This paper describes a shape matching algorithm for occluded or distorted two-dimensional objects. In our approach, the shape matchin is viewed as a segment matching problem. A shape matching algorithm, based on both the stochastic labeling technique and the hypothesis generate-test paradigm, is proposed, and a simple technique which performs the stochastic labeling process in accordance with the definition of consisten labeling assignment without requiring an iterative updating process of probability valiues is also proposed. Several simulation results show that the proposed algorithm is very effective when occlusion, scaling or change of orientation has occurred in the object.
본 논문은 2차원 물체의 형상 매칭에 관한것으로 다각근사화된 단순 2차원 물체에 적용하였다. 많은 형상 매칭 방법론이 수학적 벡터의 의현에 기초를 두고 확솔적인 패턴 인식을 사용하고 있다. 유출된 형상의 다양성과 많은 데이타량은 형상의 전체적인 구조의 관계를 나타내는데 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상을 다 각근사적 과정를 통하여 Relaxation 라벨링 기술을 이용함으로써 형상 매칭의 지점을 해결하였다.
제안된 방법은 3차원 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상의 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자를 이용한다. 대부분의 검색 방법들은 데이터베이스에서 개별적인 3차원 모델의 비교와 검색에 중점이 되어있지만, 본 유사성 검색 방법은 형상 유사성을 이용하여 3차원 물체의 부재 비교와 검색에 초점이 맞추었다. 물체의 부재 유사성 검색 방법은 3차원 모델들의 유사한 부분을 찾는 것과 유사한 부분을 포함하는 3차원 모델을 찾는 것으로 확장된다. 성능 평가를 위한 실험에서 유사한 3차원 석탑 모델의 부재를 효과적으로 검색하였다.
A new statistical linearization technique for nonlinear system called covariance matching method is proposed in this paper. The covariance matching method makes the mean and variance of an approximated output be identical real functional output, and the distribution of the approximated output have identical shape with a given random input. Also, the covariance matching method can be easily implemented for statistical analysis of nonlinear systems with a combination of linear system covariance analysis.
We present an application of digital video images for object tracking. In order to track a fixed object, which was shoot on a moving vehicle, this study develops a shape-based matching algorithm to implement the tracking task. Because the shape-based matching algorithm has scale and rotation invariant characteristics, therefore it can be used to calculate the similarity between two variant shapes. An experiment is performed to track the ship object in the open sea. The result shows that the proposed method can track the object in the video images even the shape change largely.
This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.
This paper proposes a measurement method for the surface shape of micro-parts by using an atomic force microscope(AFM). To this end, two techniques are presented: First, the measurement range is expanded by using an image matching method based on correlation coefficients. To account for the inaccuracy of the coarse stage implemented in AFM, the image matching technique is applied to two neighboring images intentionally overlapped with each other. Second, a method to measure the shape of relatively large specimen is proposed that utilizes the inherent trigger mechanism due to the atomic force. The proposed methods are proved effective through a series of experiments.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.279-286
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2000
The objective of this research is to detect the papaya fruits on tree in an orchard. The detection of papaya on natural background is difficult because colors of fruits and background such as leaves are similarly green. We cannot separate it from leaves by color information. Therefore, this research will use shape information instead. First, we detect an interested object by detecting its boundary using edge detection technique. However, the edge detection will detect every objects boundary in the image. Therefore, shape description technique will be used to describe which one is the interested object boundary. The good shape description should be invariant in scaling, rotating, and translating. The successful concept is to use Fourier series, which is called "Fourier Descriptors". Elliptic Fourier Descriptors can completely represent any shape, which is selected to describe the shape of papaya. From the edge detection image, it takes a long time to match every boundary directly. The pre-processing task will reduce non-papaya edge to speed up matching time. The deformable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.
물리기반 형상변형 기술은 게임 및 시뮬레이션과 같은 분야를 중심으로 점차 그 사용이 증가하는 추세이고 이에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 아직까지 3 차원 객체와 물리기반 변형기술간의 상호작용을 증대시키기 위한 연구는 원활이 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 사용자의 몰입감을 증가시키고 변형의 효율성을 높이기 위해서 증강현실 환경을 이용한 물리기반 형상변형을 제안한다. 증강현실 환경 하의 시스템에서 3 차원 객체와 사용자의 효율적인 상호작용을 위해서는 물리기반 형상변형이 실시간으로 이루어져야 한다. 제안된 방법에서는, RBF(Radial Basis Function) [1] 와 LSM (Lattice Shape Matching) [2, 3]방법을 조합해서 메쉬 모델에 적용하였다. 또한, 물리기반 형상변형을 위해 lattice shape matching 의 동적 움직임을 계산하였다. 최종적으로, 이러한 방법들을 증강현실 환경 하에서 구현하였다.
A measurement technique for the void fraction and the bubble dynamics in gas-liquid two-phase flows has been proposed using a time-resolved two-phase PIV system. For the three-dimensional evaluation of the bubble information, both the images from the front and side views are simultaneously recorded into a high speed CCD camera by reflecting the side image into the front view with the help of a $45^{\circ}$ oriented mirror. Then, a stereo-matching technique is applied to calculate the void fraction, bubble size and shape. To obtain the rising bubble velocities, the 2-frame PTV method was applied. Consequently, the present technique shows good feasibility for the measurements of the volume fractions, mean diameters, aspect ratios and velocities of the bubbles at the three-dimensional point of view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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