Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.02a
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pp.64-72
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2004
Correction of shadow effects is critical step for image interpretation and feature extraction from aerial imagery. In this paper, an efficient algorithm to correct shadow effects from aerial color imagery is presented. The following steps have been performed to remove the shadow effect. First, the shadow regions are precisely located using the solar position and the height of ground objects derived from LIDAR (Light Detection and Ranging) data. Subsequently, segmentation of context regions is implemented for accurate correction with existing digital map. Next step, to calculate correction factor the comparison between the context region and the same non-shadowed context region is made. Finally, corrected image is generated by correcting the shadow effect. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from aerial color imagery
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.347-350
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2011
This paper propose a statistical color model of background extraction base on Hue-Saturation-Value(HSV) color space, instead of the traditional RGB space, and shows that it provides a better use of the color information. HSV color space corresponds closely to the human perception of color and it has revealed more accuracy to distinguish shadows [3] [4]. The key feature of this segmentation method is based on processing hue component of color in HSV color space on image area. The HSV color model is used, its color components are efficiently analyzed and treated separately so that the proposed algorithm can adapt to different environmental illumination condition and shadows. Polar and linear statistical operations are used to calculate the background from the video frames. The experimental results show that the proposed background subtraction method can automatically segment video objects robustly and accurately in various illuminating and shadow environments.
In this paper, we develop a real time lip-synch system that activates 2-D avatar's lip motion in synch with an incoming speech utterance. To realize the 'real time' operation of the system, we contain the processing time by invoking merge and split procedures performing coarse-to-fine phoneme classification. At each stage of phoneme classification, we apply the support vector machine (SVM) to reduce the computational load while retraining the desired accuracy. The coarse-to-fine phoneme classification is accomplished via two stages of feature extraction: first, each speech frame is acoustically analyzed for 3 classes of lip opening using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) as a feature; secondly, each frame is further refined in classification for detailed lip shape using formant information. We implemented the system with 2-D lip animation that shows the effectiveness of the proposed two-stage procedure in accomplishing a real-time lip-synch task. It was observed that the method of using phoneme merging and SVM achieved about twice faster speed in recognition than the method employing the Hidden Markov Model (HMM). A typical latency time per a single frame observed for our method was in the order of 18.22 milliseconds while an HMM method applied under identical conditions resulted about 30.67 milliseconds.
Park, Hong-Seok;Tuladhar, Upendra Mani;Shin, Seung-Cheol
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.3
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pp.452-458
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2013
Over the past several years, many studies have been carried out in the field of 3D data inspection systems. Several attempts have been made to improve the quality of manufactured parts. The introduction of laser sensors for inspection has made it possible to acquire data at a remarkably high speed. In this paper, a robust inspection technique for detecting defects in 3D pressed parts using laser-scanned data is proposed. Point cloud data are segmented for the extraction of features. These segmented features are used for shape matching during the localization process. An iterative closest point (ICP) algorithm is used for the localization of the scanned model and CAD model. To achieve a higher accuracy rate, the ICP algorithm is modified and then used for matching. To enhance the speed of the matching process, aKd-tree algorithm is used. Then, the deviation of the scanned points from the CAD model is computed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.3
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pp.332-338
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2003
Content-based image retrieval is the research of images from database, that are visually similar to given image examples. Gabor functions and Gabor filters are regarded as excellent methods for feature extraction and texture segmentation. However, they have a disadvantage not to perform well in case of a rotated image because of its direction-oriented filter. This paper proposes a method of extracting local texture features from blocks with central interest points detected in an image and a rotation invariant Gabor wavelet filter. We also propose a method of comparing pattern histograms of features classified by VQ (Vector Quantization) among images.
Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding system, is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. In this paper, developed vision processing techniques are detailed, and their application in welding fabrication is covered. The software for joint tracking system is finally proposed.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.5
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pp.14-23
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2007
Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding system is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. However, in this paper, multipass tracking more than single pass tracking is performed by conventional seam tracking algorithm and developed one. And tracking performances of two algorithm are compared in multipass tracking. As the result, tracking performance in multi-pass welding shows superior conventional seam tracking algorithm to developed one.
In this paper, we propose a Dilated Convolution Gate Linear Unit (DCGLU) to mitigate the lack of sparsity and small receptive field problems caused by the segmentation map extraction process in sound event detection with weak labels. In the advent of deep learning framework, segmentation map extraction approaches have shown improved performance in noisy environments. However, these methods are forced to maintain the size of the feature map to extract the segmentation map as the model would be constructed without a pooling operation. As a result, the performance of these methods is deteriorated with a lack of sparsity and a small receptive field. To mitigate these problems, we utilize GLU to control the flow of information and Dilated Convolutional Neural Networks (DCNNs) to increase the receptive field without additional learning parameters. For the performance evaluation, we employ a URBAN-SED and self-organized bird sound dataset. The relevant experiments show that our proposed DCGLU model outperforms over other baselines. In particular, our method is shown to exhibit robustness against nature sound noises with three Signal to Noise Ratio (SNR) levels (20 dB, 10 dB and 0 dB).
A road recognition system or Lane departure warning system is an early stage technology that has been commercialized as early as 10 years but can be optional and used as an expensive premium vehicle, with a very small number of users. Since the system installed on a vehicle should not be error prone and operate reliably, the introduction of robust feature extraction and tracking techniques requires the development of algorithms that can provide reliable information. In this paper, we investigate and analyze various real-time road detection algorithms based on color information. Through these analyses, we would like to suggest the algorithms that are actually applicable.
This paper shows 3D vision system based on halftone image analysis. Any halftone image has its own surface vector normal to surface patch. To classily the given 3D images, all the patch on 3D object are transformed to black/white halftone. First we extract the general learning patterns which represents required slopes and their attributes. And next we propose 3D segmentation by searching intensity, slope and density. Artificial neural network is found to be very suitable in this approach, because it has powerful learning quality and noise tolerant. In this study, 3D shape reconstruct using pyramidian model. Our results are evaluated to enhance the quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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