In this paper, the matching error rates of modified area-based, energy-based algorithms, and learning-based structures were compared for stereo image matching. Census transform (CT) based on region and life propagation (BP) algorithm based on energy were selected, respectively.Existing algorithms have been improved and implemented in an embedded processor environment so that they can be used for stereo image matching in mobile systems. Even in the case of the learning base to be compared, a neural network structure that utilizes small-scale parameters was adopted. To compare the error rates of the three matching methods, Middlebury's Tsukuba was selected as a test image and subdivided into non-occlusion, discontinuous, and disparity error rates for accurate comparison. As a result of the experiment, the error rate of modified CT matching improved by about 11% when compared with the existing algorithm. BP matching was about 87% better than conventional CT in the error rate. Compared to the learning base using neural networks, BP matching was about 31% superior.
Han, Gi Young;Kim, Do Hyun;Shin, Chang Ho;Kim, Song Hyun;Seo, Bo Kyun;Sun, Gwang Min
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.3
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pp.765-772
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2016
In analyzing residual radiation, researchers generally use a two-step Monte Carlo (MC) simulation. The first step (MC1) simulates neutron transport, and the second step (MC2) transports the decay photons emitted from the activated materials. In this process, the stochastic uncertainty estimated by the MC2 appears only as a final result, but it is underestimated because the stochastic error generated in MC1 cannot be directly included in MC2. Hence, estimating the true stochastic uncertainty requires quantifying the propagation degree of the stochastic error in MC1. The brute force technique is a straightforward method to estimate the true uncertainty. However, it is a costly method to obtain reliable results. Another method, called the adjoint-based method, can reduce the computational time needed to evaluate the true uncertainty; however, there are limitations. To address those limitations, we propose a new strategy to estimate uncertainty propagation without any additional calculations in two-step MC simulations. To verify the proposed method, we applied it to activation benchmark problems and compared the results with those of previous methods. The results show that the proposed method increases the applicability and user-friendliness preserving accuracy in quantifying uncertainty propagation. We expect that the proposed strategy will contribute to efficient and accurate two-step MC calculations.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.5
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pp.471-476
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2010
In this paper, we propose an effective method that recognizes the vehicle license plate using RGB color information and back-propagation neural network algorithm. First, the image of the vehicle license plate is adjusted by the Mean of Blue values in the vehicle plate and two candidate areas of Red and Green region are classified by calculating the differences of pixel values and the final Green area is searched by back-propagation algorithm. Second, our method detects the area of the vehicle plate using the frequence of the horizontal and the vertical histogram. Finally, each of codes are detected by an edge detection algorithm and are recognized by error back-propagation algorithm. In order to evaluate the performance of our proposed extraction and recognition method, we have run experiments on a new car plates. Experimental results showed that the proposed license plate extraction is better than that of existing HSI information model and the overall recognition was effective.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.209-216
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1996
In this paper, we propose a learning method of multi-layer perceptrons (MLPs) with 8-bit data precision. The suggested method uses the cross-entropy cost function to remove the slope term of error signal in output layer. To decrease the possibility of overflows, we use 16-bit weighted sum results into the 8-bit data with appropriate range. In the forwared propagation, the range for bit-conversion is determined using the saturation property of sigmoid function. In the backwared propagation, the range for bit-conversion is derived using the probability density function of back-propagated signal. In a simulation study to classify hadwritten digits in the CEDAR database, our method shows similar generalization performance to the error back-propagation learning with 16-bit precision.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.4
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pp.767-779
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2017
Automated mission planning for unmanned aerial vehicles (UAVs) is difficult because of the propagation of several sources of error into the solution, as for any large scale autonomous system. To ensure reliable system performance, we quantify all sources of error and their propagation through a mission planner for operation of UAVs in an obstacle rich environment we developed in prior work. In this sequel to that work, we show that the mission planner developed before can be made robust to errors arising from the mapping, sensing, actuation, and environmental disturbances through creating systematic buffers around obstacles using the calculations of uncertainty propagation. This robustness makes the mission planner truly autonomous and scalable to many UAVs without human intervention. We illustrate with simulation results for trajectory generation of multiple UAVs in a surveillance problem in an urban environment while optimizing for either maximal flight time or minimal fuel consumption. Our solution methods are suitable for any well-mapped region, and the final collision free paths are obtained through offline sub-optimal solution of an mTSP (multiple traveling salesman problem).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.162-164
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2010
Terrestrial trunked radio (TETRA) standard specifies shortened Reed-Muller (RM) codes as forward error correction means for control signals. In this paper, we compare decoding algorithms for RM codes in TETRA, in terms of performance and complexity trade-off. Belief propagation and majority logic decoding algorithms are selected for comparison.
