Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

On the Representation of Human Motions and Distance-based Retargeting

Hengeveld Simon, Mucherino Antonio

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2021

|

Vol. 25

181--189

EN

Distance-based motion adaptation leads to the formulation of a dynamical Distance Geometry Problem (dynDGP) where the involved distances simultaneously represent the morphology of the animated character, as well as a possible motion. The explicit use of inter-joint distances allows us to easily verify the presence of joint contacts, which one generally wishes to preserve when adapting a given motion to characters having a different morphology. In this work, we focus our attention on suitable representations of human-like animated characters, and study the advantages (and disadvantages) in using some of them. In the initial works on distance-based motion adaptation, a 3ndimensional vector was employed for representing the positions of the n joints of the character at a given frame. Here, we investigate the use of another, very popular in computer graphics, representation that basically replaces every joint position in the three-dimensional space with a set of three sorted Euler angles. We show that the latter can in fact be useful for avoiding some of the artifacts that were observed in previous computational experiments, but we argue that this Euler-angle representation, from a motion adaptation point of view, does not seem to be the optimal one. By paying particular attention to the degrees of freedom of the studied representations, it turns out that a novel character representation, inspired by representations used in structural biology for molecules, may allow us to reduce the character degrees of freedom to their minimal value. As a result, statistical analysis on human motion databases, where the motions are given with this new representation, can potentially provide important insights on human motions. This study is an initial step towards the identification of a full set of constraints capable of ensuring that unnatural postures for humans cannot be created while tackling motion adaptation problems.

2

Tworzenie reprezentacji obszarów zdjęć lotniczych za pomocą sieci neuronowych klasy PCNN

Mikrut Z.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2007

|

T. 11, z. 3

355-364

PL

W pracy badano celowość użycia sygnatur obrazów do wstępnej selekcji fragmentów zdjęć lotniczych. Selekcja ma na celu określenie, czy dany fragment zdjęcia lotniczego może być użyty w procesie dopasowywania kolejnych zdjęć. Za pomocą sieci ICM przetworzono ponad 900 fragmentów zdjęć lotniczych do postaci sygnatur 25- i 50-elementowych. Korzystając z sieci typu backpropagation, uzyskano rozpoznanie zbioru testowego na poziomie 73%. Pokazano, że poprzez wprowadzenie progu pewności rozpoznania można - kosztem odrzucenia części danych - zwiększyć zarówno pewność rozpoznania, jak i procentową skuteczność (˜80%).

EN

The goal of presented work was to verify that image signatures can be used in rough selection of the aerial subimages. The selection process is necessary to determine if the aerial image is suitable for next stages of photogrammetric processing, especially for matching. More than 900 image signatures (of length 25 and 50) was generated by the ICM network. The backpropagation network was used for classification. After learning the recognition rate of the test set was 73%. As the next step three recognition reliability thresholds was tested. After data rejection both recognition reliabilities and recognition rates were improved (˜80%).

3

Wykorzystanie transformacji log-Hough’a do tworzenia reprezentacji obrazu dla klasyfikatora neuronowego

Piekarski P., Mikrut Z.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2007

|

Vol. 17b

639--647

PL

Artykuł przedstawia metodę tworzenia reprezentacji fragmentu obrazu oparta o transformacje log-polar i log-Hough’a. Transformacje te są uważane za uproszczone modele biologicznych systemów wizyjnych. Reprezentacje obrazu stanowią rzuty przestrzeni log-Hough’a na osie: katów i promieni. Tak utworzone wektory stanowią wejście do sieci neuronowej typu backpropagation. Zadaniem sieci jest klasyfikacja reprezentacji obrazów na „korzystne” i „niekorzystne” z punktu widzenia późniejszego dopasowywania, którego celem jest automatyczna orientacja wzajemna zdjęć fotogrametrycznych. Badano sieci z jedna warstwa ukryta o zmiennej liczbie elementów. Najlepsze sieci rozpoznały zbiór testowy na poziomie 70%.

