Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  shape descriptors
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Landscape dominant element – an attempt to parameterize the concept
EN
A “landscape dominant element” – an object with the greatest range of visual impact on the surrounding space, of a strong form that integrates the entirety of a composition, distinguished by its height, dimensions, colour, material, texture or the variety of its details. The attempts to define the concept presented herein, and which is intuitively perceived as obvious, illustrate its ambiguity. They bring to mind a visual contrast between this subject and others that surround it. This article attempts to analyse views using the author’s computer program. The objects in the photos are characterized by their interference in a panorama silhouette or skyline, size, colour, height, and shape. This helped to identify those that clearly stand out from the other forms, with which they come into visual interaction. The purpose of these considerations is to create tools that allow for a partial objectification of the landscape composition assessment.
PL
Dominanta krajobrazowa – obiekt o największym zakresie wizualnego oddziaływania w otaczającej go przestrzeni, o formie silnej, integrującej kompozycję, wyróżniający się wysokością, gabarytami, barwą, materiałem, fakturą czy bogactwem detalu. Te próby definicji pojęcia, które intuicyjnie odbierane jest jako oczywiste, obrazują jego niejednoznaczność. Wpisany jest w nie także wizualny kontrast pomiędzy tym przedmiotem a innymi, które go otaczają. W artykule podjęto próbę oceny widoków z wykorzystaniem autorskiego programu komputerowego. Obiekty widoczne na zdjęciach scharakteryzowano pod względem stopnia ingerencji w sylwetę panoramy lub „linię nieba”, rozmiaru, barwy, wysokości i kształtu. To pomogło wskazać te z nich, które wyraźnie odróżniają się od innych form, z którymi wchodzą w wizualną interakcję. Celem tych rozważań jest stworzenie narzędzi umożliwiających częściową obiektywizację ocen krajobrazowej kompozycji.
2
Content available remote Dominanta krajobrazowa – próba parametryzacji pojęcia
PL
Dominanta krajobrazowa – obiekt o największym zakresie wizualnego oddziaływania w otaczającej go przestrzeni, o formie silnej, integrującej kompozycję, wyróżniający się wysokością, gabarytami, barwą, materiałem, fakturą czy bogactwem detalu. Te próby definicji pojęcia, które intuicyjnie odbierane jest jako oczywiste, obrazują jego niejednoznaczność. Wpisany jest w nie także wizualny kontrast pomiędzy tym przedmiotem a innymi, które go otaczają. W artykule podjęto próbę oceny widoków z wykorzystaniem autorskiego programu komputerowego. Obiekty widoczne na zdjęciach scharakteryzowano pod względem stopnia ingerencji w sylwetę panoramy lub „linię nieba”, rozmiaru, barwy, wysokości i kształtu. To pomogło wskazać te z nich, które wyraźnie odróżniają się od innych form, z którymi wchodzą w wizualną interakcję. Celem tych rozważań jest stworzenie narzędzi umożliwiających częściową obiektywizację ocen krajobrazowej kompozycji.
EN
A “landscape dominant element” – an object with the greatest range of visual impact on the surrounding space, of a strong form that integrates the whole composition, distinguished by its height, dimensions, colour, material, texture or a variety of details. These attempts to define the concept, which is intuitively perceived as obvious, illustrate its ambiguity. They bring to mind a visual contrast between this subject and others that surround it. This article attempts to analyse views using the author’s computer program. The objects in the photos are characterized by their interference in a panorama silhouette or skyline, size, colour, height, and shape. This helped to identify those that clearly stand out from the other forms, with which they come into visual interaction. The purpose of these considerations is to create tools that allow for a partial objectification of the landscape composition assessment.
EN
This paper presents an approach for action recognition based on binary silhouette sequences extracted from consecutive frames of a video. It uses shape descriptors and correlation coefficient to represent and match entire sequences, regardless the number of frames. Each set of binary silhouettes corresponds to one action, such as jumping or waving. The paper provides experimental results on the use of the proposed approach and four shape description algorithms, namely the Two-Dimensional Fourier Descriptor, Generic Fourier Descriptor, Point Distance Histogram and UNL-Fourier Descriptor. The results are analysed in terms of the highest classification accuracy and the smallest shape descriptor size.
