The nonuniqueness of solutions to inverse scattering problems for the reconstruction of cross sectional permitivity distributions on dielectric cylinder is illustrated in view of numerical analysis based on the spectral inverse scattering scheme with the moment-method procedures. It is also shown that some additional treatmenents such as multiple measurements, various incidences, etc. are not effective to assure the uniqueness.
Multi-view function is important to three-dimensional displays without dedicated glasses. It is the reason that the observers earnestly desire to change their positions freely. Multi-viewing is also principal to the reality of three-dimensional (3D) image displayed on the screen. The display of projection type has the advantage that the number of viewing points can be easily increased according to the number of projectors. The authors research on multi-view projection display with hologram screen. Powerful directionality of the diffracted beam from hologram screen is required unlike two-dimensional (2D) display. We developed a new method that all diffracted beams satisfied the same Bragg condition and became sufficiently bright to observe the 3D image under usual indoor light. The principle is based on the essential Bragg diffraction in the three-dimensional space. Owing to such three-dimensional Bragg diffraction we achieved an excellent hologram screen that could be multiple reconstructed in spite of single recording. This hologram screen is able to answer arbitrary numbers of viewing points within wide viewing zone. The distortion of 3D image becomes also sufficiently small with the method of dividing the cross angle between illumination and diffraction beam.
We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.
Liu, Jingxin;Cheng, Jieren;Peng, Xin;Zhao, Zeli;Tang, Xiangyan;Sheng, Victor S.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1833-1848
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2022
Named entity recognition (NER) is an important basic task in the field of Natural Language Processing (NLP). Recently deep learning approaches by extracting word segmentation or character features have been proved to be effective for Chinese Named Entity Recognition (CNER). However, since this method of extracting features only focuses on extracting some of the features, it lacks textual information mining from multiple perspectives and dimensions, resulting in the model not being able to fully capture semantic features. To tackle this problem, we propose a novel Multi-view Semantic Feature Fusion Model (MSFM). The proposed model mainly consists of two core components, that is, Multi-view Semantic Feature Fusion Embedding Module (MFEM) and Multi-head Self-Attention Mechanism Module (MSAM). Specifically, the MFEM extracts character features, word boundary features, radical features, and pinyin features of Chinese characters. The acquired font shape, font sound, and font meaning features are fused to enhance the semantic information of Chinese characters with different granularities. Moreover, the MSAM is used to capture the dependencies between characters in a multi-dimensional subspace to better understand the semantic features of the context. Extensive experimental results on four benchmark datasets show that our method improves the overall performance of the CNER model.
본 논문에서는 영상의 RGB 정보와 화소단위의 8비트 깊이 정보를 이용하여 현재의 영상과 스테레오 쌍이 되는 가상의 우 영상을 생성한다. 이 과정에서 깊이 정보를 시차 정보로 변환하고, 생성된 시차정보를 이용하여 우 영상을 생성하게 된다. 또한 스테레오 영상을 합성한 후 회전(rotation)과 이동(translation) 등의 기하학적 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 스테레오 영상을 합성하는 기법을 제안하고, 깊이 정보와 시차 정보와의 관계를 분석하여 화소 단위의 실시간 처리를 위한 LUT(look-up table) 방식의 고속 기법도 제안한다. 실험 결과 SD급 영상의 경우 8비트 깊이 정보만을 가지고 11시점의 스테레오 영상을 실시간으로 합성할 수 있다.
본 연구에서는 일차적으로 현재 네트워크에서 심각한 문제 우해바이러스를 해결하기 우해서 VirusWall을 실험해본 결과 Dos를 막을 정도 밖에 안되고 이 문제를 해결하기 위해서 이차적으로 ESM, CIS와 MIS면으로 지능화된 인터넷과 Multiple Protocol 등 상황에 맞는 대처를 하도록 로그 분석시스템을 구현하였다. 결과적으로 ESM의 다양한 해킹과 바이러스에 대응하기 위한 지능적인 전사적 보안관리 시스템과 CIS를 이용하기 때문에 정보보호 측면에 폭넓게 이용할 수 있게 되었고, Site Design, Packet 전송별로 클릭할 수 있고, 내부 인터넷(GroupWare)까지 사용되었으며, Smart View를 통해서 전체적인 웹과 보안의 관계도 모니터링 할 수 있게 되었다.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위해 X 선 영상에서 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도는 X 선 영상에서 뼈가 분리되고, 분리된 영역에서의 픽셀에 의해 BMD가 측정되는데, 개선된 영상에서의 정밀한 뼈 추출이 주요한 요소이므로 X 선 영상의 개선은 골다공증의 조기 진단을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 sparse 표현을 도입하여 다중(multiple) 잡음을 갖는 X 선 영상을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 결과가 기존의 방법인 웨이블릿 BayesShrink 잡음 제거 방법 및 일반적 sparse 표현 모델의 잡음 제거 방법의 결과에 비해 개선됨을 CNR(Contrast to Noise Ratio) 및 cut-view를 통해 확인하였다.
다양한 종류의 컨텐츠 데이터베이스를 구축하고, 이를 인터넷 서비스로 제공하는 인터넷 포탈 서비스 응용이나 전자상거래 등에서 기존에 구축되어 있는 여러 형태의 컨텐츠 데이터베이스들을 통합하여 새로운 컨텐츠 서비스를 제공하기 위한 많은 노력들이 수행되고 있다. 이는 사용자가 활용하려는 컨텐츠가 어떤 데이터베이스 또는 어느 인터넷 서비스 응용에서 제공되는지를 파악해야 하는 사용자의 부담을 줄이고, 다수의 컨텐츠 데이터베이스들을 사용자에게 단일한 뷰(view)를 제공하므로서 사용자 이용 편의성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 다양한 컨텐츠 데이터베이스들이 인터넷에 분산되어 있을 뿐만 아니라 서로 상이한 데이터베이스 시스템들(즉, 관계형 DB/객체형 DB)에서 관리되는 환경에서 XML자료 모델을 기반으로 통합된 하나의 가상 데이터베이스를 구축하고 검색하는 통합 검색 시스템의 핵심 요소인 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법과 3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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