This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권3호
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pp.142-150
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2018
This paper describes the algorithm that lowers the dimension, maintains the object recognition and significantly reduces the eigenspace configuration time by combining the edge orientation histogram and principle component analysis. By using the detected object region as a recognition input image, in this paper the object recognition method combined with principle component analysis and the multi-layer network which is one of the intelligent classification was suggested and its performance was evaluated. As a pre-processing algorithm of input object image, this method computes the eigenspace through principle component analysis and expresses the training images with it as a fundamental vector. Each image takes the set of weights for the fundamental vector as a feature vector and it reduces the dimension of image at the same time, and then the object recognition is performed by inputting the multi-layer neural network.
In this paper, the moments of the Riesz-N$\acute{a}$gy-Tak$\acute{a}$cs(RNT) distribution over a general interval [a, b] $\subset$ [0, 1], are found through the moments of the RNT distribution over the unit interval, [0, 1]. This is done using some special features of the distribution and the fact that [0, 1] is a self-similar set in a dynamical system generated by the RNT distribution. The results are important for the study of the orthogonal polynomials with respect to the RNT distribution over a general interval.
Let R be a ring with identity, X(R) the set of all nonzero, non-units of R and G(R) the group of all units of R. We show that for a matrix ring $M_n(D)$, $n{\geq}2$, if a, b are singular matrices of the same rank, then ${\mid}o_{\ell}(a){\mid}={\mid}o_{\ell}(b){\mid}$, where $o_{\ell}(a)$ and $o_{\ell}(b)$ are the orbits of a and b, respectively, under the left regular action. We also show that for a semisimple Artinian ring R such that $X(R){\neq}{\emptyset}$, $$R{{\sim_=}}{\oplus}^m_{i=1}M_n_i(D_i)$$, with $D_i$ infinite division rings of the same cardinalities or R is isomorphic to the ring of $2{\times}2$ matrices over a finite field if and only if ${\mid}o_{\ell}(x){\mid}={\mid}o_{\ell}(y){\mid}$ for all $x,y{\in}X(R)$.
The following "Periodic Jacobi Procrustes" problem is studied: find the Periodic Jacobi matrix X which minimizes the Frobenius (or Euclidean) norm of AX - B, with A and B as given rectangular matrices. The class of Procrustes problems has many application in the biological, physical and social sciences just as in the investigation of elastic structures. The different problems are obtained varying the structure of the matrices belonging to the feasible set. Higham has solved the orthogonal, the symmetric and the positive definite cases. Andersson and Elfving have studied the symmetric positive semidefinite case and the (symmetric) elementwise nonnegative case. In this contribution, we extend and develop these research, however, in a relatively simple way. Numerical difficulties are discussed and illustrated by examples.
This paper shows the use of wavelet transformation combined with inverse acoustics to reconstruct the surface velocity of a noise source. This approach uses the boundary element analysis based on the measured sound pressure at a set of field points, the Helmholtz integral equations and wavelet transformation for reconstructing the normal surface velocity field. The reconstructed field can be diverged due to the small measurement errors in the case of nearfield acoustic holography (NAH) using an inverse boundary element method. In order to avoid this instability in the inverse problem, the reconstruction process should include some form of regularization for enhancing the resolution of source images. The usual method of regularization has been the truncation of wave vectors associated with small singular values, although the order of an optimal truncation is difficult to determine. In this paper, a wavelet transformation is applied to reduce the computation time for inverse acoustics and to enhance the reconstructed vibration field. The computational speed-up is achieved, with solution time being reduced to $14.5\%$.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.263-268
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2004
The inverse kinematics problem is to find a set of joint variable values that will place the end effector of a robot manipulator into a given pose. Pieper has shown that a sufficient condition for a manipulator to have a closed form solution is that three adjacent joint axes intersects, hence the six axes robot with spherical wrist allows closed form solution. But many industrial robots have a non-spherical wrist to provide a stronger wrist configuration so that they can handle heavy payloads. Also, the use of a non-spherical wrist can result in a cheap and simple wrist arrangement than when all three axes intersect at a common point. In these cases, closed form solutions cannot be found. Therefore numerical technique must be used to solve the inverse kinematics equations. This paper proposes a new algorithm that can be used for finding inverse kinematics solution of the six axes robot with non-spherical wrist. Computer simulations are provided to prove the usefulness of our method.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.216-223
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2015
The autonomous underwater vehicle (AUV) is being widely researched in order to achieve superior performance when working in hazardous environments. This research focuses on using image processing techniques to estimate the AUV's egomotion and the changes in orientation, based on image frames from different time frames captured from a single high-definition web camera attached to the bottom of the AUV. A visual odometry application is integrated with other sensors. An internal measurement unit (IMU) sensor is used to determine a correct set of answers corresponding to a homography motion equation. A pressure sensor is used to resolve image scale ambiguity. Uncertainty estimation is computed to correct drift that occurs in the system by using a Jacobian method, singular value decomposition, and backward and forward error propagation.
In this paper, we propose an efficient regularization technique (The Method of Regularized Ratios) for the reconstruction of the shape of a rigid elastic scatterer from far field measurements. The approach used is based on the factorization method and creates via Picard's condition ratios, baptized Regularized Ratios, that serve to effectively remove unwanted singular values that may lead to poor reconstructions. This is achieved through the use of a sophisticated algorithm that progressively adjusts an initially set moderate tolerance. In comparison with the well established Tikhonov-Morozov regularization techniques our new algorithm appears to be more computationally efficient as it doesn't require computation of the regularization parameter for each point in the grid.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제3권4호
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pp.332-341
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2010
Standard dimensionless parameters cannot simultaneously represent all operation modes of a pump-turbine. They either have singularities at E=0 and multiple values in the 'unstable' areas, or else get singular at n=0. P. Suter (1966) introduced an alternative set of variables which avoids singularity and always remains unique-valued. This works for non-regulated pumps but not so well for regulated machines. A modification by C.S. Martin avoids distortion at low load. The present paper describes further improvements for the representation of torque, and for closed gate (where Suter's concept does not work). The possibility to interpolate across all operation modes is likewise useful for representing other mechanical parameters of the machine. Practical application for guide vane torque and pressure pulsation data is demonstrated by examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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