EN
Fabric drape simulations accomplished by computer graphics software can provide the basis for effective communication among designers, manufacturers and other players in the apparel industry. The goal of our study was to investigate various 1D and 2D shape descriptors used to characterize renderings of 3D drape simulations in dependence on the geometry of collision objects and fabric type. Image processing routines were implemented to extract and compute the shape descriptors while principal components analysis was applied to interpret the relationships among the parameters studied. Drapes on cube, octahedron and prism were found to behave in a distinctively different manner compared to those produced using the other six collision objects: cone, cylinder, dodecahedron, gengon, sphere, and tube. A first principal component can be, to a large extent, represented by the following mutually strongly correlated 2D shape descriptors: area, major axis length, minor axis length, equivalent diameter, and perimeter. Analysis using 1D shape descriptors confirms these findings and additionally suggests that rubber-based drapes contain the lowest number of folds while those on polyester, wool, and sometimes silk and/or satin are characterized by the highest number of drape folds. These results were confirmed by visual examination of the drapes simulated.
PL
Symulacja układalności tkanin realizowana przy pomocy programu grafiki komputerowej może być podstawą dla efektywnego porozumienia pomiędzy projektantami i wytwórcami w przemyśle odzieżowym. Celem naszych badań było rozpoznanie różnych deskryptorów kształtu 1D i 2 D dla scharakteryzowania renderów 3D symulacji układalności w zależności od geometrii obiektów kolizji i typu płaskich materiałów. Zastosowano metody obróbki obrazu dla wybrania i obliczenia deskryptorów kształtu w celu ustalenia zależności pomiędzy podstawowymi badanymi parametrami. Stwierdzono, że układalności na sześcianie, ośmiościanie i graniastosłupie zachowują się w sposób odrębny od pozostałych sześciu obiektów kolizji. Stwierdzono, że w dużej mierze następujące deskryptory kształtu są silnie wzajemnie skorelowane: powierzchnia, długość podstawowej osi, długość mniejszej osi, zastępcza średnica i zastępczy obwód. Analiza z zastosowaniem deskryptorów kształtu 1D potwierdza te ustalenia i dodatkowo pozwala na sugestię, że kształty wynikające z pokrywy gumowej zawierają najmniejszą ilość fałd, podczas gdy te z tkanin poliestrowych i wełnianych, a czasami i jedwabnych charakteryzują się przez najwyższa ilość fałd. Uzyskano dobrą korelację kształtów symulowanych i uzyskanych z pomiarów.
5
Content available remote Analysis of ramifications and carina shape in bronchoscopic images
EN
Because of the growing volume of digital registrations obtained from bronchoscopic examinations it proved necessary to summarize (“brief”) their results, namely to mark the parts that are relevant and/or irrelevant for medical diagnosis. The parts in which the ramification areas of bronchial tree are visualized belong to the first group. The paper presents an automatic method for detection of the areas where next level orifices of bronchial tree are visible. The applied algorithms allow the shape evaluation for both orifices and the area located between them (carina). In both cases backpropagation type neural networks are used as classifiers.
PL
Ekstrakcja i rozpoznanie tekstu z obrazów zarejestrowanych w naturalnym otoczeniu człowieka oraz zamiana tekstu na postać mówioną stanowić może nieocenioną pomoc dla osób niewidomych. Jednak proste zestawienie ze sobą kamery, systemu OCR (Optical Character Recognition) oraz syntezatora mowy w większości przypadków zawodzi. Problem stanowi niedostosowanie obecnie stosowanych systemów OCR do rozpoznawania obrazów znaków i napisów zarejestrowanych za pomocą kamery wideo lub aparatu fotograficznego w przypadkowych warunkach. Aby proces rozpoznawania tekstu uczynić skutecznym należy zlokalizować w obrazie tekst, wyodrębnić go, oraz usunąć zniekształcenia geometryczne powstałe w momencie rejestracji. Warunkiem przeprowadzenia takiej wstępnej obróbki jest zlokalizowanie elementów obrazu podobnych do liter i cyfr na podstawie zestawu wybranych cech.
EN
Localizing text with segmentation requires a several steps. One of them is usually a shape recognition. This stage is required to prefilter, usually very large, sets of segments. This article describes results achieved with different shape descriptors.
EN
In this paper, we describe Partial Point Matching Algorithm (PPMA) for binary images matching and provide some information about a developed SystemC system-level hardware implementation model. We present some data obtained from a cycle accurate simulator taking into account computation and routing delays of a target FPGA chip and compare it with its software counterparts.
PL
W artykule opisano algorytm częściowego dopasowywania z użyciem punktów do porównywania obrazów binarnych i przedstawiono opracowany model na poziomie systemowym w języku SystemC. Zaprezentowano dane otrzymane z symulatora pracującego na poziomie dokładności co do cyklu zegarowego, biorącego pod uwagę opóźnienia bramek i rutingu, oraz porównano go z jego programowym odpowiednikiem.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.