Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.567-570
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2003
본 논문에서는 연속영상 속에 있는 얼굴영역을 칼만 필터를 이용하여 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영역-기반접근(region-based approach)방법인 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 초기 영역 분할 작업을 한 후 얼굴칼라 모델과의 매칭작업을 통해서 얼굴영역을 찾아내는 얼굴검출 단계와 추출된 얼굴영역의 칼라정보를 칼만 필터의 입력으로 하여 얼굴을 추적하는 단계로 구성되어 있다. 실험결과를 통하여 제안된 방법이 배경이 복잡한 영상에 대해서도 효율적으로 얼굴을 추적할 수 있음을 보인다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.5
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pp.977-984
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2007
A realtime face tracking algorithm using motion analysis from image sequences and color information is proposed. Motion area from the realtime moving images is detected by calculating temporal derivatives first, candidate pixels which represent face region is extracted by the fusion filtering with multiple color models, and realtime face tracking is performed by discriminating face components which includes eyes and lips. We improve the stability of face tracking performance by using template matching with face region in an image sequence and the reference template of face components.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.497-501
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2022
대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.1
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pp.72-79
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2013
In wireless sensor networks, the selective wakeup scheme is one of the energy saving mechanisms, that is used for an object detecting or tracking. Recently, many protocols are proposed using the selective wakeup scheme for the continuous objects tracking such as forest fires and poison gas. They predict the future shape of continuous objects and activate only sensors in the predicted boundary area of the objects. It works correctly in a uniformly deployed wireless sensor networks. However, it cannot be directly applied to a randomly deployed sensor networks with voids. When the predicted area is in the void area, the activation message cannot reach and the predicted area cannot be activated at the right time. It leads to many detection errors for continuous object. Moreover, if a sensor is once foiled in a activation control then the next activation control might be continuously failed. The detection errors can be result in serious harm to people. In this paper, we propose a chaining selective wakeup scheme for robust continuous object tracking in wireless sensor networks. In our protocol, we collect the information of a void area during the network configuration time; if the next boundary area is in the void area, we activate the chained area surrounding the void area with activation control message.
We propose effective motion and observation models for the position of a WiFi-equipped smartphone user in large indoor environments. Three component motion models provide better proposal distribution of the pedestrian's motion. Our Gaussian interpolation-based observation model can generate likelihoods at locations for which no calibration data is available. These models being incorporated into the particle filter framework, our WiFi fingerprint-based localization algorithm can track the position of a smartphone user accurately in large indoor environments. Experiments carried with an Android smartphone in a multi-story building illustrate the performance of our WiFi localization algorithm.
In this paper, we propose an algorithm for initializing a target vehicle detection, tracking the vehicle and estimating the distance from it on the stereo images acquired from a forward-looking stereo camera mounted on a road driving vehicle. The process of vehicle detection extracts road region using lane recognition and searches vehicle feature from road region. The distance of tracking vehicle is estimated by TSS correlogram matching from stereo Images. Through the simulation, this paper shows that the proposed method segments, matches and tracks vehicles robustly from image sequences obtained by moving stereo camera.
This paper analyzes the orbit determination results using azimuth and elevation angle from ground tracking data, which has the standard data interface format, GEOS-C. The ground tracking data is very useful for initial orbit determination after a satellite launch. In this paper, the quality of the measurement data has been investigated using a variety of real tracking passes, compared with the high precision orbit data of KOMPSAT-2. The accumulated tracking data from consecutive satellite-ground passes is processed for orbit determination using least square method. The accuracy of orbit determination result is also presented.
In this paper, we propose a system for automatic moving object detection and tracking in sequence images acquired from a moving camera. The proposed algorithm consists of moving object detection and its tracking. Moving object can be detected by integration of BBME and DD method We segment the detected object using histogram back projection, match it using histogram intersection, extract and track it using XY-projection. Computer simulation results have shown that the proposed algorithm is reliable and can successfully detect and track a moving object on image sequences obtained by a moving camera.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.193-193
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2015
오염원과 취수원이 인접한 위치에 존재하는 국내 하천 같은 경우 취수 시설의 안전한 관리를 위하여 오염물의 2차원 혼합 거동에 대한 연구가 필요하다. 하천에서의 오염물 혼합 거동을 분석하기 위하여 일반적으로 농도와 분산 정보 수집을 위한 추적자 실험을 수행해왔다. 기존에 수행된 추적자 실험들은 형광염료, 방사선 물질, 고형 물질 등과 같은 추적자를 인위적으로 주입하여 사용하였다. 그러나 수온, 전기전도도(electrical conductivity), 이온화 물질 등과 같은 자연 추적자(natural tracers)를 이용하는 추적자 실험은 인공추적자 물질을 대체할 수 있는 방안으로서, 기존 추적자 실험과 비교하여 경제적, 환경적인 효과와 하폭이 넓은 중규모 이상의 하천에서도 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 진천천과 금호강이 합류하는 낙동강 중류 구간에서 횡혼합 연구를 위하여 전기 전도도 추적 실험을 수행하였다. 강정고령보 직하류에서 낙동강 좌안쪽에서 합류하는 금호강과 진천천의 경우 인근 공업단지와 하폐수처리장으로부터 많은 비점오염원과 점오염원이 유입된다. 두곳의 지류에서 모두 높게 측정되었던 전기전도도를 자연 추적자로 선택하였다. 지류의 경우 전기전도도를 측정할 수 있는 센서를 측정 지점에 설치하여 측정하였으며, 본류인 낙동강의 경우 정해진 측선을 따라 센서가 고정된 보트를 이동하며 데이터를 취득하였다. 지류인 금호강과 진천천의 경우, 합류 전 전기전도도의 농도의 횡분포는 균일한 분포를 나타냈으며 농도의 평균값은 합류 전 낙동강 본류의 기저농도 보다 더 높은 값을 나타내었다. 지류 합류 이후의 낙동강 본류에서는 지류로부터 유입된 오염물질로 인하여 횡방향으로 불균등한 전기전도도 농도 분포를 나타내었으며 오염물질이 점점 하류 쪽으로 이동하면서, 횡방향 농도경사의 크기가 줄어들었다. 유관모멘트법을 농도곡선에 적용하여 횡방향 분산계수를 산정하였다. 산정된 횡분산계수의 값은 Rutherford (1994)가 제안한 분산계수의 범위에 포함되는 것으로 나타났다.
In this paper, we propose a construction technique of two-level composite gradient map to automatically track a face with large movement in successive frames. Our method is composed of three main steps. First, the gradient maps with two-level resolution are generated for fast convergence of active contour. Second, to recognize the variations of face between successive frames and remove the neighbor background, weighted composite gradient map is generated by combining the composite gradient map and difference mask of previous and current frames. Third, to prevent active contour from converging local minima, the energy slope is generated by using closing operation. In addition, the fast closing operation is proposed to accelerate the processing time of closing operation. For performance evaluation, we compare our method with previous active contour model-based face tracking methods using a visual inspection, robustness test and processing time. Experimental results show that our method can effectively track the face with large movement and robustly converge to the optimal position even in frames with complicated background.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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