regions. We then performs proper disparity estimation for each type of matched regions. This method minimizes the error in estimating disparity which is caused by inaccurate matching and also improves the accuracy of disparity of the well-matched regions. For the purpose of performance evaluations, we perform tests on a variety of scenes for synthetic, indoor and outdoor images. As a result of tests, we can obtain a dense disparity map which has the improved accuracy. The remarkable result is that the accuracy of disparity is also improved considerably for complex outdoor images which are barely treatable in the previous methods.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.3
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pp.107-113
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2016
Visual discomfort is a common problem in three-dimensional videos. Among the methods to overcome visual discomfort presented in current research, disparity adjustment methods provide little guidance in determining the condition for disparity control. We propose a diaprity adjustment based on the characteristics of disparity distribution on visual comfort, where the visual comfort level is used as the adjustment paramter, in parallax barrier type auto-stereoscopic 3D display. In this paper, we use the horizontal image shift method for disparity adjustment to enhance visual comfort. The speeded-up robust feature is used to estimate the disparity distribution of 3D sequences, and the required amount for disparity control is chosen based on the pre-defined characteristics of disparity distribution on visual comfort. To evaluate the performance of the proposed method, we used a 3D equipment. Subjective tests were conducted at the fixed optimal viewing distance. The results show that comfortable videos were generated based on the proposed disparity adjustment method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.10
no.1
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pp.135-144
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2003
This work is concerned with comparison of the recently developed disparity measures for the partial association model in three dimensional categorical data. Data are generated by using simulation on each term in the log-linear model equation based on the partial association model, which is a proposed method in this paper. This alternative Monte Carlo methods are explored to study the behavior of disparity measures such as the power divergence statistic I(λ), the Pearson chi-square statistic X$^2$, the likelihood ratio statistic G$^2$, the blended weight chi-square statistic BWCS(λ), the blended weight Hellinger distance statistic BWHD(λ), and the negative exponential disparity statistic NED(λ) for moderate sample sizes. We find that the power divergence statistic I(2/3) and the blended weight Hellinger distance family BWHD(1/9) are the best tests with respect to size and power.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.2
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pp.517-529
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1998
When the sample size is small the robust minimum Hellinger distance (HD) estimator can have substantially poor relative efficiency at the true model. Similarly, approximating the exact null distributions of the ordinary Hellinger distance tests with the limiting chi-square distributions can be quite inappropriate in small samples. To overcome these problems Harris and Basu (1994) and Basu et at. (1996) recommended using a modified HD called penalized Hellinger distance (PHD). Lindsay (1994) and Basu et al. (1997) showed that another density based distance, namely the negative exponential disparity (NED), is a major competitor to the Hellinger distance in producing an asymptotically fully efficient and robust estimator. In this paper we investigate the small sample performance of the estimates and tests based on the NED and penalized NED (PNED). Our results indicate that, in the settings considered here, the NED, unlike the HD, produces estimators that perform very well in small samples and penalizing the NED does not help. However, in testing of hypotheses, the deviance test based on a PNED appears to achieve the best small-sample level compared to tests based on the NED, HD and PHD.
Many studies tried to develop a 3D display based stereo test as a substitute for the conventional stereo test. Although many 3D monitor based stereo tests have various advantages over the conventional stereo tests with printed stimuli, they have a crucial limitation in manipulating disparity. The least value for disparity manipulation is one pixel, which is too big to screen the normal stereo acuity in pc environment with a short viewing distance. In this explorative study, a Gabor image was employed as a test stimulus, because its position can be manipulated by changing its phase information, which allows sub-pixel manipulation for disparity. Instead of employing the methods of the conventional stereo tests where measurement was made only once for each of a wide range of disparity values, 10 replications were administrated for each of 6 disparity levels. The results from the test using Gabor images were compared with those using random dot stimulus because the latter stimulus was exactly the same as that of the conventional stereo test. The correlation coefficient between two tests was found to be moderate. After one month later, the whole test was repeated in the same settings. The correlation coefficient between test and retest results from Gabor images was found to be as high as that from a random dot stimulus, implying high test-retest reliability. These results suggest that a Gabor stimulus could be used as a test stimulus for the valid and reliable stereo test, even in the limited condition, such as 3D environment with a short viewing distance and a condition for evaluating the stereo acuity very precisely.
Purpose: We investigated validity of a monitor-based computer eye test program, Test Chart 2000 Pro (developed by Thomson Software Solutions, UK). Methods: We chose ten common eye tests of the Test Chart 2000 Pro and Korean Standard Eye Test, applying them to same subject groups each by each, followed by comparison and analyses of agreement degree of the results. Results: Among the ten eye tests, Snellen Chart, Cross-cyl target, Duochrome test, Fan and Block test, and Random dot stereograms showed statistically significant agreement between both the Korean standard eye test method and Test Chart 2000 Pro. On the other hand, some disagreements were found between the two eye test methods in LogMAR Chart, Single Letter Chart, Phoria Test, Fixation Disparity Test, and Worth 4 Dot Test. Conclusions: Comparing to the Korean Standard Eye Test that consists of Han eye chart and Phoroptor, validity of the Test Chart 2000 Pro is not so high. Further improvements of the Test Chart 2000 Pro in accuracy are required.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.6
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pp.28-37
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2009
In this paper, we propose an obstacle localization method using a road feature based on a V-disparity map binarized by a maximum frequency value. In a conventional method, the detection performance is severely affected by the size, number and type of obstacles. It's especially difficult to extract a large obstacle or a continuous obstacle like a median strip. So we use a road feature as a new decision standard to localize obstacles irrespective of external environments. A road feature is proper to be a new decision standard because it keeps its rough feature very well in V-disparity under environments where many obstacles exist. And first of all, we create a binary V-disparity map using a maximum frequency value to extract a road feature easily. And then we compare the binary V-disparity map with a median value to remove noises. Finally, we use a linear interpolation for rows which have no value. Comparing this road feature with each column value in disparity map, we can localize obstacles robustly. We also propose a post-processing technique to remove noises made in obstacle localization stage. The results in real road tests show that the proposed algorithm has a better performance than a conventional method.
Carbon nanotube strain sensors, or so called "fuzzy fiber" sensors have not yet been studied sufficiently. These sensors are composed of a bundle of fiberglass fibers coated with CNT through a thermal chemical vapor deposition process. The characteristics of these fuzzy fiber sensors differ from a conventional nanocomposite in that the CNTs are anchored to a substrate fiber and the CNTs have a preferential orientation due to this bonding to the substrate fiber. A numerical model was constructed to predict the strain response of a composite with embedded fuzzy fiber sensors in order to compare result with the experimental results obtained in an earlier study. A comparison of the numerical and experimental responses was conducted based on this work. The longitudinal sensor output from the model matches nearly perfectly with the experimental results. The transverse and off-axis tests follow the correct trends; however the magnitude of the output does not match well with the experimental data. An explanation of the disparity is proposed based on microstructural interactions between individual nanotubes within the sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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