In this paper, we introduce the methodology that utilizes deep learning-based front-end to enhance underwater feature matching. Both optical camera and sonar are widely applicable sensors in underwater research, however, each sensor has its own weaknesses, such as light condition and turbidity for the optic camera, and noise for sonar. To overcome the problems, we proposed the opti-acoustic transformation method. Since feature detection in sonar image is challenging, we converted the sonar image to an optic style image. Maintaining the main contents in the sonar image, CNN-based style transfer method changed the style of the image that facilitates feature detection. Finally, we verified our result using cosine similarity comparison and feature matching against the original optic image.
Facial expression recognition technology that has potentialities for applying various fields is appling on the man-machine interface development, human identification test, and restoration of facial expression by virtual model etc. Using sequential facial images, this study proposes a simpler method for detecting human facial expressions such as happiness, anger, surprise, and sadness. Moreover the proposed method can detect the facial expressions in the conditions of the sequential facial images which is not rigid motion. We identify the determinant face and elements of facial expressions and then estimates the feature regions of the elements by using information about color, size, and position. In the next step, the direction patterns of feature regions of each element are determined by using optical flows estimated gradient methods. Using the direction model proposed by this study, we match each direction patterns. The method identifies a facial expression based on the least minimum score of combination values between direction model and pattern matching for presenting each facial expression. In the experiments, this study verifies the validity of the Proposed methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.643-661
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2018
This paper proposes a novel algorithm for lane detection based on inverse perspective transformation and Kalman filter. A simple inverse perspective transformation method is presented to remove perspective effects and generate a top-view image. This method does not need to obtain the internal and external parameters of the camera. The Gaussian kernel function is used to convolute the image to highlight the lane lines, and then an iterative threshold method is used to segment the image. A searching method is applied in the top-view image obtained from the inverse perspective transformation to determine the lane points and their positions. Combining with feature voting mechanism, the detected lane points are fitted as a straight line. Kalman filter is then applied to optimize and track the lane lines and improve the detection robustness. The experimental results show that the proposed method works well in various road conditions and meet the real-time requirements.
In-situ measurements are labor-intensive, time-consuming, and limited in their ability to observe currents with spatial variations in the surf zone. This paper proposes an optical image-based method of measurement of currents in the surf zone. This method measures nearshore currents by tracking in time wave breaking-induced foam patches from sequential images. Foam patches in images tend to be arrayed with irregular pixel intensity values, which are likely to remain consistent for a short period of time. This irregular intensity feature of a foam patch is characterized and represented as a keypoint using an image-based object recognition method, i.e., Scale Invariant Feature Transform (SIFT). The keypoints identified by the SIFT method are traced from time sequential images to produce instantaneous velocity fields. In order to remove erroneous velocities, the instantaneous velocity fields are filtered by binding them within upper and lower limits, and averaging the velocity data in time and space with a certain interval. The measurements that are obtained by this method are comparable to the results estimated by an existing image-based method of observing currents, named the Optical Current Meter (OCM).
We present an updated version of the multilayer spectral inversion (MLSI) recently proposed as a technique to infer the physical parameters of plasmas in the solar chromosphere from a strong absorption line. In the original MLSI, the absorption profile was constant over each layer of the chromosphere, whereas the source function was allowed to vary with optical depth. In our updated MLSI, the absorption profile is allowed to vary with optical depth in each layer and kept continuous at the interface of two adjacent layers. We also propose a new set of physical requirements for the parameters useful in the constrained model fitting. We apply this updated MLSI to two sets of Hα and Ca II line spectral data taken by the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) from a quiet region and an active region, respectively. We find that the new version of the MLSI satisfactorily fits most of the observed line profiles of various features, including a network feature, an internetwork feature, a mottle feature in a quiet region, and a plage feature, a superpenumbral fibril, an umbral feature, and a fast downflow feature in an active region. The MLSI can also yield physically reasonable estimates of hydrogen temperature and nonthermal speed as well as Doppler velocities at different atmospheric levels. We conclude that the MLSI is a very useful tool to analyze the Hα line and the Ca II 8542 line spectral daya, and will promote the investigation of physical processes occurring in the solar photosphere and chromosphere.
Here we report Airy beams coupled with waveguide modes. These waveguide Airy (WAiry) beams propagate through layered planar structures inheriting the characteristics of waveguide modes as well as those of Airy beams, such as diffraction-free and accelerating features. In particular, we focus on the WAiry beams associated with backward waveguide modes, showing that the backward feature can alter the trajectories of the WAiry beams significantly. Based on this, we propose a new scheme of waveguide-type polarization/power beam splitters.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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1989.02a
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pp.214-217
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1989
The most attractive feature of semiconductor lasers as sources for coherent optical communication system is the ability to produce frequency modulation by modulation of the bias current. The frequency deviation of semiconductor lasers under direct modulation depends on the laser structure and modulation frequency. This paper describes a circuit modeling techniques for the directly frequency modulated CSP (Channeled Substrated Planner) semiconductor laser. Predictions from this model are compared with the other published results of sinusoidal frequency modulation below than 1 GHz.
Kim, Seo-Young;Lee, Han-Yul;Jun, Won-Kyoun;Kang, Dong-Hwa;Jo, Ye-Ji;Jung, Mee-Suk
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.30
no.5
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pp.197-203
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2019
In this paper, we studied a reflector design that can improve the illuminance uniformity when using a xenon flash lamp in the photonic sintering process. To achieve complete sintering of substrates in the irradiated area, the light efficiency and illuminance uniformity were set to target performance. Existing elliptical reflectors or parabolic reflectors make it easy to satisfy the target light efficiency, but have difficulty satisfying the illuminance uniformity. In this paper, a twin-concave feature has been added to the center of the parabolic reflector to satisfy the illuminance uniformity. It was confirmed that the illuminance uniformity of the parabolic reflector with a twin-concave feature was improved, compared to that of the traditional reflector.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.13
no.11
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pp.901-907
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2000
As the minimum feature size for making ULSI approaches the wavelength of light source in optical lithography, the aerial image is so hardly distorted because of the optical proximity effect that the accurate mask image reconstruction on wafer surface is almost impossible. We applied the Optical Proximity Correction(OPC) on isolated patterns assuming Attenuated Phase Shift Mask(APSM) as well as binary mask, to correct the widening of isolated patterns. In this study, we found that applying OPC to APSM shows much better improvement not only in enhancing the resolution and fidelity of t도 images but also in enhancing the process margin than applying OPC to the binary mask. Also, we propose the OPC method of APSM for isolated patterns, the size of which is less than the wavelength of the ArF excimer laser. Finally, we predicted the resolution limit of optical lithography through the aerial image simulation.
This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.
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