본 논문에서는 개선된 고차상관 특징계수 통해서 얻어진 특징 정보를 제스처 심볼로 구성하여 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다.
Feature Simplification is an essential method for multiple representations of spatial features in GIS. However, spatial features re various, complex and a alrge size. Among spatial features which describe spatial information. linear feature is the msot common. Therefore, an efficient linear feature simplification method is most critical for spatial feature simplification in GIS. This paper propose an original method, by which the problem of linear feature simplification is mapped into the signal processing field. This method avoids conventional geometric computing in existing methods and exploits the advantageous properties of wavelet transform. Experimental results are presented to show that the proposed method outperforms the existing methods and achieves the time complexity of O(n), where n is the number of points of a linear feature. Furthermore, this method is not bound to two-dimension but can be extended to high-dimension space.
Not all line or point features capable of being extracted by sonar sensors from cluttered home environments are useful for simultaneous localization and mapping (SLAM) due to their ambiguity because it is difficult to determine the correspondence of line or point features with previously registered feature. Confused line and point features in cluttered environments leads to poor SLAM performance. We introduce a sonar feature structure suitable for a cluttered environment and the extended Kalman filter (EKF)-based SLAM scheme. The reliable line feature is expressed by its end points and engaged togather in EKF SLAM to overcome the geometric limits and maintain the map consistency. Experimental results demonstrate the validity and robustness of the proposed method.
A feature-based inspection planning system is proposed in this research to develop more efficient measuring methodology for the OMM(On-Machine Measurement) or CMM(coordinate Measuring Machine) for complicated workpiece having many primitive form features. This paper is proposed solution that optimum inspection sequence of the objective features. The sequences are determined by analyzing the feature information such as the nearest relationship and the possible probe-approach direction(PAD) of the features, and forming feature groups. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. Also, each feature is decomposed into its constituent geometric elements for inspection process, and then the number of sampling points, location of the measuring points, optimum probing path are determined.
A feature-based inspection planning system is proposed in this research to develop more efficient measuring methodology for the OMM (On-machine measurement) for complicated workpiece having many primitive form features. This paper focuses on the development of the CAIP (computer-aided inspection system) methodologies. The optimum inspection sequences for the features are determined by analyzing the feature information such as the nested relations and the possible probe approaching directions of the features, and forming feature groups. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. Also, each feature is decomposed into its constituent geometric elements, and then the number of sampling points, the locations of the measuring point, the optimum probing path are determined by applying the fuzzy logic, Hammersley's method, and the TSP algorithm. To verify the proposed methodologies, simulations are carried out and the results are analyzed.
컴퓨터 비전을 이용한 다양한 응용 분야에 있어서, 특징점을 이용한 응용 분야가 많이 이루어지고 있다. 그 중에 Global feature는 표현의 위험성과 부정확성으로 인해서 많이 사용되고 있지 않으며, Local feature를 이용한 연구가 주로 이루고 있다. 그 중에 SURF(Speeded-Up Robust Features) 알고리즘은 다수의 영상에서 같은 물리적 위치에 있는 동일한 특징점을 찾아서 매칭하는 방법으로 널리 알려진 특징점 매칭 알고리즘이다. 하지만 SURF 알고리즘을 이용하여 특징점을 매칭하여 정합 쌍을 구하였을 때 매칭되는 특징점들의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 특징점 매칭 알고리즘인 SURF를 사용하여 대응되는 특징점들을 들로네 삼각형의 기하학적 특징을 이용하여 정확도가 높은 특징점을 분류하여 SURF 알고리즘의 매칭되는 대응점들의 정확도를 높이는 방법을 제안한다.
A way of quantitatively describing the tissue architecture we have investigated when developing a computer program for malignancy grading of transitional cell bladder carcinoma. The minimum spanning trees, MST was created by connecting the center points of the nuclei in the tissue section image. These nuclei were found by thresholding the image at an automatically determined threshold followed by a connected component labeling and a watershed algorithm for separation of overlapping nuclei. Clusters were defined in the MST by thresholding the edge lengths. For these clusters geometric and densitometric features were measures. These features were compared by multivariate statistical methods to the subjective grading by the pathologists and the resulting correspondence was 85% on a material of 40 samples.
기존의 도화사 수작업에 의한 기준점기반 항공삼각측량 기법은 전통적인 사진측량에서 유용하게 이용되어 왔으나, 자동화된 수치사진측량 기법이 확산되면서 기존방법의 문제점이 대두되었다. 따라서 본 논문은 보다 발전된 자동화 기술 개발을 위하여 상위 레벨인 선형객체들을 이용한 항공삼각측량 가능성을 제시하고 검증하고자 하였다. 최근에 발달된 선형 객체 추출기법 알고리즘은 보다 정확한 선형 객체 추출기법을 제공하였지만, 포인트 추출기법에 비하여 추출하기 어려운 단점이 존재한다. 따라서 본 논문은 이를 극복하기 위하여 수동 디지타이징이나 에지 연산자를 통하여 쉽게 획득되는 포인트를 이용하여 상위레벨 선형객체를 생성하고, 이를 통해 지형공간정보 이용 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 결과를 통해 진화하고 있는 컴퓨터 환경에 적합한 선형객체를 이용한 항공삼각측량 기법을 발전시킬 것으로 기대된다.
Tian, Qing;Sun, Heyang;Ma, Chuang;Cao, Meng;Chu, Yi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1721-1737
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2020
Human apparent age estimation has become a popular research topic and attracted great attention in recent years due to its wide applications, such as personal security and law enforcement. To achieve the goal of age estimation, a large number of methods have been pro-posed, where the models derived through the cumulative attribute coding achieve promised performance by preserving the neighbor-similarity of ages. However, these methods afore-mentioned ignore the geometric structure of extracted facial features. Indeed, the geometric structure of data greatly affects the accuracy of prediction. To this end, we propose an age estimation algorithm through joint feature selection and manifold learning paradigms, so-called Feature-selected and Geometry-preserved Least Square Regression (FGLSR). Based on this, our proposed method, compared with the others, not only preserves the geometry structures within facial representations, but also selects the discriminative features. Moreover, a deep learning extension based FGLSR is proposed later, namely Feature selected and Geometry preserved Neural Network (FGNN). Finally, related experiments are conducted on Morph2 and FG-Net datasets for FGLSR and on Morph2 datasets for FGNN. Experimental results testify our method achieve the best performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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