This paper proposes a photogrammetric rectification method based on Bayesian approach as a method that eliminates vertical parallax between stereo images to minimize visual fatigue of 3D contents. The image rectification consists of two phases; geometry estimation and epipolar transformation. For geometry estimation, coplanarity-based relative orientation algorithm was used in this paper. To ensure robustness for mismatch and localization error occurred by automation of tie point extraction, Bayesian approach was applied by introducing several prior constraints. As epipolar transformation perspective transformation was used based on condition of collinearity to minimize distortion of result images and modification for input images. Other algorithms were compared to evaluate performance. For geometry estimation, traditional relative orientation algorithm, 8-points algorithm and stereo calibration algorithm were employed. For epipolar transformation, Hartley algorithm and Bouguet algorithm were employed. The evaluation results showed that the proposed algorithm produced results with high accuracy, robustness about error sources and minimum image modification.
Recently, ubiquitous computing and related technologies is more and more growing concern about. Depending on the trend, the moving object recognition and tracking research have been required in order to meet the diverse needs of the user. In the location-based services, one of the most important issues in the indoor environment is to provide location-aware services. In this paper, the effective algorithm to help estimate the position of moving objects in an indoor environment is proposed. We propose an algorithm that combined the existing trilateration measurement and the improved measurement of environmental adaptation scene analysis. The proposed indoor location estimation algorithm use the trilateration measurement when we have enough anchor in the line-of-sight environment. Otherwise that use measurement of environmental adaptation scene analysis. Consequently, the proposed algorithm has been improved the localization accuracy of a moving object as well as was able to reduce complexity of the algorithm.
In this paper, we proposes the virtual sound source panning algorithm in the multichannel system. Recently, High-definition (HD) and Ultrahigh-definition (UHD) video formats are accepted for the multimedia applications and they provide the high-quality resolution pixels and the wider view angle. The audio format also needs to generate the wider sound field and more immersive sound effects. However, the conventional stereo system cannot satisfy the desired sound quality in the latest multimedia system. Therefore, the various multichannel systems that can make more improved sound field generation are proposed. In the mutichannel system, the conventional panning algorithms have acoustic problems about directivity and timbre of the virtual sound source. To solve these problems in the arbitrary positioned multichannel loudspeaker system, we proposed the virtual sound source panning algorithm using multiple vectors base nonnegative amplitude panning gains. The proposed algorithm can be easily controlled by the gain control function to generate an accurate localization of the virtual sound source and also it is available for the both symmetric and asymmetric loudspeakers format. Its performance of sound localization is evaluated by subjective tests comparing with conventional amplitude panning algorithms, e.g. VBAP and MDAP, in the symmetric and asymmetric formats.
Eslaminejad, Mohammadreza;Razak, Shukor Abd;Ismail, Abdul Samad Haji
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2473-2492
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2012
Energy conservation is a vital issue in wireless sensor networks. Recently, employing mobile sinks for data gathering become a pervasive trend to deal with this problem. The sink can follow stochastic or pre-defined paths; however the controlled mobility pattern nowadays is taken more into consideration. In this method, the sink moves across the network autonomously and changes its position based on the energy factors. Although the sink mobility would reduce nodes' energy consumption and enhance the network lifetime, the overhead caused by topological changes could waste unnecessary power through the sensor field. In this paper, we proposed EEDARS, an energy-efficient dual-sink algorithm with role switching mechanism which utilizes both static and mobile sinks. The static sink is engaged to avoid any periodic flooding for sink localization, while the mobile sink adaptively moves towards the event region for data collection. Furthermore, a role switching mechanism is applied to the protocol in order to send the nearest sink to the recent event area, hence shorten the path. This algorithm could be employed in event-driven and multi-hop scenarios. Analytical model and extensive simulation results for EEDARS demonstrate a significant improvement on the network metrics especially the lifetime, the load and the end-to-end delay.
