We present a method to detect on-road vehicle using geometric invariant of feature points on side planes of the vehicle. The vehicles are assumed into a set of planes and the invariant from motion information of features on the plane segments the plane from the theory that a geometric invariant value defined by five points on a plane is preserved under a projective transform. Harris corners as a salient image point are used to give motion information with the normalized correlation centered at these points. We define a probabilistic criterion to test the similarity of invariant values between sequential frames. Experimental results using images of real road scenes are presented.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.2
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pp.131-138
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1999
In discrete-time controlled system, sampling time is one of the critical parameters for control performance. It is useful to employ different sampling rates into the system considering the feasibility of measuring system or actuating system. The systems with the different sampling rates in their input and output channels are named multirate system. Even though the original continuous-time system is time-invariant, it is realized as time-varying state equation depending on multirate sampling mechanism. By means of the augmentation of the inputs and the outputs over one Period, the time-varying system equation can be constructed into the time-invariant equation. In this paper, an alternative time-invariant model is proposed, the design method and the stability of the LQG (Linear Quadratic Gaussian) control scheme for the realization are presented. The realization is flexible to construct to the sampling rate variations, the closed-loop system is shown to be asymptotically stable even in the inter-sampling intervals and it has smaller computation in on-line control loop than the previous time-invariant realizations.
In this paper we present another characterization of (${\pm}1$)-invariant sequences. We also introduce truncated Fibonacci and Lucas sequences of the second kind and show that a sequence $x\;{\in}\;R^{\infty}$ is (-1)-invariant(l-invariant resp.) if and only if $D[_x^0]$ is perpendicular to every truncated Fibonacci(truncated Lucas resp.) sequence of the second kind where $$D=diag((-1)^0,\; (-1)^1,\;(-1)^2,{\ldots})$$.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.10
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pp.446-452
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2002
For most of pattern recognition applications, it is required to correctly recognize patterns even if they have translation variations. In this paper, to achieve the goal of translation invariant pattern recognition, we propose a new generalized translation invariant second-order neural network using a constraint on the weights. The weight constraint is implemented using generalized translation invariant features which are accumulated sums of pixel combinations. Simulation results will be given to demonstrate that the proposed second-order neural network has the generalized translation invariant property.
In this paper, we propose a method that extracts invariant iris codes from user's iris pattern in order to apply these codes to a new cryptographic construct called fuzzy vault. The fuzzy vault, proposed by Juels and Sudan, has been used to manage cryptographic key safely by merging with biometrics. Generally, iris data has intra-variation of iris pattern according to sensed environmental changes, but cryptography requires correctness. Therefore, to combine iris data and fuzzy vault, we have to extract an invariant iris feature from iris pattern. In this paper, we obtain invariant iris codes by clustering iris features extracted by independent component analysis(ICA) transform. From experimental results, we proved that the iris codes extracted by our method are invariant to sensed environmental changes and can be used in fuzzy vault.
We introduce the notion of Lie invariant normal Jacobi operators for real hypersurfaces in the complex hyperbolic quadric Qm∗ = SOom,2/SOmSO2. The invariant normal Jacobi operator implies that the unit normal vector field N becomes 𝕬-principal or 𝕬-isotropic. Then in each case, we give a complete classification of real hypersurfaces in Qm∗ = SOom,2/SOmSO2 with Lie invariant normal Jacobi operators.
Kim, Kuk-Jin;Cho, Seong-Won;Kim, Jae-Min;Lim, Cheol-Su
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.3
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pp.281-286
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2003
Wavelet Transform can effectively represent the local characteristics of a signal in the space-frequency domain. However, the feature vector extracted using wavelet transform is not translation invariant. This paper describes a new feature extraction method using wavelet transform, which is translation-invariant. Based on this translation-invariant feature extraction, the iris recognition method, based on this feature extraction method, is robust to noises. Experimentally, we show that the proposed method produces super performance in iris recognition.
The purpose of this study is to propose a topological design principles and to analyze the space of digital architecture applying topological invariant expressive characteristics. As this study is based on topology as a science of true world's pattern, we intented to explain the concepts and provide some methods of low-level and hyperspace topological invariant Properties. Four major aspects are discussed. Those are connection theory, boundary concept, homotopy group, knot Pattern theory as topological invariant properties. Then we intented to make understand topological characteristics of the Algorithms, luring machine, cellular automata, string theory, membrane, DNA and supramolecular chemistry. In fine, the topological invariant properties of the digital architecture as genetic algorithms based on self-organization and heterogeneous networks of interacting actors can be analyzed and used as a critical tool. Therefore topology can be provided endless possibilities for architecture, designers and scientists intended in expressing the more complex and organic patterns of nature as life.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.76-81
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1999
The degree of relative similarity between 2D patterns is obtained using Open-Ball Scheme. Open-Ball Scheme employs a method of transforming the geometrical information on 3D objects or 2D patterns into the features to measure the relative similarity for object(patten) recognition, with invariance on scale, rotation, and translation. The feature of an object is used to obtain the relative similarity and mapped into [0, 1] the interval of real line. For decades, Moment-Invariant Method has been used as one of the excellent methods for pattern classification and object recognition. Open-Ball Scheme uses the geometrical structure of patterns while Moment Invariant Method uses the statistical characteristics. Open-Ball Scheme is compared to Moment Invariant Method with respect to the way that it interprets two-dimensional patten classification, especially the paradigms are compared by the degree of closeness to human's intuitive understanding. Finally the effectiveness of the proposed Open-Ball Scheme is illustrated through simulations.
This is a survey article on almost Lorentzian paracontact manifolds. The study of Lorentsian almost paracontact manifolds was initiated by Matsumoto [On Lorentzian paracontact manifolds, Bull. Yamagata Univ. Nat. Sci. 12 (1989), 151-l56]. Later on several authors studied Lorentzian almost paracontact manifolds and their different classes, viz. LP-Sasakian and LSP-Sasakian manifolds. Different types of submanifolds, for example invariant, semi-invariant and almost semi-invariant, of Lorentzian almost paracontact manifold have been studied. Here, we present a brief survey of results on Lorentzian almost paracontact manifolds with their different classes and their different kind of submanifolds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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