This paper presents the efficient algorithms for the pose determination of a circular object with and without a priori knowledge of the object radius. The developed algorithms valid for a circular object are the result of the elaboration of Ma's work [2], which determines the pose of a conic object from two perspective views. First, the geometric constraint of a circular object and its projection on the image plane of a camera is described. The number of perspective views required for the object pose determination with and without a priori knowledge of the object radius is also discussed. Second, with a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from a single perspective view. The object pose information, expressed by two surface normal vectors and one position vector, is given in a closed form and with no ambiguity. Third, without a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from two perspective views. While the surface normal vectors are obtained from the first view, the position vector is obtained from the two views.
In this paper, we deal with the algebraic thinking from the perspective of ‘process’ and ‘object’ aspects. Generally, mathematical concepts have come from the concrete process. We consider the origin of algebra as the arithmetic calculations. Also, the concept of school arithmetic is beginning from actions or procedures. However, in order to develop the alge- braic thinking and to apply this thinking, we have to see the history of algebraic thinking, and find this duality. Next we investigate various researches relating to the ‘process-object duality’. Theses studies suppose that the concept formation and thinking process should be stared from the process-object duality. Finally, we reinterprete many difficulties in algebra - equals sign, variables, algebraic expressions, and linear equations, the principle of permanence of form- from the perspective of the process-object duality.
The purpose of this study is to search an effective teaching & learning program by examining how much does Excel affect on problem solving of linear function. This study was based on qualitative case study. Teaching experiment was performed for seven periods with five students in 8th graders. Pre and posts tests were attempted to analyze the changes of student's ability on problem solving of linear function. The analysis of tests were performed in category with correct process-object perspective, near process-object perspective, incorrect process-object perspective. According to this study, the subjects showed an improvement on problem solving perspective of linear function. This meant that lessons using Excel had influenced on the problem solving of linear function. We noticed that exploring the learning environment with Excel could supplement paper-and-pencil environment. We believed that Excel with an intuitive dynamic and explorative skills can play a role in scaffolding to support problem solving of linear function.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.953-958
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2022
Holographic Stereogram can provide the depth perception without the visual fatigue and dizziness because it use multiple images acquired from the multiple viewpoints. In order to produce a holographic stereogram, it is necessary to obtain perspective images of a live object and record it on film using a digital hologram printer. when acquiring perspective images, the hologram without distortion can be produced only when the perspective images with a constant distance between the camera and the target is obtained. If the target is small, it is possible to keep the constant distance from the camera to object. but if it is large, this is difficult to keep the constant distance. In this study, we photograph the large object using the POI (Point of Interest) function which is one of the smart flight modes of drone to produce perspective images required for the hologram production. after that, problems such as the unexpected shakings and distance change between camera and object is corrected in post production. as a result, we produce the perspective images.
The purpose of this study is to search the effective teaching-learning program by considering how affect on formation of the process-object perspective of linear function using Excel. In this study we analyzed function units in textbook and examined how Excel affect on the formation of the process-object perspective of linear function. Teaching experiment was based on qualitative case study and performed for five classes with five 8th graders. Data were gathered through observations, audio-taped interviews, video recording of the students 'work, students' worksheets, and detailed field notes. Findings indicate that exploration learning environment using Excel could supplement paper-and-pencil environment. We found that intuitive, dynamic, explorative, feedback skills via Excel can play the role of scaffolding supporting formation of process perspective object perspective of linear function.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.3981-4004
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2019
This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.
The purpose of this study is to develop a creative perspective technique in fashion illustration through analyzing perspective in visual art experienced a great variety. This study was analyzed by examining the general theories based on the discovery of perspective and investigating the modern perspective in fashion illustration related to the method of spatial expression in visual art. A complex perspective of existing perspective gives the effect of reapperance of actual space and three-dimentional form in a plane. Because of being used as not only one perspective technique but also some perspectives technique, its expression can be more realistic. An amplified perspective gives the effect of visual illusion just like being suck in space inside and come out from screen outside by distorting the human body. A confused perspective of space gives the visual illusional effect of collapsing actual space and misunderstanding three-dimensional form by distorting the form of the space and changing the nature as an object of fashion. A reiterated or duplicated perspective gives effect of interpreting invisible space as imaginary space by overlapping and eliminating the object of fashion. An irrational perspective of spatial illusion gives the effect of disorganization experienced thinking by strange shapes and new recognition of irrational space by extraordinary visual connection. It has a tendency to surrealism. In conclusion, the modern perspective in fashion illustration has made the best use of not only new perspective since 1980, but general perspective before 1980. By the modern perspective expression. the viewer has made a chance to experience imaginary spaces indirectly, and the author has been able to express emotions by his or her new attempt in the screen.
In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.9
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pp.104-113
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1996
In robot system, the robot manipulation needs the information of task and objects to be handled in possessing a variaty of positions and orientations. In the current industrial robot system, determining position and orientation of objects under industrial environments is one of major problems. In order to pick up an object, the roblt needs the information about the position and orientation of object, and between objects and gripper. When sensing is accomplished by pinhole model camera, the mathematical relationship between object points and their images is expressed in terms of perspective, i.e., central projection. In this paper, a new approach to determine the information of the supporting points related to position and orientation of the object using the robot vision system is developed and testified in experimental setup. The result will be useful for the industrial, agricultural, and autonomous robot.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.1
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pp.35-41
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2012
This paper proposes a moving object detection algorithm for active camera system that can be applied to mobile robot and intelligent surveillance system. Most of moving object detection algorithms based on a stationary camera system. These algorithms used fixed surveillance system that does not consider the motion of the background or robot tracking system that track pre-learned object. Unlike the stationary camera system, the active camera system has a problem that is difficult to extract the moving object due to the error occurred by the movement of camera. In order to overcome this problem, the motion of the camera was compensated by using SURF and Pseudo Perspective model, and then the moving object is extracted efficiently using stochastic Label Cluster transport model. This method is possible to detect moving object because that minimizes effect of the background movement. Our approach proves robust and effective in terms of moving object detection in active camera system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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