Existent distance measurement that use camera is method that use both Stereo Camera and Monocular Camera, There is shortcoming that method that use Stereo Camera is sensitive in effect of a lot of expenses and environment variables, and method that use Monocular Camera are big computational complexity and error. In this study, reduce expense and error using Monocular Camera and I suggest algorithm that measure distance, Extract features using scale Invariant features Transform(SIFT) for distance measurement, and this measures distance through features matching and geometrical analysis, Proposed method proves measuring distance with wall by geometrical analysis free wall through feature point abstraction and matching.
Depth error correction effect for maladjusted stereo cameras with calibrated pixel distance parameter is presented. Intra and extra parameters should be obtain to determine the relation between image and world coordination through experiment. One difficulty is in camera alignment for parallel installation: placing two CCD arrays in a plane. If the pixel distance parameter which is one of intra parameter is calibrated with known points, such error can be compensated in some amount. Such error compensation effect with the calibrated pixel distance parameter is demonstrated with various experimental results.
자동 지문 인식 과정은 지문의 방향성 추출, 이진화, 세선화, 특징점(끝점, 분기점)추출의 과정을 거치게 되며, 여기서 방향성 추출 이후 이진화는 세선화와 특징점(끝점, 분기점)추출 과정에 많은 영향을 미친다. 잘못된 이진화는 특징점의 오추출율을 증가시킨다. 본 논문에서는 기존의 이진화 과정과 비교하여 개선된 이진화 방법으로 더욱 높은 정확도의 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 이진화 과정을 수행할 때 문제가 되는 임계값을 지문의 방향성과 융선간의 반주기를 이용하여 비교 대상 영역의 밝기를 임계값으로 적용함으로써 더욱 뛰어난 이진화를 수행하여 지문인식의 향상된 처리 과정을 수행할 수 있다. NIST DBI의 지문화상에 적용한 결과 제안하는 이진화 알고리즘이 특징점 추출을 향상 시켰음을 나타내고 있다.
This study proposes th analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaos feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaos time series signal analyze quantitatively weld defects. For this purpose, analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaosity resulting from distance shifts such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaosity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative chaos feature extraction, feature values of 4.511 and 0.091 in the case of side hole and 4.539 and 0.115 in the case of vertical hole were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaos feature extraction in this study can enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as side hole and vertical hole.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaotic time series signal analysis quantitatively welding defects. For this purpose analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shills such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In experiment fractal(correlation) dimension and Lyapunov exponent extracted from 6dB ultrasonic defect signals of weld zone showed chaoticity. In quantitative chaotic feature extraction, feature values(mean values) of 4.2690 and 0.0907 in the case of porosity and 4.2432 and 0.0888 in the case of incomplete penetration were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaotic feature extraction in this study enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as vertical hole.
본 논문에는 표면 형태만을 고려한 방법으로 다수의 단면 영상 데이터로부터, 관심있는 기관의 외부 표면을 패치(patch)에 의한 방법으로 재구성하여 삼차원적으로 표시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 표면을 형성하기 위한 특징점을 추출하기 위하여 제거법에 의한 특징점 추출이라는 알고리즘을 제안하여 사용하였으며, 표면을 재구성하기 윟나 과정에서 두 단면의 영상의 특징점 사이의 최소 거리를 비용 함수로 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 두부에 대한 이차원 CT 영상을 사용하여 실험을 실시하고 다른 방법과 비교하여 보았다.
Semantic video object extraction is important for tracking meaningful objects in video and object-based video coding. We propose a fast semiautomatic video object extraction algorithm which combines a watershed segmentation schemes and chamfer distance transform. Initial object boundaries in the first frame are defined by a human before the tracking, and fast video object tracking can be achieved by tracking only motion-detected regions in a video frame. Experimental results shows that the boundaries of tracking video object arc close to real video object boundaries and the proposed algorithm is promising in terms of speed.
Manual grading and sorting of red-ginsengs are inherently unreliable due to its subjective nature. A computerized technique based on optical and geometrical characteristics was studied for the objective quality evalution. Spectral reflectance of three categories of red-ginsengs - "Chunsam", "Chisam", "Yangsam" - were measured and analyzed. Variation of reflectance among parts of a single ginseng was more significant than variation among the quality categories of ginsengs. A PC-based image processing algorithm was developed to extract geometrical features such as length and thickness of body, length and number of roots, position of head and branch point, etc. The algorithm consisted of image segmentation, calculation of Euclidean distance, skeletonization and feature extraction. Performance of the algorithm was evaluated using sample ginseng images and found to be mostly sussessful.
In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.
CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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