In this paper, efficient tracking of a moving object using optimal representative blocks is implemented by a mobile robot with a pan-tilt camera. The key idea comes from the fact that when the image size of moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object can be improved by changing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimation using Edge Detection(ED) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data since these schemes suffer from the heavy computational load. In this paper, the optimal representative block that can reduce a lot of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative block according to the size of object in the image frame to improve the tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of-freedom active camera mounted on a mobile robot.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.136-141
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2009
This paper proposed a framework for handover method in continuously tracking a person of interest across cooperative pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. The algorithm here is based on a robust non-parametric technique for climbing density gradients to find the peak of probability distributions called the mean shift algorithm. Most tracking algorithms use only one cue (such as color). The color features are not always discriminative enough for target localization because illumination or viewpoints tend to change. Moreover the background may be of a color similar to that of the target. In our proposed system, the continuous person tracking across cooperative PTZ cameras by mean shift tracking that using color and shape histogram to be feature distributions. Color and shape distributions of interested person are used to register the target person across cameras. For the first camera, we select interested person for tracking using skin color, cloth color and boundary of body. To handover tracking process between two cameras, the second camera receives color and shape cues of a target person from the first camera and using linear color calibration to help with handover process. Our experimental results demonstrate color and shape feature in mean shift algorithm is capable for continuously and accurately track the target person across cameras.
A stereo vision analysis was performed for motion and depth control of unmanned vehicles. In stereo vision, the depth information in three-dimensional coordinates can be obtained by triangulation after identifying points between the stereo image. However, there are always triangulation errors due to several reasons. Such errors in the vision triangulation can be alleviated by careful arrangement of the camera position and orientation. In this paper, an approach to the determination of the optimal position and orientation of camera is presented for unmanned vehicles.
The automatic construction of large, high-resolution image mosaics is an active area of reasearch in the fields of photogrammetry, computer vision, image processing, and computer graphics. In this study, we describe a automatic mosaicing method that makes a panorama from images by placing camera in a emitted-grid. In the images captured by cameras, there must be a matched area and the area is in the particular area of the image. Initial transformation matrix, there(ore, is calculated from points searched in the partial area. It is possible to find best transformation matrix by Levenberg-Marquardt method. Finally, each images are multiplied by blending function and stitched by the transformation matrix to complete panoramic image.
The leading paradigm of dentistry had been focused on the rehabilitation treatment that identifies active caries, manages them surgically, and restores their original functions. However, changes in the external environment including the current disease prevalence require dentistry to have a paradigm shift. The new paradigm suggests the detection of caries in their earlier stages over the visual diagnosis of cavities, and the reversal of the incipient caries by non-surgical approach. For this to be achieved, a high-technology detection device recognizing changes in the earlier stages which can not he visually observed is needed. Development of early caries detection device has recently become a major issue in preventive dentistry on account of this need, and QLF(Quantitified Light induced Fluorescence) conspicuously stands out among the newly released devices. In this study, the fundamental concept of QLF(Quantitified Light induced Fluorescence) and the possible clinical applications of the earlier intraoral camera model as well as the recently designed digital camera model will be discussed.
In this paper, the authors consider a gimbal system in which a camera is installed to reconnoiter the objects or targets. The issue for this considered system is to obtain information with good quality always. To achieve given objective, it is necessary to control the gimbal system with accurate rotation angle and speed. In this paper, the authors design a robust control system based on $H_{\infty}$ control framework. The controller is designed using a plant model obtained by experiment and simulation. And the experiment result with good control performance is presented.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.931-933
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2005
감시 시스템에서 많이 사용되는 팬틸트줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라로 객체 검출과 추적을 할 때 카메라를 섬세하게 제어하는 것이 중요하다. 본 논문은 팬틸트줌 카메라를 이용하여 얼굴을 검출 및 추적하는 감시 시스템 구성과 카메라 제어 방법을 제안한다. 얼굴 검출을 위해서 P. Viola가 제안한 Haar-like feature를 이용한 빠른 객체 검출방법을 이용하고 얼굴 추적을 위해서 CAMSHIFT와 AAM을 이용하여 얼굴 추적과 얼굴 특징 정보 추출이 가능한 감시 시스템 구현을 하였다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.8
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pp.678-687
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2005
This paper describes a relative localization algorithm using odometry data and consecutive local maps. The purpose of this paper is the odometry error correction using the area matching of two consecutive local maps. The local map is built up using a sensor module with dual laser beams and USB camera. The range data form the sensor module is measured using the structured lighting technique (active stereo method). The advantage in using the sensor module is to be able to get a local map at once within the camera view angle. With this advantage, we propose the AVS (Aligned View Sector) matching algorithm for. correction of the pose error (translational and rotational error). In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.9
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pp.797-801
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2013
Visible light communication (VLC) is a rapidly growing area of research and applications, due to the potential and predicted high efficiency of bandwidth. One of the key challenges in VLC technology is the choice of devices which are going to be deployed VLC features. Smartphone rationally uses the most widely deployed visible light sensor i.e. image sensor in camera, which could be used to receive the intensity modulated data. Image sensor based VLC system would be the most deployable scenario but initially the capacity was not much attractive compared with photodetector based VLC system. Here, the spatial multiplexing is proposed in MIMO based VLC system to increase the system capacity by utilizing the property of spatial separation of optical light sources in smartphone's camera module. The active pixels of imaging plane act as the multiple receivers which could be able to use on MIMO spatial multiplexing to enhance the system performance.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.4
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pp.447-459
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2013
Many problems need to be solved before vision systems can actually be applied in industry, such as the precision of the kinematics model of the robot control algorithm based on visual information, active compensation of the camera's focal length and orientation during the movement of the robot, and understanding the mapping of the physical 3-D space into 2-D camera coordinates. An algorithm is proposed to enable robot to move actively even if the relative positions between the camera and the robot is unknown. To solve the correction problem, this study proposes vision system model with six camera parameters. To develop the robot vision control algorithm, the N-R and EKF methods are applied to the vision system model. Finally, the position accuracy and processing time of the two algorithms developed based based on the EKF and the N-R methods are compared experimentally by making the robot perform slender bar placement task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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