Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.1015-1017
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2013
Object tracking, in general, is a challenging problem. Difficulties in tracking objects can arise due to abrupt object motion, changing appearance patterns of both the object and the scene, non-rigid object structures, object-to-object and object-to-scene occlusions, and camera motion. Tracking is usually performed in the context of higher-level applications that require the location or the shape of the object in every frame. This paper describes an object tracking system based on active vision with two cameras, into algorithm of single camera tracking system an object active visual tracking and object locked system based on Extend Kalman Filter (EKF) is introduced, by analyzing data from which the next running state of the object can be figured out and after the tracking is performed at each of the cameras, the individual tracks are to be fused (combined) to obtain the final system object track.
This paper presents an intelligent pattern matching method that can be used to acquire the reliable calibration data for automatic PCB pattern inspection. The inaccurate calibration data is often acquired by geometric pattern variations and selecting an inappropriate model manual. It makes low the confidence of inspection and also the inspection processing time has been delayed. In this paper, the geometric features of PCB patterns are utilized to calculate the accurate calibration data. An appropriate model is selected automatically based on the geometric features, and then the calibration data to be invariant to the geometric variations(translation, rotation, scaling) is calculated. The method can save the inspection time unnecessary by eliminating the need for manual model selection. As the result, it makes a fast, accurate and reliable inspection of PCB patterns.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.6
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pp.1129-1135
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2007
Human face detection technique plays an important role in computer vision area. It has lots of applications such as face recognition, video surveillance, human computer interface, face image database management, and querying image databases. In this paper, a fast face detection approach using Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machines (SVM) is proposed based on the previous study on face detection technique. In the proposed detection system, firstly it filter the face potential area using statistical feature which is generated by analyzing the local histogram distribution the detection process is speeded up by eliminating most of the non-face area in this step. In the next step, PCA feature vectors are generated, and then detect whether there are faces present in the test image using SVM classifier. Finally, store the detection results and output the results on the test image. The test images in this paper are from CMU face database. The face and non-face samples are selected from the MIT data set. The experimental results indicate the proposed method has good performance for face detection.
With the enactment of regulations on confidential records management, the management of confidential records has become more important than ever. However, there remains no management method in the field of records management that takes the feature and values of confidential records into consideration. For this, this study processed electronically confidential records managed in a non-electronic environment. In addition, we developed a system that will allow public institutions to manage confidential records independently, that will prevent loss of information because of loss of or damage to the confidential records, and that can be used conveniently in the digital security environment of authorized users to establish a foundation for commercial management. In this study, we analyzed the system configuration requirements according to the international standard for the records management of a confidential records management system and system-related issues such as system design based on the analyzed requirements, system security and encryption, and metadata, the overall process of establishing and outputting secret management records and standard management.
Food safety accidents have been increasing by 2% over 5,000 cases every year since 2009. Most people know that the best method to prevent food safety accidents is a quick inspection, but there is a lack of inspection technology that can be used at the non-analytic level to food production and distribution sites. Among the recent on-site diagnostic technologies, the methods for testing gene-based food poisoning bacteria were introduced with the STA technology, which can range from sample to detection. If food safety information can be generated without forgery by directly inspecting food hazard factors by remote, unmanned, not human, pollution sources can be managed by predicting risks more accurately from current big-data and artificial intelligence technology. Since this information processing can be used on smartphones using the current cloud technology, it is judged that it can be used for food safety to small food businesses or catering services.
In this study, an e-portfolio system was constructed and utilized to communicate with students, while processing the overall procedure of teaching-learning activities as data for qualitative improvement in the non-face-to-face educational environment. The e-portfolio system was designed to support the entire process of reflection from the instructor's lesson planning, regular checking of the learner's understanding during the course operation process, online communication, and support for learner-centered educational activities. Analyzing the effectiveness of the communication-based learning effect between instructors and learners using the e-portfolio in liberal arts programming classes, which may be difficult for non-major students, a significant correlation was found in problem-solving skills, and midterm and final exams. Additionally, the result of analyzing the expanded applicability of e-portfolio satisfaction demonstrated a significant correlation with the students' computational thinking ability, test results, assignments, and academic performance. It was found to have a significant effect on the improvement of computational thinking ability. If non-face-to-face education is conducted using the proposed e-portfolio system type, it will be possible to improve the quality of online education, while communicating effectively with students.
This paper presents a novel lightweight object detection model tailored for low-powered edge devices, addressing the limitations of traditional resource-intensive computer vision models. Our proposed detector, inspired by the Single Shot Detector (SSD), employs a compact yet robust network design. Crucially, it integrates an 'enhancer block' that significantly boosts its efficiency in detecting smaller objects. The model comprises two primary components: the Light_Block for efficient feature extraction using Depth-wise and Pointwise Convolution layers, and the Enhancer_Block for enhanced detection of tiny objects. Trained from scratch on the Udacity Annotated Dataset with image dimensions of 300x480, our model eschews the need for pre-trained classification weights. Weighing only 5.5MB with approximately 0.43M parameters, our detector achieved a mean average precision (mAP) of 27.7% and processed at 140 FPS, outperforming conventional models in both precision and efficiency. This research underscores the potential of lightweight designs in advancing object detection for edge devices without compromising accuracy.
Kim, Hyun-Sook;Yoon, Ho-Sub;Hwang, Chong-Sun;Yang, Young-Kyu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.727-730
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2001
멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.5
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pp.186-201
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2021
As autonomous driving technology advances, the accuracy of the vehicle position is important for recognizing the environments around driving. Map-matching localization techniques based on high definition (HD) maps have been studied to improve localization accuracy. Because conventional map-matching techniques estimate the vehicle position based on an HD map reference dataset representing the center of the lane, the estimated position does not reflect the deviation of the lateral distance within the lane. Therefore, this paper proposes a localization system based on the reference lateral position dataset extracted using image processing and HD maps. Image processing extracts the driving lane number using inverse perspective mapping, multi-lane detection, and yellow central lane detection. The lane departure method estimates the lateral distance within the lane. To collect the lateral position reference dataset, this approach involves two processes: (i) the link and lane node is extracted based on the lane number obtained from image processing and position from GNSS/INS, and (ii) the lateral position is matched with the extracted link and lane node. Finally, the vehicle position is estimated by matching the GNSS/INS local trajectory and the reference lateral position dataset. The performance of the proposed method was evaluated by experiments carried out on a highway environment. It was confirmed that the proposed method improves accuracy by about 1.0m compared to GNSS / INS, and improves accuracy by about 0.04m~0.21m (7~30%) for each section when compared with the existing lane-level map matching method.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.4
no.1
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pp.1-17
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2001
This research is primarily intended to develop a decision-making support system about the natural environment in the country by integrating various formats of spatial data into a comprehensive GIS database. The first part of the research is to design GIS database as a means of combining thematic cartographic data with field survey records. Ecosystem records acquired by a field sampling have been reproduced as digital thematic maps. The database also included various natural environment related data (map for forestry, soil, national park etc.) collected from many other agencies. The second part of the research is devoted to the design of efficient man-machine interfaces. A key concern in the GUI (graphic user interface) design process was to address the need to handle and to manage large databases by non-GIS experts. The system has been checked experimentally, enabled the users to quarry the data required simply and execute spatial analysis accommodating versatile alternatives in decision-making process. Detailed visual maps can be generated over large areas quickly and easily. The system will serve to increase the scientific and objective decision-making by overcoming serious constraints suffered from the past non-GIS-based approach. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference in building a nationwide natural environment GIS-DB (database) in the central and local governments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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