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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Joshi Shashidhar Ram (Pulchowk Campus)
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 국제학술대회 MITA 2010
발행연도
2010.8
수록면
232 - 235 (4page)

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The self-organizing maps (SOM) model seems to have turned out particularly effective for the particle tracking algorithm of the PIV system. This is mainly because of the performance of the particle tracking itself, capacity of dealing with unpaired particles between two frames and no necessity for a priori knowledge on the flow field (e.g. maximum flow rate) to be measured. Initially, concept of SOM was applied to PIV by Labonte. It was modified by Ohmi and further modified algorithm is developed using the concept of Delta-Dar-Delta rule. It is a heuristic algorithm for modifying the learning rate as training progresses. Earlier, the treatment of unpaired particles, a specific problem to any type of PIV, is not fully considered and thereby, the tracking goes unsuccessfully for some particles. The present research is to bring about further improvement and practicability in this promising particle tracking algorithm. The computational complexity can be reduced employing modified algorithm compared to other algorithms. The modified algorithm is tested in the light of the synthetic PIV standard image as well as in particle images obtained from visualization experiments.
#Delta #Dynamic Threshold Binarization #HVD Algorithm #Labonte's SOM #Modified Algorithm #Ohmi's SOM #Particle Image Velocimetry(PIV) #Particle Tracking Velocimetry(PTV) #Self-Organizing Map(SOM) #Single Threshold Binarization

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. LABONTE‘S SOM ALGORITHM
Ⅲ. OHMI‘S SOM ALGORITHM
Ⅳ. MODIFIED SOM ALGORITHM
Ⅴ. RESULTS AND DISCUSSION
Ⅵ. RECOMMENDATION
REFERENCES

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