This paper proposes a novel active stereo matching technique using white auxiliary stripe pattern. The conventional active stereo matching techniques that uses two cameras and an active source such as projector can accurately estimate disparity information even in the areas with low texture compared to the passive ones. However, it is difficult that the conventional active stereo matching techniques using color code patterns acquire these patterns robustly if the object is composed of various colors or is exposed to complex lighting condition. To overcome this problem, the proposed method uses an additional white auxiliary stripe pattern to get and localize the color code patterns robustly. This paper proposes a process based on adaptive thresholding and thinning to obtain the auxiliary pattern accurately. Experimental results show that the proposed method more precisely measures the stepped sample whose depth is known in advance than the conventional method.
Mixed acceptance sampling plans for quantity of products in prepackages are widely used for compliance testing. To pass testing, random samples jointly comply with two legal requirements: (i) the average net content of an inspection lot shall be not less than the labelled quantity and (ii) the numbers of under-filled prepackages in a sample are less than or equal to permitted numbers. This paper discusses some drawbacks of the acceptance sampling plans and requirements recommended in OIML R87 (KS A 50087 translated by Korean) developed by the International Organization of Legal Metrology and evaluates the producer's and consumer's risks. In addition, problem of determining a target value in filling processes of prepackages under the OIML R87 requirements is addressed and illustrated with a numerical example.
Japanese mathematics, namely Wasan, was well-developed before the Meiji period. Seki Takakazu (1642?-1708) is the most famous one. Taking Seki's interpolation as an example, the similarities and differences are made between Wasan and Chinese mathematics. According to investigating the sources and attitudes to this problem which both Japanese and Chinese mathematicians dealt with, the paper tries to show how and why Japanese mathematicians accepted Chinese tradition and beyond. Professor Wu Wentsun says that, in the whole history of mathematics, there exist two different major trends which occupy the main stream alternately. The axiomatic deductive system of logic is the one which we are familiar with. Another, he believes, goes to the mechanical algorithm system of program. The latter featured traditional Chinese mathematics, as well as Wasan. As a typical sample of the succession of Chinese tradition, Wasan will help people to understand the real meaning of the mechanical algorithm system of program deeper.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.1069-1086
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2003
This article presents the asymptotic theory of triple sampling procedure as pertain to estimating the shape parameter of Pareto distribution. Both point and confidence interval estimation are considered within the same inference unified framework. We show that this group sampling technique possesses the efficiency of Anscome (1953), Chow and Robbins (1965) purely sequential procedure as well as reduce the number of sampling operations by utilizing Stein (1945) two stages procedure. The analysis reveals that the technique performs excellent as far as the accuracy is concerned. The present problem differs from those considered by many authors, in multistage sampling, in that the final stage sample size and the parameter's estimate become highly correlated and therefore we adopted different approach.
Al-Hemyari, Zuhair A.;Al-Dabag, H.A.;Al-Humairi, Ali Z.
International Journal of Reliability and Applications
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제16권2호
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pp.55-79
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2015
It is well known that using any additional information in the estimation of unknown parameters with new sample of observations diminishes the sampling units needed and minimizes the risk of new estimators. There are many rational reasons to assure that the existence of additional information in practice and there exists many practical cases in which additional information is available in the form of target value (initial value) about the unknown parameters. This article is described the problem of how the prior initial value about the unknown parameters can be utilized and combined with classical Bayes estimator to get a new combination of Bayes estimator and prior value to improve the properties of the new combination. In this article, two classes of Bayes-shrinkage and preliminary test Bayes-shrinkage estimators are proposed for the scale parameter of exponential distribution. The bias, risk and risk ratio expressions are derived and studied. The performance of the proposed classes of estimators is studied for different choices of constants engaged in the estimators. The comparisons, conclusions and recommendations are demonstrated.
This study is focussed on an optimal vehicle routing model for multi-supply centers in two-echelon logistic system. The aim of this study is to deliver goods for demand sites with optimal decision. This study investigated an integrated model using step-by-step approach based on relationship that exists between the inventory allocation and vehicle routing with restricted amount of inventory and transportations such as the capability of supply centers, vehicle capacity and transportation parameters. Three sub-models are developed: 1) sector-clustering model, 2) a vehicle-routing model based on clustering and a heuristic algorithm, and 3) a vehicle route scheduling model using TSP-solver based on genetic and branch-and-bound algorithm. Also, we have developed computer programs for each sub-models and user interface with visualization for major inputs and outputs. The application and superior performance of the proposed model are demonstrated by several sample runs for the inventory-allocation and vehicle routing problems.
New algorithms are derived for nonlinear programming problems which are characterized by their large variables and equality and inequality constraints. The algorithms are based upon the introduction of the Dependent-Variable-Elimination method, Independent-Variable-Reduction method, Optimally-Ordered-Triangular-Factorization method, Equality-Inequality-Sequential-Satisfaction method, etc. For a case study problem relating to the optimal determination of load flow in a 10-bus, 13-line sample power system, several approaches are undertaken, such as SUMT, Lagrange's Multiplier method, sequential applications of linear and quadratic programming method. For applying the linear programming method, the conventional simplex algorithm is modified to the large-system-oriented one by the introduction of the Two-Phase method and Variable-Upper-Bounding method, thus resulting in remarkable savings in memory requirements and computing time. The case study shows the validity and effectivity of the algorithms presented herein.
Remediation Selection Expert System (RSES) is a rule-based expert system which is used far the selection of remediation techniques fur petroleum contaminated sites. In this paper, we describe a fuzzy logic-based sub-system: Site Characterization Sub-System (SCSS). It is an enhancement of the RSES, which is used to analyze the hydraulic properties of contaminated sites. This paper focuses on an explanation on how to apply fuzzy set theory for identification of soil types and hydraulic properties of a contaminated site. To illustrate application of fuzzy set theory to the problem, two sample cases are presented in detail.
As most of information systems developed are data-centric rather than process-centric, it is difficult for users to understand and manage the system from the viewpoint of work processes. To resolve the problem of the data-centric design, we propose a new method to design WFMSs(Workflow Management Systems), which are focused on processes and modified from current information engineering methods. In this research, the drawing approval and engineering change approval process of a K manufacturing company has been analyzed as a sample process. This method takes two steps, i.e., process analysis and system design. In the prosess analysis, data and processes are analyzed, and functions and tasks are derived from the processes. In the system design, a data model for the operation of WFMS is designed, and based on this data model, build-time and run-time functions of WFMS are designed.
This paper describes a parallel implementation of a neurla network ensemble developed for object recognition on the connection machine CM-2. The implementation ensures that multiple networks are implemented simultaneously starting from different initial weights and all training samples are applied to each network by one sample per a copy of each network. When compared with a sequential implementation, this accelerates the computation speed by O(N.m.n) where N, m, and n are the network, respectively. The speedup in the computation time and the convergence characteristics of sthe modified backpropagation learning precedure were evaluated by two-dimensional object recognition problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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