This paper addresses B-spline curve approximation of a set of ordered points to a specified toterance. The important issue in this problem is to reduce the number of control points while keeping the desired accuracy in the resulting B-spline curve. In this paper we propose a new method for error-bounded B-spline curve approximation based on adaptive selection of dominant points. The method first selects from the given points initial dominant points that govern the overall shape of the point set. It then computes a knot vector using the dominant points and performs B-spline curve fitting to all the given points. If the fitted B-spline curve cannot approximate the points within the tolerance, the method selects more points as dominant points and repeats the curve fitting process. The knots are determined in each step by averaging the parameters of the dominant points. The resulting curve is a piecewise B-spline curve of order (degree+1) p with $C^{(p-2)}$ continuity at each knot. The shape index of a point set is introduced to facilitate the dominant point selection during the iterative curve fitting process. Compared with previous methods for error-bounded B-spline curve approximation, the proposed method requires much less control points to approximate the given point set with the desired shape fidelity. Some experimental results demonstrate its usefulness and quality.
본 논문에서는 디지털 선도형의 특징점 검출의 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 구하려는 특징점의 수를 특징점 검출에 앞서 규정하고, 이를 제약조건으로 하여 주어진 윤곽선 도형 상의 점으로부터 특징점을 검출하는 기법이다. 특징점 검출은 주어진 윤곽선 도형과 특징점으로 구성되는 근사 선도형과의 유사도를 나타내는 목적함수를 극소화함에 의하여 행햐여진다. 목적함수에 제약조건으로부터 구하여지는 패날티함수를 첨가한 확장 라그란지함수를 생각하여, 이의 해법으로 페날티승수법을 이용한다. 이때 확장 라그란지함수의 극소화는 부분문제 분할에 의한 국소탐색법에 의하여 연산이 가능함을 보인다. 본 기법은 구하려는 특징점의 수를 제약조건으로 하여 주어진 윤곽선 도형 상의 전체의 점으로부터 특징점 검출이라는 방식을 취하므로, 다양한 크기의 특징으로 구성되어 있는 도형 및 이의 상사도형에 대하여도 안정된 특징점 검출이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 몇 개의 도형을 이용한 실험을 통하여 기존의 기법들과 비교${\cdot}$평가하여 제안 기법이 특징점 검출에 적절한 기법임을 검증하고 있다.
Previous researches on risk attitudes or on the typical utility functions have mostly focused on how the risk attitude of decision maker varies when changes are made in one or two lottery reference points such as consequence domain and magnitude of probability under assumed risk situations represented by simple lotteries. It is, however, very difficult to forecast dominant risk attitudes under risk situations which exhibit a complex combination of many reference points. In this study, twelve risk situations which a decision maker may confront in real decision-making situations were formulated by combining in various ways three reference points, that is, magnitude of probability, consequence domain, and magnitude of gain or loss. Then through a questionnaire dominant risk attitudes under every assumed risk situation were investigated, and the general shape of utility function implied by the experimental results were derived. Results of the present study show that none of the three reference points have dominant effect over the others due to complicated interaction between them, and given the twelve risk situations the observed risk attitude widely varies from strong risk taking to strong risk aversion.
In this letter, we propose a novel polygonal approximation of digital curves that preserve original shapes. The proposed method first detects break points, which have two different consecutive vectors, and sets an initial dominant point set. The approximation is then performed iteratively by deleting a dominant point using a novel distance, which can measure both the distance and the angle acuteness. The experimental results show that the proposed method can preserve original shapes and is appropriate for various shapes, including slab-sided shapes.
A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.
