Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.643-646
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2000
In this study, we constructed a preview-sensing visual sensor system for weld seam tracking in real time in GMA welding. A sensor part consists of a CCD camera, a band-pass filter, a diode laser system with a cylindrical lens, and a vision board for inter frame process. We used a commercialized robot system which includes a GMA welding machine. To extract the weld seam we used a inter frame process in vision board from that we could remove the noise due to the spatters and fume in the image. Since the image was very reasonable by using the inter frame process, we could use the simplest way to extract the weld seam from the image, such as first differential and central difference method. Also we used a moving average method to the successive position data of weld seam for reducing the data fluctuation. In experiment the developed robot system with visual sensor could be able to track a most popular weld seam, such as a fillet-joint, a V-groove, and a lap-joint of which weld seam include planar and height directional variation.
We propose a digital holographic interference analysis method based on a 2-frame phase-shifting technique for measuring an optical mirror surface. The technique using 2-frame phase-shifting digital interferometry is more efficient than multi-frame phase-shifting techniques because the 2-frame method has the advantage of a reduced number of interferograms, and then takes less time to acquire the wanted topography information from interferograms. In this measurement system, 2-frame phase-shifting digital interferograms are acquired by moving the reference flat mirror surface, which is attached to a piezoelectric transducer, with phase step of 0 or $\pi$/2 in the reference beam path. The measurements are recorded on a CCD detector. The optical interferometry is designed on the basis of polarization characteristics of a polarizing beam splitter. Therefore the noise from outside turbulence can be decreased. The proposed 2-frame algorithm uses the relative phase difference of the neighbor pixels. The experiment has been carried out on an optical mirror which flatness is less than $\lambda$/4. The measurement of the optical mirror surface topography using 2-frame phase-shifting interferometry shows that the peak-to-peak value is calculated to be about $0.1779{\mu}m$, the root-mean-square value is about $0.034{\mu}m$. Thus, the proposed method is expected to be used in nondestructive testing of optical components.
In this paper, we propose as new algorithm for the selection of key frames in a given video. For the selected key frames to be well defined, the selected key frames need to spread out on the whole temporal domain of the given video and guaranteed not to be duplicate. For this purpose, we take the first frame of each shot of the video as the candidate key frame to represent the video. To reduce the overall processing time, we eliminate some candidate key frames which are visually indistinct in the histogram difference. The key frames are then selected using a clustering processing based on the singly linked hierarchical tree. To make the selected key frames be distributed evenly on the whole video, the deviation and time difference between the selected key frames are used. The simulation results demonstrate that our method provides the better performance compared with previous methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.8
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pp.60-67
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1996
In this paper, we propose a new temporal interpolation method based on spatial filtering. Compared with the conventional method, the proposed one may use a few adjacent frames and apply temporal lowpass filtering. To develop this method, we follow the basic approach of sampling rate conversion. Additionally, we use some assumption of video sequence : moving object has constant velocity rigid translational motion. From them, spatial filtering for temporal sampling rate conversion is described. This method has a lot of noise immunity on a motion vector and doesn't make a great difference from the original frame. The interpolated frame shows moderate change even there is a great time difference. This method has exactly same description of motion adaptive spatial filter which has an efficient temporal band-limiting characteristics. It imposes the possibility to make video sequence with good pictural quality.
In this paper, we propose a hybrid method which is mixed with frame selection and weighting model rank method, based on GMM(gaussian mixture model), for real-time text-independent speaker recognition system. In the system, maximum likelihood estimation was used for GMM parameter optimization, and maximum likelihood was used for recognition basically Proposed hybrid method has two steps. First, likelihood score was calculated with speaker models and test data at frame level, and the difference is calculated between the biggest likelihood value and second. And then, the frame is selected if the difference is bigger than threshold. The second, instead of calculated likelihood, weighting value is used for calculating total score at each selected frame. Cepstrum coefficient and regressive coefficient were used as feature parameters, and the database for test and training consists of several data which are collected at different time, and data for experience are selected randomly In experiments, we applied each method to baseline system, and tested. In speaker recognition experiments, proposed hybrid method has an average of 4% higher recognition accuracy than frame selection method and 1% higher than W method, implying the effectiveness of it.