Bilgili, Erdem;Goknar, I. Cem;Albora, Ali Muhittin;Ucan, Osman Nuri
ETRI Journal
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v.27
no.3
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pp.294-303
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2005
In this paper, a supervised algorithm for the evaluation of geophysical sites using a multi-level cellular neural network (ML-CNN) is introduced, developed, and applied to real data. ML-CNN is a stochastic image processing technique based on template optimization using neighborhood relationships of the pixels. The separation/enhancement and border detection performance of the proposed method is evaluated by various interesting real applications. A genetic algorithm is used in the optimization of CNN templates. The first application is concerned with the separation of potential field data of the Dumluca chromite region, which is one of the rich reserves of Turkey; in this context, the classical approach to the gravity anomaly separation method is one of the main problems in geophysics. The other application is the border detection of archeological ruins of the Hittite Empire in Turkey. The Hittite civilization sites located at the Sivas-Altinyayla region of Turkey are among the most important archeological sites in history, one reason among others being that written documentation was first produced by this civilization.
With the development of ICT(Information and Communication Technology), the number of smart devices is rapidly increasing. LBS(Location Based Service) applications that provide user's location based service are used in various fields. There is also a growing demand for indoor precision positioning technology to provide seamless services. In this paper, we propose an indoor positioning system that estimates the location of a smartphone user. The proposed algorithm determines whether the received signal is LOS(Line-of-Sight) or NLOS(Non-Line of-Sight) in order to decrease multipath effect by the indoor environment. The proposed positioning algorithm is very simple and requires only the AP(Access Point) coordinates. In addition, it requires only two APs for estimating the location of a smartphone user. The proposed algorithm is a practically applicable technology without any additional hardware and kernel modification in the smartphone. In the experiment results, the reliability of the positioning system was found to be within 0.83 m.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.4
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pp.575-582
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2013
This paper proposes a map building using the ICP algorithm based robot localization prediction. Proposed method predicts a robot location to dead reckoning, makes a map in the ICP algorithm. Existing method makes a map building and robot position using a sensor value of reference data and current data. In this case, a large interval of the difference of the reference data and the current data is difficult to compensate. The proposed method can map correction through practical experiments.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.77-84
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2009
Intracellular signal transduction is achieved by protein-protein interaction. In this paper, we suggest performance algorithm based on Yeast protein-protein interaction and protein location information. We compare if pathways predicted with high valued weights indicate similar tendency with pathways provided in KEGG.
Outlier detection is an imperative task to identify the occurrence of abnormal events before the structures are suffered from sudden failure during their service lives. This paper proposes a two-phase method for the outlier detection of Global Positioning System (GPS) monitoring data. Prompt judgment of the occurrence of abnormal data is firstly carried out by use of the relational analysis as the relationship among the data obtained from the adjacent locations following a certain rule. Then, a negative selection algorithm (NSA) is adopted for further accurate localization of the abnormal data. To reduce the computation cost in the NSA, an improved scheme by integrating the adjustable radius into the training stage is designed and implemented. Numerical simulations and experimental verifications demonstrate that the proposed method is encouraging compared with the original method in the aspects of efficiency and reliability. This method is only based on the monitoring data without the requirement of the engineer expertise on the structural operational characteristics, which can be easily embedded in a software system for the continuous and reliable monitoring of civil infrastructure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.5
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pp.736-752
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2010
We propose a novel collision-avoidance algorithm for the active type RFID regarding an indoor tracking system. Several well-known collision avoidance algorithms are analyzed considering the adequacy for the indoor tracking system. We prove the superiority of the slotted ALOHA in comparison with CSMA for short and fixed length packets like an ID message in RFID. Observed results show that they are not applicable for active type RFID in terms of energy efficiency. Putting these all together, we propose a dedicated collision avoidance algorithm considering the unique features of the indoor tracking system. The proposed method includes a scheduled tag access period (STAP) as well as a random tag access period (RTAP) to address both of the static and dynamic characteristics of the system. The system parameters are determined through a quantitative analysis of the throughput and energy efficiency. Especially, some mathematical techniques have been deployed to obtain the optimal slot count for RTAP. Finally, simulation results are provided to illustrate the performance of the proposed method with variations of the parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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