We present a sequential factorization method using singular value decomposition (SVD) for recovering both the three-dimensional shape of an object and the motion of camera from a sequence of images. We employ paraperpective projection [6] for camera model to handle significant translational motion toward the camera or across the image. The proposed mthod not only quickly gives robust and accurate results, but also provides results at each frame becauseit is a sequential method. These properties make our method practically applicable to real time applications. Considerable research has been devoted to the problem of recovering motion and shape of object from image [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]. Among many different approaches, we adopt a factorization method using SVD because of its robustness and computational efficiency. The factorization method based on batch-type computation, originally proposed by Tomasi and Kanade [1] proposed the feature trajectory information using singular value decomposition (SVD). Morita and Kanade [10] have extenened [1] to asequential type solution. However, Both methods used an orthographic projection and they cannot be applied to image sequences containing significant translational motion toward the camera or across the image. Poleman and Kanade [11] have developed a batch-type factorization method using paraperspective camera model is a sueful technique, the method cannot be employed for real-time applications because it is based on batch-type computation. This work presents a sequential factorization methodusing SVD for paraperspective projection. Initial experimental results show that the performance of our method is almost equivalent to that of [11] although it is sequential.
This study describes process and method to establish concurrent and/or sequential schedule planning for the system design process of the EIA632 standard. For this purpose, the study suggest Process and method that are context analysis of standard process, interface definition from activity decomposition, integration of related activities, and definition of concurrent and/or sequential work flow. The proposed process and method will contribute to minimize time loss that is emerged from activities iteration.
In practical design studies, most of designers solve multidisciplinary problems with complex design structure. These multidisciplinary problems have hundreds of analysis and thousands of variables. The sequence of process to solve these problems affects the speed of total design cycle. Thus it is very important for designer to reorder original design processes to minimize total cost and time. This is accomplished by decomposing large multidisciplinary problem into several multidisciplinary analysis subsystem (MDASS) and processing it in parallel. This paper proposes new strategy for parallel decomposition of multidisciplinary problem to raise design efficiency by using genetic algorithm and shows the relationship between decomposition and multidisciplinary design optimization (MDO) methodology.
무손실 오디오 부호화기에 있어서 선형예측기 및 이에 적합한 엔트로피 부호화기의 설계가 가장 중요한 부분이다. 본 논문에서는 공분산 방법에 콜레스키 분해를 이용하여 선형예측기의 계수를 계산하였고, 그 결과를 다항 예측기와 비교하여 예측 에러가 최소화되는 선형예측기를 선택하도록 하였다. 엔트로피 부호화기는 골롬-라이스 부호를 사용하였고, 골롬-라이스 부호화기의 매개변수를 계산하기 위해 블록기반 매개변수 예측 방법과 LOCO-I, RLGR의 순차 적응 방법을 적용하였다. 실험 결과 블록기반 매개변수 예측 방법과 제안 방식의 예측기를 이용하면 자기상관 방법과 레빈슨-더빈을 사용하는 FLAC 무손실 부호화기보다 $2.2879%{\sim}0.3413%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었고, 제안 방식의 예측기와 LOCO-I 순차 적응 방법을 이용한 경우는 $2.2381%{\sim}0.0214%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었다. 그러나 제안 방식의 예측기와 RLGR 순차 적응 방법을 이용한 경우는 특정 신호에서만 압축률이 향상되었다.
많은 공학 시스템은 여러 개의 해석모듈들이 다양한 데이터의 입출력 관걔로 연관된 형태로 모델링 된다. 이와 같은 복잡한 하나의 시스템을 몇 개의 시스템으로 나누어 해석 및 다분야통합최적설계를 수행하면 계산소요시간 및 병렬처리 측면에서 효율적인 것으로 알려져 있다. 따라서 전체 시스템을 몇 개의 하부시스템으로 분해하는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔으나 하부시스템 간의 계산소요시간 분배에 대한 고려가 없이 설계자가 임의로 하부시스템의 크기를 자동으로 결정하도록 하였다. 이를 위하여 적응분해기법은 유전알고리듬을 사용하였고, 기존의 병렬분해기법에서 사용된 염색체에 시스템분해 위치를 나타내는 정보를 추가한 확장염색체를 제안하여 병렬처리에 적합한 시스템분해기법을 구현하였다. 그리고, 항공기 설계 문제와 헬기 설계 문제에 적응분해기법을 적용하여 개발된 알고리듬의 효율성을 보였다.
A new quadratic response surface modeling method is presented. In this method, the incomplete small composite design (ISCD) is newly proposed to .educe the number of experimental runs than that of the SCD. Unlike the SCD, the proposed ISCD always gives a unique design assessed on the number of factors, although it may induce the rank-deficiency in the normal equation. Thus, the singular value decomposition (SVD) is employed to solve the normal equation. Then, the duality theory is used to newly develop the conservative least squares fitting (CONFIT) method. This can directly control the ever- or the under-estimation behavior of the approximate functions. Finally, the performance of CONFIT is numerically shown by comparing its'conservativeness with that of conventional fitting method. Also, optimizing one practical design problem numerically shows the effectiveness of the sequential approximate optimization (SAO) combined with the proposed ISCD and CONFIT.
In practical design studies, most of designers solve multidisciplinary problems with large size and complex design system. These multidisciplinary problems have hundreds of analysis and thousands of variables. The sequence of process to solve these problems affects the speed of total design cycle. Thus it is very important for designer to reorder the original design processes to minimize total computational cost. This is accomplished by decomposing large multidisciplinary problem into several multidisciplinary analysis subsystem (MDASS) and processing it in parallel. This paper proposes new strategy for parallel decomposition of multidisciplinary problem to raise design efficiency by using genetic algorithm and shows the relationship between decomposition and multidisciplinary design optimization (MDO) methodology.
Kim, Jong-Il;Ahn, Hyun-Sik;Jeong, Gu-Min;Kim, Do-Hyun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.383-388
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2005
Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.
This paper will describe design process and its results that are minimized unaddressed feature of product development processes. This process provides integrated system design process by context analysis of EIA 632 standard process, interface definition from activity decomposition, integration of related activities, and definition of concurrency & sequential activities flow. This process and method application will contribute to minimize time loss that is emerged from activities iteration by not definitely definition of activities interface.
This paper will describe integrated system design process and its application. Integrated design process is performed activities concurrently and sequentially for product development. For a group of activities to be truly integrated, the flow of deliverables among them must be well defined, and committed to. For this purpose, the study will suggest procedure that is executed context analysis of standard process, interface definition from activity decomposition, integration of related activities, and definition of concurrency & sequential activities flow, This procedure and method will contribute to minimize time loss that is emerged from activities iteration by not definitely definition of activities interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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