In this study, an integrated 3D modeling and rendering system dealing with 3D urban landscape features such as terrain, building, road and user-defined geometric ones was designed and implemented using $OPENGL\;{|}\;ES$ (Embedded System) API for mobile devices of PDA. In this system, the authoring functions are composed of several parts handling urban landscape features: vertex-based geometry modeling, editing and manipulating 3D landscape objects, generating geometrically complex type features with attributes for 3D objects, and texture mapping of complex types using image library. It is a kind of feature-based system, linked with 3D geo-based spatial feature attributes. As for the rendering process, some functions are provided: optimizing of integrated multiple 3D landscape objects, and rendering of texture-mapped 3D landscape objects. By the active-synchronized process among desktop system, OPENGL-based 3D visualization system, and mobile system, it is possible to transfer and disseminate 3D feature models through both systems. In this mobile 3D urban processing system, the main graphical user interface and core components is implemented under EVC 4.0 MFC and tested at PDA running on windows mobile and Pocket Pc. It is expected that the mobile 3D geo-spatial information systems supporting registration, modeling, and rendering functions can be effectively utilized for real time 3D urban planning and 3D mobile mapping on the site.
본 논문에서는 초음파와 전자나침반, 엔코더, 자이로센서를 복합적으로 구성하여 로봇의 SLAM 방법을 제시하였다. 일반적으로 전자 나침반과 엔코더, 자이로를 이용한 로봇의 위치측정은 작업공간에서의 상대위치만을 알 수 있다. 실제 로봇이 작업공간에서 작업을 하기 위해서는 로봇의 절대위치 정보를 알아야만 하며, 이는 SLAM으로 얻을 수 있다. 본 논문에서는SLAM 구현을 위하여 로봇의 작업공간을 초음파 센서를 이용하여 구조적 맵 생성 기법을 통해 맵을 생성한 후, 이를 특정 맵으로 변환하였다. 생성된 특정 맵과 맵 매핑을 활용하여 맵 상의 절대위치를 구한다. 실험은 직접 설계 및 제작한 로봇을 이용하였고, 실험 방법은 초기 좌표를 모르는 로봇을 임의의 장소에 위치 시키고 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 로봇의 전역 좌표를 찾도록 하였다. 실험 결과, 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 맵 상의 절대위치를 모두 찾음을 확인하였다.
휘처 지향 소프트웨어 프로덕트 라인 공학 방법은 휘처 단위로 프로덕트 라인의 핵심 자산을 개발하고, 이를 조합하여 쉽게 다양한 제품을 개발한다. 하지만 휘처를 조합하여 제품을 개발하는 동안 휘처상호작용문제를 효과적으로 대응하지 못하면, 개발된 제품이 원하는 대로 동작하지 않을 수 있다. 본 논문에서 휘처 간에 발생될 수 있는 원하지 않는 상호작용을 검출하는 기법과 이를 효과적으로 모듈화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 적용가능성을 평가하기 위해서 공학용 계산기 프로덕트 라인에 적용하였다.
본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.
In this paper we propose Using Higher Order Neuron on the Supervised Learning Machine of the Kohonen Feature Map. The architecture of proposed model adopts the higher order neuron in the input layer of Kohonen Feature Map as a Supervised Learning Machine. It is able to estimate boundary on input pattern space because or the higher order neuron. However, it suffers from a problem that the number of neuron weight increases because of the higher order neuron in the input layer. In this time, we solved this problem by placing the second order neuron among the higher order neuron. The feature of the higher order neuron can be mapped similar inputs on the Kohonen Feature Map. It also is the network with topological mapping. We have simulated the proposed model in respect of the recognition rate by XOR problem, discrimination of 20 alphabet patterns, Mirror Symmetry problem, and numerical letters Pattern Problem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3984-4005
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2017
Image recognition has become an increasingly important topic for its wide application. It is highly challenging when facing to large-scale database with large variance. The recognition systems rely on a key component, i.e. the low-level feature or the learned mid-level feature. The recognition performance can be potentially improved if the data distribution information is exploited using a more sophisticated way, which usually a function over hidden variable, model parameter and observed data. These methods are called generative score space. In this paper, we propose a discriminative extension for the existing generative score space methods, which exploits class label when deriving score functions for image recognition task. Specifically, we first extend the regular generative models to class conditional models over both observed variable and class label. Then, we derive the mid-level feature mapping from the extended models. At last, the derived feature mapping is embedded into a discriminative classifier for image recognition. The advantages of our proposed approach are two folds. First, the resulted methods take simple and intuitive forms which are weighted versions of existing methods, benefitting from the Bayesian inference of class label. Second, the probabilistic generative modeling allows us to exploit hidden information and is well adapt to data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we cooperate our discriminative extension with three generative models for image recognition task. The experimental results validate the effectiveness of our proposed approach.
