In this paper, we propose a map alignment method for maps generated by point-line monocular SLAM. In the proposed method, the information of feature lines as well as feature points extracted from multiple maps are fused into a single map. To this end, the proposed method first searches for similar areas between maps via Bag-of-Words-based image matching. Thereafter, it calculates the similarity transformation between the maps in the corresponding areas to align the maps. Finally, we merge the overlapped information of multiple maps into a single map by removing duplicate information from similar areas. Experimental results show that maps created by different users are combined into a single map, and the accuracy of the fused map is similar with the one generated by a single user. We expect that the proposed method can be utilized for fast imagery map generation.
Kim, Wan-Gyu;Oh, Sang-Keun;Semunyana, Marc;Han, Man-Jong;Lee, Gyo-Bin;Cho, Weon-Dae
한국균학회지
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제48권4호
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pp.499-503
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2020
Clubroot symptoms were frequently observed on the roots of Baecheongchae plants grown in vinyl greenhouses of a farmer located in Yangpyeong area of Korea during a disease survey in June 2019. The incidence of diseased Baecheongchae plants ranged from 30 to 90% in the vinyl greenhouses investigated. Many resting spores were found in the tissue of root galls collected. The resting spores were hyaline and spherical and measured 2.5-4.2 ㎛ in diameter. Three inoculum suspensions of resting spores prepared from the root galls were inoculated to the roots of healthy Baecheongchae plants. All the inoculum suspensions caused clubroot symptoms to appear on the roots of the inoculated Baecheongchae plants. The symptoms on the roots induced by artificial inoculation were similar to those observed in the plants of the vinyl greenhouses during the disease survey. Resting spores of the pathogen were recovered from the root galls of the inoculated plants. Three root gall isolates obtained from the inoculated plants were used for molecular identification. Comparing the isolates to the Plasmodiophora brassicae strains in GenBank, the amplification products demonstrated 100% similarity with the internal transcribed spacer (ITS2) sequences. The clubroot pathogen was identified as P. brassicae according to its morphological, pathological, and molecular characteristics. This is the first report of P. brassicae causing clubroot in Baecheongchae.
도심지역에서 GPS(Global Positioning System)/GNSS(Global Navigation Satellite System) 신호는 건물과 같은 구조물에 의해 차단되거나 왜곡되어 위치추정에 한계가 존재한다. 이 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 LTE 신호의 RSRP(Reference Signal Received Power) 정보를 사용한 Fingerprinting 기법으로 측위를 수행하고자 한다. Fingerprinting의 측위 단계에서 많이 사용되는 W-KNN(Weighted - K Nearest Neighbors) 기법은 Correlation 시 사용되는 유사도 거리 계산 방법과 가중치 적용 방법 등에 따라 다른 측위 성능의 결과를 생성한다. 본 논문에서는 Correlation 시 사용되는 기법들에 따른 Fingerprinting 측위 성능을 실 데이터 기반으로 비교 분석하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.894-907
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2022
The features extracted by convolutional neural networks are more descriptive of images than traditional features, and their convolutional layers are more suitable for retrieving images than are fully connected layers. The convolutional layer features will consume considerable time and memory if used directly to match an image. Therefore, this paper proposes a feature weighting and region integration method for convolutional layer features to form global feature vectors and subsequently use them for image matching. First, the 3D feature of the last convolutional layer is extracted, and the convolutional feature is subsequently weighted again to highlight the edge information and position information of the image. Next, we integrate several regional eigenvectors that are processed by sliding windows into a global eigenvector. Finally, the initial ranking of the retrieval is obtained by measuring the similarity of the query image and the test image using the cosine distance, and the final mean Average Precision (mAP) is obtained by using the extended query method for rearrangement. We conduct experiments using the Oxford5k and Paris6k datasets and their extended datasets, Paris106k and Oxford105k. These experimental results indicate that the global feature extracted by the new method can better describe an image.
본 논문은 다중의 플레이어들이 단합된 동작을 통해 노를 저어 보트를 이동시키도록 하기 위해 동작에 의해 구동되는 조정(rowing) 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 실제 조정 경기에서 보트를 가속하기 위해서는 선수들이 시간과 자세에 대해 노 젓는 동작을 동기화 시키는 것이 매우 중요하다. 조정의 이러한 흥미로운 특징을 이용하여, 본 논문에서는 다중 플레이어들이 노 젓는 동작을 수행하는 동안 그들 사이의 동작 유사도를 실시간으로 측정하고 그 유사도에 기반하여 가상 환경에서 보트의 속도를 제어한다. 또한 제안된 프레임워크에 아이템 획득과 같은 게임적인 요소들을 추가하여 플레이어들의 조화된 행동에 의해 아이템을 획득한 경우 아이템 종류에 따라 배의 속도가 증가하거나 감소하도록 한다. 이러한 게임적인 요소들은 플레이어들이 단합된 조정 동작을 생성하기 위한 좋은 팀워크를 훈련할 때 좀더 적극적으로 참여하도록 장려한다. 노 젓는 동작과 아이템을 획득하는 동작을 인식하기 위해 본 논문에서 제안하는 방법은 머리와 양손에 대한 추적 데이터만을 필요로 하며 실시간에 동작할 정도로 충분히 빠르다. 몰입감을 높이기 위해 조정 시뮬레이션 결과를 대형 곡면 스크린에 프로젝션 한다.