Simplified equations for fundamental period of vibration of skeletal structures provided by most seismic design provisions suffer from the absence of any associated confidence levels and of any reference to their empirical basis. Therefore, such equations may typically give a sector of designers the false impression of yielding a fairly accurate value of the period of vibration. This paper, although not addressing simplified codes equations, introduces a set of mathematical equations utilizing the theory of error propagation and First-Order Second-Moment (FOSM) techniques to determine bounds on the relative error in theoretically calculated fundamental period of vibration of skeletal structures. In a complementary step, and for verification purposes, Monte Carlo simulation technique has been also applied. The latter, despite involving larger computational effort, is expected to provide more precise estimates than FOSM methods. Studies of parametric uncertainties applied to reinforced concrete frame bents - potentially idealized as SDOF systems - are conducted demonstrating the effect of randomness and uncertainty of various relevant properties, shaping both mass and stiffness, on the variance (i.e. relative error) in the estimated period of vibration. Correlation between mass and stiffness parameters - regarded as random variables - is also thoroughly discussed. According to achieved results, a relative error in the period of vibration in the order of 19% for new designs/constructions and of about 25% for existing structures for assessment purposes - and even climbing up to about 36% in some special applications and/or circumstances - is acknowledged when adopting estimates gathered from the literature for relative errors in the relevant random input variables.
Some extended results in the study of two-position alignment for strapdown inertial navigation system are presented. In [1], an observability analysis for two-position alignment was done by analytic rank test of the stripped observability matrix and numerical calculation of the error covariance propagation using ten-state error model. In this paper, it is done by an analytic approach which utilizes the nonsingular condition of the determinant of simplified stripped observability matrix and by numerical calculation of the error covariance propagation accomplished in more cases than [1], and the twelve-state error model including vertical channel is used instead of ten-state error model. In addition, it is confirmed that this approach more clearly produces the same result as shown in the original work in terms of complete observability and there exist some better two-position configurations than [1] using the twelve-state error model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.7
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pp.1452-1457
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2005
In the QR Decomposition-based (QRD) decoding class, the system performance is sensitive to the error propagation. Thus, it is critical to correctly decode the previous layers. One apprach to desensitize the error propagation is to propose the optimal decoding order of layers. In this wort we propose a new extended-list Soled QRD-based (SQRD) decoding approach. In the proposed decoding scheme, the solution of the few first layers is extended as the list of promising possible solutions. By doing so, the diversity of the lowest layer is increased. As a result, the system performance is less sensitive to the error propagation than its counterparts. The proposed approach is verified by the computer simulation results.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.434-437
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2003
Evaluation or the patterning accuracy of e-beam lithography machines requires a high precision inspection system that is capable of measuring the true xy-locations of fiducial marks generated by the e-beam machine under test. Fiducial marks are fabricated on a single photo mask over the entire working area in the form of equally spaced two-dimensional grids. In performing the evaluation, the principles of self-calibration enable to determine the deviations of fiducial marks from their nominal xy-locations precisely, not being affected by the motion errors of the inspection system itself. It is. however, the fact that only repeatable motion errors can be eliminated, while random motion errors encountered in probing the locations of fiducial marks are not removed. Even worse, a random error occurring from the measurement of a single mark propagates and affects in determining locations of other marks, which phenomenon in fact limits the ultimate calibration accuracy of e-beam machines. In this paper, we describe an uncertainty analysis that has been made to investigate how random errors affect the final result of self-calibration of e-beam machines when one uses an optical inspection system equipped with high-resolution microscope objectives and a precision xy-stages. The guide of uncertainty analysis recommended by the International Organization for Standardization is faithfully followed along with necessary sensitivity analysis. The uncertainty analysis reveals that among the dominant components of the patterning accuracy of e-beam lithography, the rotationally symmetrical component is most significantly affected by random errors, whose propagation becomes more severe in a cascading manner as the number of fiducial marks increases
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[게시일 2004년 10월 1일]
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