본 논문에서는 함수적 속성을 가지는 협업 지원 시각언어를 제안한다. 제안한 시각언어는 객체 아이콘과 연산자들로 구성되는 시각 문장의 집합이다. 객체 아이콘은 협업에 참여하는 사용자를 의미하고 연산자는 사용자간 상호작용 시점에 따른 협업 관계를 의미한다. 시각 문장은 함수적 속성에 따라 연산되며, 연산 결과에 따라 다양한 협업을 지원한다. 함수적 속성은 시각 문장에서 다양한 연산 순서를 지원함으로서 협업 관계의 융통성을 제공한다. 또한, 동기 및 비동기 협업을 함께 표현함으로써 기존 시각언어보다 효율적인 협업을 지원한다. 그리고 시각 문장의 함수적 속성은 $\lambda$수식으로 분석한다.
In this paper, We propose reasoning system for object recognition and space classification using not only visual features but also contextual information. It is necessary to perceive object and classify space in real environments for mobile robot. especially vision based. Several visual features such as texture, SIFT. color are used for object recognition. Because of sensor uncertainty and object occlusion. there are many difficulties in vision-based perception. To show the validities of our reasoning system. experimental results will be illustrated. where object and space are inferred by bi -directional rules even with partial and uncertain information. And the system is combined with top-down and bottom-up approach.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.103-110
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2008
In this thesis, we describe a statistical method for 3D object detection. In this method, we decompose the 3D geometry of each object into a small number of viewpoints. For each viewpoint, we construct a decision rule that determines if the object is present at that specific orientation. Each decision rule uses the statistics of both object appearance and "non-object" visual appearance. We represent each set of statistics using a product of histograms. Each histogram represents the joint statistics of a subset of wavelet coefficients and their position on the object. Our approach is to use many such histograms representing a wide variety of visual attributes. Using this method, we have developed the first algorithm that can reliably detect faces that vary from frontal view to full profile view and the first algorithm that can reliably detect cars over a wide range of viewpoints.
Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.730-733
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2008
In this paper, a novel CII method using a depth conversion technique is proposed. The proposed method can move a far 3D object near lenslet array and reduce the computation cost dramatically. To show the usefulness of the proposed method, we carry out the preliminary experiment and its results are presented.
In this paper, we design implement an Object-Oriented Graphic System Configuration Editor for Access Control Systems. 'Visual Builder', with such functions as graphic drawing, system configuration, graphic management, processing of user input through graphics. Visual Builder is designed to be well separated from and independent of S/W parts closely coupled with the underlying H/W and thus to improve its reusability and maintainability.
Diverse researches are working moving objects. The most important activities in a moving object database system are query and analysis of spatio -temporal data providing decision-making and problem solving support. Traditional spatial database query language and tools are inappropriate of the real world entities. This paper presents a spatio-temporal query and analysis tool with visual environment. It provides effective, interactive and user-friendly as well as statistic analysis. The moving objects database system stores plentiful moving objects data and performs spatio-temporal and nonspatio-temporal queries.
Improving practicality of SLAM requires various sensors to be fused effectively in order to cope with uncertainty induced from both environment and sensors. In this case, combining sonar and vision sensors possesses numerous advantages of economical efficiency and complementary cooperation. Especially, it can remedy false data association and divergence problem of sonar sensors, and overcome low frequency SLAM update caused by computational burden and weakness in illumination changes of vision sensors. In this paper, we propose a SLAM method to join sonar sensors and stereo camera together. It consists of two schemes, extracting robust point and line features from sonar data and recognizing planar visual objects using multi-scale Harris corner detector and its SIFT descriptor from pre-constructed object database. And fusing sonar features and visual objects through EKF-SLAM can give correct data association via object recognition and high frequency update via sonar features. As a result, it can increase robustness and accuracy of SLAM in indoor environment. The performance of the proposed algorithm was verified by experiments in home -like environment.
In this paper, we present a new approach to visual feedback control using image-based visual servoing with stereo vision. In order to control the position and orientation of a robot with respect to an object, a new technique is proposed using binocular stereo vision. The stereo vision enables us to calculate an exact image Jacobian not only around a desired location but also at other locations. The suggested technique can guide a robot manipulator to the desired location without providing a priori knowledge such as the relative distance to the desired location or the model of an object even when the initial positioning error is large. This paper describes a model of stereo vision and how to generate feedback commands. The performance of the proposed visual servoing system is illustrated by experimental results and compared with conventional control methods for an assembly robot.
Although visual programming is used in many fields of computer science and engineering, some dis-advantages can be found when they work together in an integrated programming environment. To overcome these shortcomings, there have been researches in combining multiparadigm with visual programming. However they have failed because they tried to combine the paramdigms without any coceptural model and structured method. In this paper, we investigate a new multiparadigm visual programming environment (MVPE), in which dataflow paradigm, form-based paradign, direct manipulation paradigm, and object-oriented paradigm are integrated together in an object-oriented way, based on the conceptual model of "method = paradigm, " This MVPE would overcome the limits of visual programming, and may also lead to the new discipline of visual programming environment.vironment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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