Small-screen mobile terminals have difficulty accessing existing Web resources designed for large-screen devices. This paper presents an adaptive transformation method based on webpage semantic features to solve this problem. According to the text density and link density features of the webpages, the webpages are divided into two types: index and content. Our method uses an index-based webpage transformation algorithm and a content-based webpage transformation algorithm. Experiment results demonstrate that our adaptive transformation method is not dependent on specific software and webpage templates, and it is capable of enhancing Web content adaptation on small-screen terminals.
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.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.8
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pp.409-416
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2002
This paper presents a fault location algorithm using direct 3-phase circuit analysis for distribution power networks. The unbalanced feature of distribution networks due to single phase loads or asymmetric operation prohibits us from using the conventional symmetrical component transformation. Even though the symmetrical component transformation provides us with a very easy tool in three phase network analysis, it is limited to balanced systems in utilizing its strong point, which is not suitable for distribution networks. In this paper, a fault location algorithm using direct 3-phase circuit analysis is developed. The algorithm is derived and it Is shown that the proposed method if we use matrix inverse lemma, is not more difficult then the conventional methods using symmetrical component transformation. Since the symmetrical component transformation is not used in the suggested method, unbalanced networks also can be handled with the same difficulty as balanced networks. The case study results show the correctness and effectiveness of the proposed algorithm.
Kim, Jae-Hyuk;Park, Sang-Young;Kim, Young-Rok;Park, Eun-Seo;Jo, Jung-Hyun;Lim, Hyung-Chul;Park, Jang-Hyun;Park, Jong-Uk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.28
no.3
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pp.183-192
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2011
The current study analyzes the effects of the scaling parameters of the batch unscented transformation on precision satellite orbit determination. Satellite laser ranging (SLR) data are used in the orbit determination algorithm, which consists of dynamics model, observation model and filtering algorithm composed of the batch unscented transformation. TOPEX/Poseidon SLR data are used by utilizing the normal point (NP) data observed from ground station. The filtering algorithm includes a repeated series of processes to determine the appropriate scaling parameters for the batch unscented transformation. To determine appropriate scaling parameters, general ranges of the scaling parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, k, $\lambda$ are established. Depending on the range settings, each parameter was assigned to the filtering algorithm at regular intervals. Appropriate scaling parameters are determined for observation data obtained from several observatories, by analyzing the relationship between tuning properties of the scaling parameters and estimated orbit precision. The orbit determination of satellite using the batch unscented transformation can achieve levels of accuracy within several tens of cm with the appropriate scaling parameters. The analyses in the present study give insights into the roles of scaling parameters in the batch unscented transformation method.
In this thesis, we work on the curve recognition with real time processing and the Robot tracking method on recognized curve. Image information of segment curve is supplied to computer to run to a Robot so that it is a feedback system. Image coordinate frame to world coordinate transformation represents in this paper and curve matching algorithm subscribes by two method, first transformation matching algorithm, second image coordinate matching algorithm. Also Robot running time to computer image processing time relationships finally includes.
In this paper we present a second order PVT (parallel variable transformation) algorithm converging to second order stationary points for minimizing smooth functions, based on the first order PVT algorithm due to Fukushima (1998). The corresponding stopping criterion, descent condition and descent step for the second order PVT algorithm are given.
Park, Jong-Woong;Kim, Soung-Min;Eo, Mi-Young;Park, Jung-Min;Myoung, Hoon;Lee, Jong-Ho;Kim, Myung-Jin
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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v.33
no.3
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pp.233-240
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2011
Purpose: To apply a computer assisted navigation system to orthognathic surgery, a simple and efficient measuring algorithm calculation based on affine transformation was designed. A method of improving accuracy and reducing errors in orthognathic surgery by use of an optical tracking camera was studied. Methods: A total of 5 points on one surgical splint were measured and tracked by the Polaris $Vicra^{(R)}$ (Northern Digital Inc Co., Ontario, Canada) optical tracking system in two cases. The first case was to apply the transformation matrix at pre- and postoperative situations, and the second case was to apply an affine transformation only after the postoperative situation. In each situation, the predictive measuring value was changed to the final measuring value via an affine transformation algorithm and the expected coordinates calculated from the model were compared with those of the patient in the operation room. Results: The mean measuring error was $1.027{\pm}0.587$ using the affine transformation at pre- and postoperative situations and the average value after the postoperative situation was $0.928{\pm}0.549$. The farther a coordinate region was from the reference coordinates which constitutes the transform matrixes, the bigger the measuring error was found which was calculated from an affine transformation algorithm. Conclusion: Most difference errors were brought from mainly measuring process and lack of reproducibility, the affine transformation algorithm formula from postoperative measuring values by using of optic tracking system between those of model surgery and those of patient surgery can be selected as minimizing the difference error. To reduce coordinate calculation errors, minimum transformation matrices must be used and reference points which determine an affine transformation must be close to the area where coordinates are measured and calculated, as well as the reference points need to be scattered.
Comparing to the conventional adaptive filters using LMS algorithm, the proposed adaptive filters can reduce the amounts of computation and have robustness to variance of characteristics of input signals. LMS algorithm is performed in the domain of Hadamard transform after a reference signal and input signal are transformed by fast Hadamard transformation. As a transformation from time domain to Hadamard transformed domain, the proposed filter not only maintains the performance of estimating an input signal but also greatly reduces the number of multiplication. Moreover, the effect of characteristic changes of input signal is decreased. Computer simulation shows the stability and robustness of the proposed filter.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1997.06a
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pp.101-106
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1997
A method is proposed to generalize the image transformation from an image to another one according to a pair of example images. When an original image and its target image are given, the unknown image transformation from the original image to the target one in automatically approximated by a sequence of several known image transformation filters by the method. The target image is assumed to be generated manually by using a drawing software. In this method, the order of image transformation filers is regarded as the chromosome of a virtual living thing and is evolved according to Genetic Algorithm. This method can be applied to automatic construction of expert systems for image processing.
Petri nets is a widely used formalism for specification and analysis of concurrent systems which is a subclass of discrete event systems. The DEVS (Discrete Event System Specification) formalism provides a general framework for specification of discrete event systems in a hierarchical, modular form. Often, modeling a discrete event system may employ both Petri Nets and DEVS formalism. In such a case low-level operational logics are modeled by Petri Nets and high-level managements by the DEVS formalism. Analysis of the system requires simulation of the overall system. This paper presents an algorithm for transformation of Petri Nets to DEVS formalism. The transformation enables modelers to simulate an overall system, which consists of DEVS models and Petri Nets models, in a unified DEVS simulation environment such as DEVSim++. An example for such transformation will be given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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