To extract the depth map from a single image, a number of CNN-based deep learning methods have been performed in recent research. In this study, the GAN structure of Pix2Pix is maintained. this model allows to converge well, because it has the structure of the generator and the discriminator. But the convolution in this model takes a long time to compute. So we change the convolution form in the generator to a depthwise convolution to improve the speed while preserving the result. Thus, the seven down-sizing convolutional hidden layers in the generator U-Net are changed to depthwise convolution. This type of convolution decreases the number of parameters, and also speeds up computation time. The proposed model shows similar depth map prediction results as in the case of the existing structure, and the computation time in case of a inference is decreased by 64%.
Kim, Chang-Ick;Park, Jung-Woo;Lee, Jae-Ho;Hwang, Jenq-Neng
ETRI Journal
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제29권3호
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pp.353-362
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2007
In this paper, we propose a novel unsupervised video object extraction algorithm for individual images or image sequences with low depth of field (DOF). Low DOF is a popular photographic technique which enables the representation of the photographer's intention by giving a clear focus only on an object of interest (OOI). We first describe a fast and efficient scheme for extracting OOIs from individual low-DOF images and then extend it to deal with image sequences with low DOF in the next part. The basic algorithm unfolds into three modules. In the first module, a higher-order statistics map, which represents the spatial distribution of the high-frequency components, is obtained from an input low-DOF image. The second module locates the block-based OOI for further processing. Using the block-based OOI, the final OOI is obtained with pixel-level accuracy. We also present an algorithm to extend the extraction scheme to image sequences with low DOF. The proposed system does not require any user assistance to determine the initial OOI. This is possible due to the use of low-DOF images. The experimental results indicate that the proposed algorithm can serve as an effective tool for applications, such as 2D to 3D and photo-realistic video scene generation.
Liquid fueled molten salt reactors (MSRs) have seen renewed interest because of their inherent safety features, higher thermal efficiency and potential for efficient thorium utilisation for power generation. Thorium fluoride is one of the salts used in liquid fueled MSRs employing Th-U cycle. In the present study, ThF4 was prepared by hydro-fluorination of ThO2 using anhydrous HF gas. Process parameters viz. bed depth, hydrofluorination time and hydrofluorination temperature, were optimized for the preparation of ThF4 in a static bed reactor setup. The products were characterized with X-Ray diffraction and experimental conditions for complete conversion to ThF4 were established which also corroborated with the yield values. Hydrofluorination of ThO2 at 450 ℃ for half an hour at a bed depth of 6 mm gave the best result, with a yield of about 99.36% ThF4. No unconverted oxide or any other impurity was observed. Rietveld refinement was performed on the XRD data of this ThF4, and Chi2 value of 3.54 indicated good agreement between observed and calculated profiles.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.275-279
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2015
There are several methods to record three dimensional (3D) information of objects such as lens array based integral imaging, synthetic aperture integral imaging (SAII), computer synthesized integral imaging (CSII), axially distributed image sensing (ADS), and axially distributed stereo image sensing (ADSS). ADSS method is capable of recording partially occluded 3D objects and reconstructing high-resolution slice plane images. In this paper, we present a computational method for depth extraction of partially occluded 3D objects using ADSS. In the proposed method, the high resolution elemental stereo image pairs are recorded by simply moving the stereo camera along the optical axis and the recorded elemental image pairs are used to reconstruct 3D slice images using the computational reconstruction algorithm. To extract depth information of partially occluded 3D object, we utilize the edge enhancement and simple block matching algorithm between two reconstructed slice image pair. To demonstrate the proposed method, we carry out the preliminary experiments and the results are presented.
AIGaInP/GaP 계열 고휘도 LED의 광추출효율을 높이기 위하여 평행직육면체 다이스 측면을 식각할 경우에, 식각 깊이와 각도가 광추출효율에 미치는 영향을 재료의 흡수계수와 전극의 반사 및 흡수율에 따라 해석하고 공정의 용이성을 고려한 광추출효율의 개선이 기대되는 측면 식각깊이와 식각각도를 고찰하였다. 그 결과 결함 등에 의한 재료의 흡수계수가 0~1 $cm^{-1}$ / 이 되도록 발광다이오드 재료의 결정을 성장시켰을 경우, 전극을 고려하지 않은 LED의 기하구조의 변화를 통한 광추출효율개선 효과를 얻기 위해서 측면의 식각각도는 22$^{\circ}$~45$^{\circ}$로 하고 식각깊이는 다이스 높이의 8%~17%로 할 때 전극을 고려하지 않은 TIP 구조 LED의 80%에 해당하는 광추출효율을 얻을 수 있고, 식각깊이를 다이스 높이의 16%~39%로 하면 전극을 고려하지 않은 TIP 구조 LED의 90%에 해당하는 광추출효율을 얻을 수 있다. 전극의 영향을 고려할 경우 LED의 기하구조의 변화를 통한 광추출효율 개선 효과를 얻기 위해서 측면의 식각각도는 25$^{\circ}$~45$^{\circ}$로 하고 식각깊이는 다이스 높이의 30%~36% 로 할 때 전극을 고려한 TIP 구조 LED의 90%에 해당하는 광추출효율을 얻을 수 있고, 식각깊이를 다이스 높이의 57%~71%로 하면 전극을 고려한 TIP구조 LED의 90%에 해당하는 광추출효율을 얻을 수 있음을 밝혔다.
Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.
In this paper, an extraction of depth intonation in pattern using neural network is presented. All the 3D images represent the depth information in grey pixels. This pixels which have analog values translated digital values. Because of the noise and distortion in pattern, we use the normalization in learning and recalling the patterns. Our method has eight direction vectors and slopes for pattern. Also, we use potential to obtain the mean slope and direction vectors of given 3D patches. The higher level of deduction finding the global depth information is also carried out by using neural network.
본 논문에서는 zoom 영상 세트로부터 최적의 깊이와 텍스쳐 정보를 추출하는 효과적인 영상 코딩 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 깊이 추출 단계와 텍스쳐 추출의 2단계로 구성되어 있다. 물체 공간에서 X-Y면을 삼각패치로 나누고 각 삼각패치 노드의 깊이 값은 깊이 추출 단계에서 결정한 후, 두 번째 단계에서 각 삼각패치의 텍스쳐를 추출한다. 깊이 추출 단계에서는 각 삼각패치의 노드를 중심으로 이루어진 사각형 윈도우 영역에 대하여 블록에 기반한 변이 보상 방법을 적용함으로 노드의 깊이를 결정한다. 텍스쳐 추출 단계에서는 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 zoom 영상으로부터 삼각패치의 텍스쳐가 추출된다. 영상의 화질을 개선하기 위하여, 영상 평면에서 보정하는 대신 물체 공간에서 보정을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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