본 논문에서는 사람의 표정이 아닌 애니메이션 캐릭터의 표정을 주색상과 특징점을 효과적으로 분석하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 캐릭터의 특성에 맞게 간략화한 메쉬모델을 정의하고 캐릭터 얼굴과 얼굴의 구성요소를 주색상을 이용하여 검출한 후 각 구성요소의 에지를 활용하여 표정인식을 위한 특징점을 추출한다. 그런 다음, 각 특징점의 위치와 모양 정보를 신경망 학습을 통해 해당 AU로 분류하고, 제안된 표정 AU 명세서를 이용해 최종적으로 표정을 인식한다. 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터의 표정인식 방법이 무표정을 포함하여 기쁨, 슬픔, 놀람, 화남, 공포의 6가지 표정을 비교적 신뢰성 있게 인식함을 애니메이션 영상을 이용한 실험을 통해 보여준다.
Image registration is concerned with the establishment of correspondence between images of the same scene with translational, rotational, and scaling differences. The estimated transformation parameters between images are very important information in the field of many applications. In this paper, we propose a shape matching scheme for finding correspondence points for images with various differences, Tranditional solutions to this area are unreliable for the rotational and schaling changes between images, and the feature extraction of partially occluded scene. To solve those problems, dominant points on digital curves are detected by scale-space filtering, and initial matching is performed by similarity measure of cumulative curvatures for dominant points. For initial matching segments pairs, optimal matching points are calculated using dynamic programming.Finally, transformation parameters are estimated.
Objectives: The aim of this study was to introduce the normalization effects of stimulation of both ST36 and CV11, 12, 13 meridian points on the abnormal gastric myoelectrical activity in two cases of functional dyspeptic patients with gastric dysmotility. Methods: Gastric myoelectrical activity was recorded by electrogastrography every two weeks until their gastric myoelectrical activity finally reached the normality. Dominant frequency of gastric slow waves in the fasting and postprandial periods and a dominant power ratio were obtained on each occasion. Patients were treated three times each day: 9 am, 1 pm, and 7 pm. The first treatment consisted of manual and immersion stimulation on all used meridian points for 20 min. In the second and third treatments, electrical stimulation of both ST36 was added. It was conducted for 20 min at a strength intensity of 1.2 times the pain threshold at a frequency of 3 Hz. Results: Stimulation of the above meridian points normalized abnormal gastric myoelectrical activity. The time taken to return from abnormal gastric myoelectrical activity to normal was 16-19 weeks. Conclusion: Stimulation of both ST36 and CV11, 12, 13 meridian points normalized the abnormal gastric myoelectrical activity in the functional dyspepsia of gastric dysmotility.
본 논문은 차량계기판에서 벌브를 인식하기 위한 새로운 특징을 제안한다. 대부분의 모델기반 물체 인식에서 사용되는 특징으로는 물체의 다각형 근사점이 있다. 이러한 특징을 이용한 정합방식을 차량계기판의 벌브와 같은 작은 물체에 적용하며, 정합율이 낮다. 이러한 정합율을 높이기 위해서 본 논문에서는 새로운 특징을 제안한다. 제안된 특징은 물체화소의 원분포와 물체의 중심에서 경계선까지의 거리비이다. 본 논문에서는 이러한 세 개의 특징을 모두 같이 이용하기 위해서 새로운 결정함수를 정의한다. 실험 결과는 다각형 근사점을 이용한 정합방식과 3개의 특징을 모두 이용한 정합방식에서의 정합이 되지 않은 물체수로 비교를 한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권4호
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pp.622-630
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2016
In the operation of a low earth orbit satellite, a series of antenna commands are transmitted from a ground station to the satellite within a visibility window (i.e., the time period for which an antenna of the satellite is visible from the station) and executed to control the antenna. The window is a limited resource where all data transmission is carried out. Therefore, minimizing the transmission time for the antenna commands by reducing the data size is necessary in order to provide more time for the transmission of other data. In this paper, we propose a geometric compression method based on B-spline curve fitting using dominant points in order to compactly represent the antenna commands. We transform the problem of command size reduction into a geometric problem that is relatively easier to deal with. The command data are interpreted as points in a 2D space. The geometric properties of the data distribution are considered to determine the optimal parameters for a curve approximating the data with sufficient accuracy. Experimental results demonstrate that the proposed method is superior to conventional methods currently used in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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