The general problems of recovering 3D for 2D imagery require the depth information for each picture element form focus. The manual creation of those 3D models is consuming time and cost expensive. The goal in this paper is to simplify the depth estimation algorithm that extracts the depth information of every region from monocular image sequence with camera translation to implement 3D video in realtime. The paper is based on the property that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth information. Full-search motion estimation based on block matching algorithm is exploited at first step and ten, motion vectors are compensated for the effect by camera rotation and zooming. We have introduced the algorithm that estimates motion of object by analysis of monocular motion picture and also calculates the averages of frame depth and relative depth of region to the average depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near object or a distant object is in accord with relative depth that human visual system recognizes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1208-1215
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2006
In this paper, we propose an algorithm that creates three-dimensional (3D) stereoscopic video from two-dimensional (2D) video encoded by H.264 instead of using the conventional stereo-camera process. Motion information of each frame can be obtained by the given motion vectors in most of videos encoded by MPEG standards. Especially, we have accurate motion vectors for H.264 streams because of the availability of a variety of block sizes. 2D/3D video conversion algorithm proposed in this paper can create the left and right images that correspond to the original image by using cut detection method, delay factors, motion types, and image types. We usually have consistent motion type na direction in a given cut because each frame in the same cut has high correlation. We show the improved performance of the proposed algorithm through experimental results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.10
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pp.40-45
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2009
In this paper, we introduce a mobile-type tiny sensor device that can classify the activities of daily living based on the state-dependent motion analysis using a 3-axial accelerometer in real-time. The device consists of an accelerometer, GPS module, 32bit micro-controller for sensor data processing and activity classification, and a bluetooth module for wireless data communication. The size of device is 50*47*14(mm) and lasts about 10 hours in operation-mode and 160 hours in stand-by mode. Up to now, the device can recognize three user activities ("Upright", "Running", "Walking") based on the decision tree. This tree is constructed by the pre-learning process to activities of subjects. The accuracy rate of recognizing activities is over 90% for various subjects.
This paper presents calorie expenditure prediction model of daily activity of elderly living alone for LBS(Location Based Service) applications. The proposed method is to describe the daily activity patterns of older adult using PIR (Passive InfraRed) motion sensors and to examine the relationships between physical activity and calorie expenditure. The developed motion detecting system is composed of a sensing system and a server system. The motion detecting system is a set of wireless sensor nodes which has PIR sensor to detect a motion of elder. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to caregivers for more effective services. The experiment results show the adaptability and feasibility of the calorie expenditure model.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.2
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pp.7-14
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2002
This paper proposes a camera motion estimation technique using special relations of motion vectors of geometrically symmetrical triple points of two consecutive views of single camera. The proposed technique uses camera-induced motion vectors and their relations other than feature points and epioplar constraints. As contrast to the time consuming iterations or numerical methods in the calculation of E-matrix or F-matrix induced by epipolar constraints, the proposed technique calculates camera motion parameters such as panning, tilting, rolling, and zooming at once by applying the proposed linear equation sets to the motion vectors. And by devised background discriminants, it effectively reflects only the background region into the calculation of motion parameters, thus making the calculation more accurate and fast enough to accommodate MPEG-4 requirements. Experimental results on various types of sequences show the validity and the broad applicability of the proposed technique.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3566-3575
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2000
In this paper, we propose an simple and efficient method to estunate the camera operation by using compressed information, which is extracted diracily from MPEG2 stream without complete decoding. In the method, the motion vector is converted into approximate optical flow by using the feature of predicted frame, because the motion vector in MPEG2 video stream is not regular sequene. And they are used to estimate the camera operation, which consist of pan, and zoom by Hough transform technique. The method provided better results than the least square method for video stream of basketball and socer games. The proposed method can have a reduced computational complexity because the information is directiv abtained in compressed domain. Additionally it can be a useful technology in content-based searching and analysis of video information. Also, the estimatd cameral operationis applicable in searching or tracking objects in MPEG2 video stream without decoding.
Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.1
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pp.30-38
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2003
This paper presents an efficient region-based motion segmentation method for segmenting of moving objects in a traffic scene with a focus on a Video Monitoring System (VMS). The presented method consists of two phases: motion detection and motion segmentation. Using the adaptive thresholding technique, the differences between two consecutive frames are analyzed to detect the movements of objects in a scene. To segment the detected regions into meaningful objects which have the similar intensity and motion information, the regions are initially segmented using a k-means clustering algorithm and then, the neighboring regions with the similar motion information are merged. Since we deal with not the whole image, but the detected regions in the segmentation phase, the computational cost is reduced dramatically. Experimental results demonstrate robustness in the occlusions among multiple moving objects and the change in environmental conditions as well.
In this study, I will describe the difference in operating methods centered on the game operating system between beginners and expert groups in MORPG PC games and focus on the methodology to analyze them. First of all, a hypothesis was established to distinguish between beginners and expert groups based on the manipulation system of character movements commonly used in MORPG, and through this distinction, it was analyzed whether finger movement data and key stroke data related to the manipulation system can be significantly used in the future. Based on these analysis results, it was found that the analysis methodology that combines finger motion data and key stroke analysis is meaningful as a user test methodology for the PC MORPG game operating system in the future.
The purpose of this study is to analyze motion-induced dose error generated by each tumor motion parameters of irregular tumor motion in helical tomotherapy. To understand the effect of the irregular tumor motion, a simple analytical model was simulated. Moving cases that has tumor motion were divided into a slightly irregular tumor motion case, a large irregular tumor motion case and a patient case. The slightly irregular tumor motion case was simulated with a variability of 10% in the tumor motion parameters of amplitude (amplitude case), period (period case), and baseline (baseline case), while the large irregular tumor motion case was simulated with a variability of 40%. In the phase case, the initial phase of the tumor motion was divided into end inhale, mid exhale, end exhale, and mid inhale; the simulated dose profiles for each case were compared. The patient case was also investigated to verify the motion-induced dose error in 'clinical-like' conditions. According to the simulation process, the dose profile was calculated. The moving case was compared with the static case that has no tumor motion. In the amplitude, period, baseline cases, the results show that the motion-induced dose error in the large irregular tumor motion case was larger than that in the slightly irregular tumor motion case or regular tumor motion case. Because the offset effect was inversely proportion to irregularity of tumor motion, offset effect was smaller in the large irregular tumor motion case than the slightly irregular tumor motion case or regular tumor motion case. In the phase case, the larger dose discrepancy was observed in the irregular tumor motion case than regular tumor motion case. A larger motion-induced dose error was also observed in the patient case than in the regular tumor motion case. This study analyzed motion-induced dose error as a function of each tumor motion parameters of irregular tumor motion during helical tomotherapy. The analysis showed that variability control of irregular tumor motion is important. We believe that the variability of irregular tumor motion can be reduced by using abdominal compression and respiratory training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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