Current two-dimensional (2D) augmented reality (AR) devices present virtual image and information to a fixed focal plane, regardless of the various locations of ambient objects of interest around the observer. This limitation can lead to a visual discomfort caused by misalignments between the view of the ambient object of interest and the visual representation on the AR device due to a failing of the singular fusion. Since the misalignment becomes more severe as the depth difference gets greater, it can hamper visual understanding of the scene, interfering with task performance of the viewer. Thus, we analyzed the range of singular fusion (RSF) of AR images within which viewers can perceive the shape of an object presented on two different depth planes without difficulty due to the failure of singular fusion. It is expected that our analysis can inspire the development of advanced AR systems with low visual discomfort.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.879-888
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2005
Fashion is hard to expect owing to the rapid change in accordance with consumer taste and environment, and has a tendency toward variety and individuality. Especially street fashion of 21st century is not being regarded as one of the subcultures but is playing an important role as a fountainhead of fashion trend. Therefore, Searching and analyzing street fashions helps us to understand the popular fashions of the next season and also it is important in understanding the consumer fashion sense and commercial area. So, we need to understand fashion styles quantitatively and qualitatively by providing visual data and dividing images. There are many kinds of data in street fashion information. The purpose of this study is to design and implementation for street fashion information analysis system using data fusion. We can show visual information of customer's viewpoint because the system can analyze the fused data for image data and survey data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.39-47
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2023
This study compares various transformation techniques for multifocus image fusion. Multi-focus image fusion is a procedure of merging multiple images captured at unalike focus distances to produce a single composite image with improved sharpness and clarity. In this research, the purpose is to compare different popular frequency domain approaches for multi-focus image fusion, such as Discrete Wavelet Transforms (DWT), Stationary Wavelet Transforms (SWT), DCT-based Laplacian Pyramid (DCT-LP), Discrete Cosine Harmonic Wavelet Transform (DC-HWT), and Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT). The objective is to increase the understanding of these transformation techniques and how they can be utilized in conjunction with one another. The analysis will evaluate the 10 most crucial parameters and highlight the unique features of each method. The results will help determine which transformation technique is the best for multi-focus image fusion applications. Based on the visual and statistical analysis, it is suggested that the DCT-LP is the most appropriate technique, but the results also provide valuable insights into choosing the right approach.
Many applications using satellite data from high-resolution multispectral sensors require an image fusion step, known as pansharpening, before processing and analyzing the multispectral images when spatial fidelity is crucial. Image fusion methods are to improve images with higher spatial and spectral resolutions by reducing spectral distortion, which occurs on image fusion processing. The image fusion methods can be classified into MRA (Multi-Resolution Analysis) and CSA (Component Substitution Analysis) approaches. To suggest the efficient image fusion method for Pleiades and KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite) 3 satellites, this study will evaluate image fusion methods for multispectral and panchromatic images. HPF (High-Pass Filtering), SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation), GS (Gram Schmidt), and GSA (Adoptive GS) were selected for MRA and CSA based image fusion methods and applied on multispectral and panchromatic images. Their performances were evaluated using visual and quality index analysis. HPF and SFIM fusion results presented low performance of spatial details. GS and GSA fusion results had enhanced spatial information closer to panchromatic images, but GS produced more spectral distortions on urban structures. This study presented that GSA was effective to improve spatial resolution of multispectral images from Pleiades 1A and KOMPSAT 3.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.810-831
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2019
Recently, continuous dimensional emotion recognition from audiovisual clues has attracted increasing attention in both theory and in practice. The large amount of data involved in the recognition processing decreases the efficiency of most bimodal information fusion algorithms. A novel algorithm, namely the incomplete Cholesky decomposition based kernel cross factor analysis (ICDKCFA), is presented and employed for continuous dimensional audiovisual emotion recognition, in this paper. After the ICDKCFA feature transformation, two basic fusion strategies, namely feature-level fusion and decision-level fusion, are explored to combine the transformed visual and audio features for emotion recognition. Finally, extensive experiments are conducted to evaluate the ICDKCFA approach on the AVEC 2016 Multimodal Affect Recognition Sub-Challenge dataset. The experimental results show that the ICDKCFA method has a higher speed than the original kernel cross factor analysis with the comparable performance. Moreover, the ICDKCFA method achieves a better performance than other common information fusion methods, such as the Canonical correlation analysis, kernel canonical correlation analysis and cross-modal factor analysis based fusion methods.