In this out watermarking method, a key is determined by quantizing the maximum motion difference between frames. We have a problem the key value for embedding and detection are different in 1 to 3% frames of all frames. This problem can be easily solved by using a new key according to bit error rate of the extracted watermark. Since the watermark is embedded in each frame nth different keys and detected In all the frames, out method is resistant against attacks such as the frame averaging and frame drop.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.58-66
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2009
Recently the emerging demands of the light-video encoder promotes lots of research efforts on DVC (Distributed Video Coding). As an appropriate video compression method, DVC has been studied, and Wyner-Ziv (WZ) video compression is its one representative structure. The WZ encoder splits the image into two kinds of frames, one is key frame which is compressed by conventional intra coding, and the other is WZ frame which is encoded by WZ coding. The WZ decoder decodes the key frame first, and estimates the WZ frame using temporal correlation between key frames. Estimated WZ frame (Side Information) cannot be the same as the original WZ frame due to the absence of the WZ frame information at decoder. As a result, the difference between the estimated and original WZ frames are regarded as virtual channel noise. The WZ frame is reconstructed by removing noise in side information. Therefore precise noise estimation produces good performance gain in WZ video compression by improving error correcting capability by channel code. But noise cannot be estimated precisely at WZ decoder unless there is good WZ frame information, and generally it is estimated from the difference of corresponding key frames. Also the estimated noise is limited by comparing with frame level noise to reduce the uncertainty of the estimation method. However these methods cannot provide good noise estimation for every frame or each bit plane. In this paper, we propose a noise nodel selection method which chooses a better noise model for each bit plane after generating candidate noise models. Experimental result shows PSNR gain up to 0.8 dB.
Motion detection algorithms based on difference image are classified into background subtraction and previous frame subtraction. 1) Background subtraction is a convenient and effective method for detecting foreground objects in a stationary background. However in real world scenarios, especially outdoors, this restriction, (i.e., stationary background) often turns out to be impractical since the background may not be stable. 2) Previous frame subtraction is a simple technique for detecting motion in an image. The difference between two frames depends upon the amount of motion that occurs from one frame to the next. Both these straightforward methods fail when the object moves very "slightly and slowly". In order to efficiently deal with the problem, in this paper we present an algorithm for motion detection that incorporates "reflected light area" and "difference image". This reflected light area is generated during the frame production process. It processes multiplex difference image and AND-arithmetic of bitwise. This process incorporates the accuracy of background subtraction and environmental adaptability of previous frame subtraction and reduces noise generation. Also, the performance of the proposed method is demonstrated by the performance assessment of each method using Gait database sample of CASIA.
We propose a methods which is reducing direction estimation error of sound source in the reverberant and noisy environments. The proposed algorithm divides speech signal into voice and unvoice using VAD. We estimate the direction of source when current frame is voiced. TDOA (Time-Difference of Arrival) between microphone array using the GCC-PHAT (Generalized Cross Correlation with Phase Transform) method will be estimated in that frame. Then, we compare the peak value of cross-correlation of two signals applied to estimated time-delay with other time-delay in time-table in order to improve the accuracy of source location. If the angle of current frame is far different from before and after frame in successive voiced frame, the angle of current frame is replaced with mean value of the estimated angle in before and after frames.
Yi-Fan Lyu;Guo-Qiang Li;Ke Cao;Si-Yuan Zhai;De-Yang Kong;Xuan-Yi Xue;Heng Li
Steel and Composite Structures
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v.48
no.3
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pp.321-333
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2023
This paper proposes a comprehensive investigation on lateral stiffness of corner-supported steel modular frame using splice connection. A full-scale modular frame with two stacked steel modules under lateral load is tested. Ductile pattern in the transfer of lateral load is found in the final failure mode. Two types of lateral stiffness, including tangent stiffness and secant stiffness, are defined from the load-displacement due to the observed nonlinearity. The difference between these two types of stiffness is found around 20%. The comparisons between the experimental lateral stiffness and the predictions of classical methods are also conducted. The D-value method using hypothesis of independent case is a conservative option for predicting lateral stiffness, which is more recommended than method of contraflexural bending moment. Analyses on two classical short-rod models, including fix-rod model and pin-rod model, are further conducted. Results indicate that fix-rod model is more recommended than pin-rod model to simplify splice connection for simulation on lateral stiffness of modular frame in elastic design stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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