Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.
본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.
In this paper, we present a Krylov subspace based projection method for reduced-order modeling of large scale bilinear multi-input multi-output (MIMO) systems. The reduced-order bilinear system is constructed in such a way that it can match a desired number of moments of multi-variable transfer functions corresponding to the kernels of Volterra series representation of the original system. Numerical examples report the effectiveness of this method.
High frequency digital LSI circuits are usually composed of many sub-circuits coupled with interconnects. They sometimes causes serious problems of the fault switching by time-delays, crosstalks, reflections of signals and so on. Therefore, it is very important to develop a user-friendly simulator for solving these problems. Although a moment matching method is widely used as the reduction technique of interconnects, it may happen to arise erroneous results for evaluating the poles far from the origin. In this paper, we show an asymptotic method in the complex frequency-domain, where we calculate the exact poles and residues giving large effect to the transient responses. Then, the interconnects are replaced by the asymptotic equivalent circuits using the poles and residues. Thus, we can develop a users-friendly simulator using the equivalent circuits.
This paper describes the implementation of the machine vision system and the method of classifying the objects. Its system described in this paper is consisted of robot, conveyer system, warehouse, and machine vision. This system first recognizes the object on conveyer, and then robot moves it to the warehouse. The position of the object on conveyer is always not constant, because it is not easy to extract the feature of its object and classify it into one of several categories. In this paper, to classify or inspect the pattern of the object, we propose the method of template matching using feature vector such as position invariant moment and mophological operation such as opening and closing. And we indentified an unregistered object using unsuperviser learning method and assigned it to the new pattern. We implemented its system and obtained satisfied results.
In this paper, an efficient moment-method technique is proposed for analyzing rectangular waveguide E-plane filters. Techniques are presented for the fast evaluation of Green's function and for the efficient evaluation of integrals arising in the E-plane of the rectangular waveguide. The structure boundary is represented by the piecewise linear segments. Simple pulse-expansion and point-matching technique are used. The entire E-plane filter structure is simulated by the method of moments. Three representative cases of the E-plane filter are analyzed and compared with results by other researchers.
본 연구에서는 전력 시스템의 신뢰도 지수의 산정을 위하여, 모멘트 대입방법을 사용하여 정전 빈도수와 지속시간 계산에 대한 새로운 접근방법을 제시하였다. 두가지의 방식이 표현되었으며 그 첫 번재로 공급지장 기대치(LOLE) 와 두번째로 공급지장 빈도수(LOLF)를 계산하였다. 이러한 표현은 지수의 조합으로 되어 있으며 따라서 쉽게 적분이 가능하며 빠른 계산이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 지수 분포함수의 계수를 구하기 위하여 유전알고리즘과 콤플렉스 방법을 사용하였으며 제안된 계산방식은 정확성과 효율성 측면에서 다른 방법과 비교하여 매우 우수함을 보이고 있다.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
본 논문에서는 EMI/EMC 측정용 안테나로서 다이폴 소자가 료차된 삽자형 대수-주기 다이폴 안테나 (CLPDA: Crossed Log-Periodic Dipole Antenna)를 제시하고 모멘트 법과 전송선로 이론을 결합하여 해석하였다. 이 안테나의 광대역 특성을 고려하여 전 주파수 범위에서 임피던스 정합에 중점을 두었으며, 이에 따라 트윈-붐(Twin-boom) 급전 방식을 사용하였다.해석 결과로써 전류 분포, 입력 어드미턴스, 복사 패턴 및 이득을 계산 하였으며, 실제 CLPDA를 설계하여 복사 패턴과 이득을 측정하였다. 제작한 CLPDA의 측정치는 주어진 주파수 범위(200MHz~500MHz)내에서 이론치에 근접하게 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1253-1272
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2010
In this paper, we propose a new affine shape adaptation scheme for the affine invariant feature detector, in which the convergence stability is still an opening problem. This paper examines the relation between the integration scale matrix of next iteration and the current second moment matrix and finds that the convergence stability of the method can be improved by adjusting the relation between the two matrices instead of keeping them always proportional as proposed by previous methods. By estimating and updating the shape of the integration kernel and differentiation kernel in each iteration based on the anisotropy of the current second moment matrix, we propose a coarse-to-fine affine shape adaptation scheme which is able to adjust the pace of convergence and enable the process to converge smoothly. The feature matching experiments demonstrate that the proposed approach obtains an improvement in convergence ratio and repeatability compared with the current schemes with relatively fixed integration kernel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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