본 연구의 목적은 KOMPSAT-2 위성영상에 가장 일반적으로 적용 가능한 영상융합기법을 제시하는 것이다. 가장 널리 사용되는 영상융합기법인 HPF, modified IHS, pan-sharpened, wavelet을 지역적, 계절적 특성이 서로 다른 4장의 KOMPSAT-2 위성영상에 적용하였고, 각각의 융합결과를 공간적, 분광적으로 비교분석하였다. 영상융합기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 병행하여 수행하였으며, 정량적 분석에는 spatial ERGAS, spectral ERGAS, SAM, Q4가 사용되었다. 종합적인 분석결과를 고려할 때, pan-sharpened가 색상정보와 공간정보의 균형적인 보존 측면에서 다른 융합기법들에 비해, 상대적으로 우수한 결과를 나타냈다. modified-IHS의 경우, 공간정보는 잘 보존하였지만 다소 큰 색상 왜곡이 발생되었고, HPF와 wavelet은 색상 왜곡은 적었지만, 공간정보의 왜곡이 발생하였다.
Data fusion is method to combination data. The purpose of this study is to design and implementation for street fashion information analysis system using data fusion. It can offer variety and actually information because it can fuse image data and survey data for street fashion. Data fusion method exists exact matching method, judgemental matching method, probability matching method, statistical matching method, data linking method, etc. In this study, we use exact matching method. Our system can be visual information analysis of customer's viewpoint because it can analyze both each data and fused data for image data and survey data.
On the basis of comprehensive analysis and summarization of the image fusion algorithms provided by PCI Geomatica software, deficiencies in image fusion processing functions of this software are put forwarded in this paper. This limitation could be improved by further developing PCI Geomatica on the user’ side. Five effective algorithms could be added into PCI Geomatica. In this paper, the detailed description of how to customize and further develop PCI Geomatica by using Microsoft Visual C++ 6.0, PCI SDK Kit and GDB technique is also given. Through this way, the remote sensing imagery fusion functions of PCI Geomatica software can be extended.
This paper proposes a posture stabilization control algorithm for a wheeled mobile robot using hybrid visual servo control method with a position based and an image based visual servoing (PBVS and IBVS). To overcome chattering phenomena which were shown in the previous researches using a simple switching function based on a threshold, the proposed hybrid visual servo control law introduces the fusion function based on a blending function. Then, the chattering problem and rapid motion of the mobile robot can be eliminated. Also, we consider the nonlinearity of the wheeled mobile robot unlike the previous visual servo control laws using linear control methods to improve the performances of the visual servo control law. The proposed posture stabilization control law using hybrid visual servoing is verified by a theoretical analysis and simulation and experimental results.
본 논문은 간헐성 외사시 수술 이후 시각 기능과 입체시 기능을 평가하였다. 본 연구의 대상자는 간헐성 외사시로 진단받고, 사시 수술을 받은 18명(남: 10명, 여: 8명)으로 평균연령은 12.06±5.43세이다. 연구대상자들은 사시수술을 1회 받은 경우가 72.2%, 2회 받은 경우가 27.8%이었다. 이들을 대상으로 시각 기능과 입체시 기능을 검사하였다. 자료분석은 빈도분석과, 교차분석, 상관관계 분석을 이용하였으며, 통계학적 유의성은 p<.05로 설정하였다. 사시수술 후의 편위 상태에서는 외편위는 72.2%로 가장 많았으며, 원거리 감각융합에서는 복시(50.0%), 억제(33.3%) 순이었다. 근거리 감각융합에서는 융합(50.0%), 복시(44.4%) 순이었다. 사시수술 후 원거리 입체시맹 대상자는 61.1%로 가장 많았으며 정상범위인 40-60arcsec인 대상자는 없었다. 근거리 입체시맹 대상자는 33.3%로 가장 많았으며 40-60arcsec인 대상자는 1.1%이었다. 간헐성 외사시 수술을 시행하였다 할지라도 편위상태, 입체시 및 감각융합에서 개선이 되지 않는 부분이 있는 것으로 나타났다. 따라서, 간헐성 외사시의 수술 전후에 사시에 대한 비수술적 방법을 통한 관리와 통제가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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