스테레오 좌우 영상간의 색 일치는 3D 영상을 재현할 때 매우 중요하다. 이를 위해 카메라 세팅 및 촬영 환경을 일치시켜서 스테레오 영상을 획득하더라도 여전히 색 불일치가 나타나게 된다. 이러한 색 불일치는 특성에 따라 전역과 지역적인 색불일치로 구분될 수 있다. 따라서 이들 특성을 고려하여 스테레오 영상의 색을 정확히 일치시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 누적 히스토그램과 3D 거리정보를 이용하여 전역과 지역의 색 불일치를 동시에 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 기준이 되는 영상의 누적 히스토그램을 기반으로 한 매칭 함수를 이용하여 전역적으로 발생하는 색 불일치를 보정한다. 다음으로 대응되는 샘플 특징점 간의 CD-LUT(color difference look-up table)을 구성하고, disparity map을 통한 3D 거리 정보를 기반으로 한 샘플 특징점의 유사성을 기준으로 가중치를 적용하여 지역적인 색 일치를 수행한다. 마지막으로 전역적인 보정과 지역적인 보정된 영상을 결합함으로서 스테레오 영상에서 나타나는 색 불일치를 보정하였다. 색차가 발생한 스테레오 영상에 대해 기존 색 일치 방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 색상 유사도를(hue similarity)와 MOS(mean opinion scores) 이용하여 평가하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 통한 결과 영상이 기존 방법을 통한 결과 영상보다 더 높은 수치를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.
제안 논문에서는 의료영상 이미지를 입력받아 병변 추출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 의료영상 이미지의 병변을 추출하기 위해 SIFT 알고리즘을 이용해 특징점들을 추출한다. 특징점의 강도를 높이기 위해 벡터 유사도를 이용해 입력 영상과 병변이미지를 정합하고 병변을 추출한다. 벡터 유사도 정합을 통해 빠르게 병변을 도출할 수 있다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교하고 전역적인 특징으로 확장될 수 있는 장점을 갖는다. 또한 병변 정합 오류율은 평균 1.02%, 처리속도는 특징점 강도 정보를 사용하지 않을 때보다 약 40%가 향상됨을 실험을 통해 보였다.
본 연구는 저니키 모멘트 서술자를 이용하여 객체 쌍의 기수성에 영향을 받지 않고 M:N 면 객체 쌍의 형상 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 형상 유사도는 저니키 기저함수에 객체 집합의 공간적 분포 영역을 투영하여 얻어지는 모멘트를 이용하기 때문에 형상을 구성하는 객체들의 기수성에 영향을 받지 않는다. 또한 낮은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 전역적인 형상을 표현하고, 높은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 지역적인 형상을 표현하기 때문에 원형상과 유사한 수준으로 형상을 복원할 수 있는 차수까지의 모멘트를 이용함으로써 효과적으로 형상을 서술하고 비교하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 서울시 지역의 도로명주소 지도와 차량용 항법 지도의 건물 객체를 대상으로 적용 및 평가하였다. 기존 중첩면적비를 이용한 유사도에 비하여 제안된 유사도는 기수성의 변화에 강건함을 확인할 수 있었다.
June-Sik Kim;Ho-Sung Kim;Jong-Min Lee;Jae-Seok Kim;In-Young Kim;Sun I. Kim
대한의용생체공학회:의공학회지
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제23권1호
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pp.39-47
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2002
본 연구의 목적은 선형 변환을 이용한 레지스트레이션의 정확도를 높이는데 있다. 서로 다른 개인간의 뇌영상을 비교분석하기 위해서는 공통된 좌표계로 각 영상을 변환하는 작업이 필요하다 정확한 변환을 위해서는 전체적인 뇌영상의 매치와 국소적 영역의 매치가 모두 중요하다 일반적으로 상호정보를 이용한 레지스트레이션은 전체적인 뇌영상을 매치시키는데 유리하다. 그러나 관심영역에 대한 매치는 특징기반 레지스트레이션 방법이 더 유리하다. 본 논문에서 제시하는 통합 레지스트레이션은 특징정보와 더불어 복셀기반의 상호정보를 함께 사용하였다. 이러한 접근 방법은 정신분열증을 판단하는 기준으로 많이 사용되는 뇌량을 포함하는 뇌의 중심부분의 매칭에 유리함을 실험을 통해 확인하였다 상호정보만을 사용하는 복셀기반 레지스트레이션이나 탈라이락 좌표계를 이용한 정규화에 비해 본 연구의 통합 레지스트레이션은 전체적 뇌영상 뿐만 아니라 관심 영역에서의 레지스트레이션 오차가 더 작았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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