EN

In the present paper, the method for generation of the sub-image representation is presented. The method is based on log-polar and log-Hough transforms. These transforms are considered to be very simplified models of the biological visual systems. The projections of the log- Hough space onto the two axes (the angles and the radii ones) are taken as the sub-image representation. These vectors form an input to the backpropagation neural network. The network task is to classify the sub-images as “advantageous” or “non-advantageous” from the subsequent mutual matching point of view. Several networks which have a variable number of neurons in one hidden layer have been tested. The best recognition rates about 70% (test set) have been obtained.

4

On the application of content adaptive mesh image representation

Chlewicki W., Rogala T.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2006

|

R. 52, nr 9

52-54

EN

In this article we focus on image representation using Content Adaptive Mesh Models (CAMM). We discuss the idea of image representation using the triangular mesh and limitations of this method. The performance of the methods is evaluated with two sample images representative for biomedical applications: brain reconstruction from Positron Emission Tomography (PET) scanner and Shepp-Logan head phantom. The conclusion is that the CAMM approach may be very effective representation for image reconstruction, but the current version of the algorithm is inappropriate for very low contrast data, such as the Shepp-Logan phantom. The main conclusion is that the node placement scheme should be corrected to prevent excess concentration of nodes in unimportant regions of highcontrast and shortage of nodes in low-contrast parts of the image. It is postulated that contrast stretching could be a possible solution to that limitation.

PL

W artykule opisano zastosowanie reprezentacji obrazu w postaci adaptujacej się do jego zawartości siatki elementów trójkatnych (ang. Content Adaptive Mesh Models - CAMM). Przeanalizowano skuteczność takiego podejścia i ograniczenia metody na przykładzie dwóch obrazów testowych, typowych dla zastosowań biomedycznych: rekonstrukcji skanu mózgu z wykorzystaniem tomografii emisyjnej (PET) oraz tzw. fantomu Sheppa-Logana. Na podstawie uzyskanych wyników wnioskuje się, że wykorzystanie siatki elementów trójkatnych może być bardzo efektywnym sposobem reprezentacji obrazu, jednak w swojej obecnej wersji algorytm nie sprawdza się w przypadkach w których część obrazu cechuje sie niskim kontrastem. Zasugerowano zastosowanie kompresji kontrastu w celu przezwyciężenia tego ograniczenia.

5

Medical digital image representation using a standard part partitioning

Czapla Z.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2000

|

Vol. 1

IT 113--121

EN

In this paper topics of a method of digital image representation using standard part partitioning has been presented. The paper contains the general method description and as well the detailed solution using square quad part partitioning. The general method description includes: main characteristics of considered images, determinations of standard part set, a rule of function selection and bases of image partitioning. As a method functions were chosen affinic transformations which consists of rotations, scalings and translations. The detailed solution of presented method is an image partitioning using square quad standard part set. The description of this solution contains: definitions of standard part set, results of selecting affinic function coefficients and as well a few samples of image partitioning. The results of partitioning are kept in a memory as affinic transformation coefficients and constitute the representation of digital image. In the return process pixel values of decoded area are derived from coefficients of image representation. The presented method may be use in a medical digital image encoding.

PL

W opracowaniu przedstawiono zagadnienia reprezentacji obrazów cyfrowych wykorzystujących fragmentację wzorcem. Praca zawiera ogólny opis metody oraz szczegółowe rozwiązanie dla wzorców kwadratowych poczwórnych. Przeprowadzenie fragmentacji obrazu pozwala na uzyskanie jego reprezentacji w postaci zbioru współczynników przekształceń. W trakcie odtwarzania obrazu wartości pikseli poszczególnych obszarów odtwarzane są na podstawie dekodowanych współczynników. Prezentowana metoda może mieć zastosowanie do kodowania cyfrowych obrazów medycznych.

6

Image representation and generation by ifs and Petri nets

Lumini A.

Image Processing & Communications

|

2000

|

Vol. 6, no 3-4

3-11

EN

Image generation has been proposed for many different tasks in the literature, from physics events visualization to large databases creation, from creative design to the purpose of "art for art's sake". In this paper a new approach to computer image generation is presented: the method creates new images by randomizing the decompression process, starting from a compressed representation of an image by Iterate Function Systems. Petri Nets are employed both for modeling the decompression process and for inserting a randomization component in it. A second method proposed in this work directly translates the evolution of a Petri Net into a graphic output. Experimental results are given, showing different class of images generated by the two methods.