현대의 디스플레이는 스마트폰과 같은 소형기기, TV, 프로젝터 등에 다양하게 적용되고 있으며, 빠른 속도로 발전하고 있다. 그중 LDP, VCR, PC, DVD 등의 영상기기들에 연결하여 스크린에 이미지를 비추는 프로젝터는 다른 디스플레이 기기들과 비교하면 상대적으로 큰 화면을 표현할 수 있는 특징 때문에 영화관, 전시장 등에서 폭넓게 활용되고 있다. 프로젝터의 이러한 특징은 예술분야에서 프로젝션 매핑이라는 새로운 형식의 표현 기법을 탄생시켰으며, 프로젝션 매핑은 다양한 형태의 면을 스크린으로 사용하며, 현대에 들어 공연의 무대장치로까지 널리 활용되고 있다. 그러나 이와는 다르게 공연에서의 프로젝션 매핑기법은 공간상의 한계점을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 제약사항을 보완할 수 있는 프로젝션 매핑공연을 위한 새로운 형태의 공연 시스템을 제안하며, 실제 공연에서의 활용 결과를 논의해 봄으로써, 공연에서의 프로젝션 매핑의 활용 가능성을 높이고자 한다.
This paper proposes a global mapping algorithm for multiple robots from an omnidirectional-vision simultaneous localization and mapping (SLAM) approach based on an object extraction method using Lucas-Kanade optical flow motion detection and images obtained through fisheye lenses mounted on robots. The multi-robot mapping algorithm draws a global map by using map data obtained from all of the individual robots. Global mapping takes a long time to process because it exchanges map data from individual robots while searching all areas. An omnidirectional image sensor has many advantages for object detection and mapping because it can measure all information around a robot simultaneously. The process calculations of the correction algorithm are improved over existing methods by correcting only the object's feature points. The proposed algorithm has two steps: first, a local map is created based on an omnidirectional-vision SLAM approach for individual robots. Second, a global map is generated by merging individual maps from multiple robots. The reliability of the proposed mapping algorithm is verified through a comparison of maps based on the proposed algorithm and real maps.
If the topology changes in the re-generation step of the history-based and feature-based CAD systems, it is difficult to identify an entity in the old model and find the same entity in the new model. This problem is known as 'persistent naming problem'. To exchange parametric CAD models, the persistent naming problem and the naming mapping problem must be solved among different CAD system, which use different naming scheme. For CAD model exchange the persistent naming has its own characteristics compare to that for CAD system development. This paper analyses previous researches and proposes a solution to the persistent naming problem for CAD model exchanges and to the naming mapping problem among different naming schemes.
On the process of cross-media color reproduction, a key feature is the use of gamut mapping techniques to adjust the different color gamuts between displays and printers. Even though a nunber of gamut mapping algorithms were published in the past, only limited colorimetric evaluation of them has been carried out to date. In this paper, the multi-anchor points clipping method(MAPC) was proposed as a new gamut mapping algorithm compensating the defects of the current algorithms such as nearest point clipping method(NPC), centroid clipping method(SLIN), straight clipping method(LLIN) and maximum chroma clipping method(CUSP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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