Human activity recognition in real time is a challenging task. Recently, a plethora of studies has been proposed using deep learning architectures. The implementation of these architectures requires the high computing power of the machine and a massive database. However, handcrafted features-based machine learning models need less computing power and very accurate where features are effectively extracted. In this study, we propose a handcrafted model based on three-dimensional sequential skeleton data. The human body skeleton movement over a frame is computed through joint positions in a frame. The joints of these skeletal frames are projected into two-dimensional space, forming a "movement polygon." These polygons are further transformed into a one-dimensional space by computing amplitudes at different angles from the centroid of polygons. The feature vector is formed by the sampling of these amplitudes at different angles. The performance of the algorithm is evaluated using a support vector machine on four public datasets: MSR Action3D, Berkeley MHAD, TST Fall Detection, and NTU-RGB+D, and the highest accuracies achieved on these datasets are 94.13%, 93.34%, 95.7%, and 86.8%, respectively. These accuracies are compared with similar state-of-the-art and show superior performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.129-138
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2022
With the increasing reliance of computing systems in our everyday life, there is always a constant need to improve the ways users can interact with such systems in a more natural, effective, and convenient way. In the initial computing revolution, the interaction between the humans and machines have been limited. The machines were not necessarily meant to be intelligent. This begged for the need to develop systems that could automatically identify and interpret our actions. Automatic gesture recognition is one of the popular methods users can control systems with their gestures. This includes various kinds of tracking including the whole body, hands, head, face, etc. We also touch upon a different line of work including Brain-Computer Interface (BCI), Electromyography (EMG) as potential additions to the gesture recognition regime. In this work, we present an overview of several applications of automated gesture recognition systems and a brief look at the popular methods employed.
In general. social cognition for a disabled person seemed that he was limited aspects of emotion and psychology. Thus he was rejected. avoided. worthless and not accepted. People who have been raised in an ethnic collectivity often acquire from that experience not only basic conceps and attitudes toward health and illness but also fundamental styles of interpersonal behavior and concerns about the world. The effects of this enculuration carryover into health- care situation and also become an important influence on personal activities devoted to health maintenance and disease prevention. Our Korean culture is a state of tradition Confucianism. respects his honor and external feature. Therefore recognition of a disabled person is more specipic. This study uses Walker and Avant's process of concept analysis. The concep of recognition of disabilty can be defined as follows : Recognition of disability is a person's conscious process of sensation. perception. memory and thought and is constructed from value. attitude. emotion and expierince which is dynamics. and in everyday life is feeling that basic activity is not free and occurs interaction of envionment. Attributes of disability recognition are defined as 1) It is feeling that basic activity of his daily life is not free in everyday life. 2) It is a person's conscious process of sensation. perception. memory and thought. 3) It occurs interaction of enviornment. 4) It is constructed from value. attitude. emotion and experience. 5) it is dynamics ( changing but not stasis). Nurse is always suppoted and pushed him. She plans institutional and situational surroundings.
이 연구의 목적은 창의적 체험활동의 하위 영역인 동아리활동에 대한 공업계 고등학교 교사들의 인식을 조사하여, 향후 공업계 고등학교의 특성에 맞는 창의적 체험활동을 할 수 있도록 바람직한 방향을 제시하는데 필요한 기초 자료를 제공하는 것이다. 이 연구의 응답자는 전국의 공업계 고등학교에 재직 중인 교사 393명이고, 동아리활동에 대한 5개 영역 32개 분야의 문항(중요도, 반영도)으로 구성된 설문지를 활용하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 동아리활동 영역에서 중요도 분석 결과, '학술 활동'은 '발명', '문화 예술 활 동'은 '영상예술', '스포츠 활동'은 '도전활동', '실습 노작 활동'은 '학교 특성화 전공', '청소년 단체 활동'은 '스카우트연맹'과 '청소년적십자'가 가장 높게 나타났다. 둘째, 동아리활동의 영역에서 반영도 분석 결과 '학술 활동', '문화 예술 활동' 및 '스포츠 활동' 영역은 대체적으로 공업계 고등학교 교사들이 생각하는 중요도에 비슷하게 반영되고 있었다. 하지만 '학교 특성화 전공'을 제외한 '실습 노작 활동'과 '청소년 단체 활동'의 경우는 중요도와는 별개로 모든 분야가 잘 반영되지 않고 있는 것으로 나타났다. '실습 노작 활동'은 중요도 분석과 반영도 분석이 비슷하게 나타났지만 '청소년 단체 활동'은 중요도에 비해 반영도 값이 현저히 낮게 나타나 중요도와 반영도에 큰 차이가 있었다.
The conventional computing is a centralizing system, but it has been gradually going to develop ubiquitous computing which moves roles away from the main. The Community Computing, a new paradigm, is proposed to implement environment of ubiquitous computing. In this environment, it is important to accept the user demand. Hence in this paper recognizes pattern of user's activity statistically and proposes a method of pattern estimation in community computing. In addition, user's activity varies with time and the activity has the priority We reflect these. Also, we improve accuracy of the method through Knowledge Base organization and the feedback system. We make program using Microsoft Visual C++ for evaluating performance of proposed method, then simulate it. We can confirm it from the experiment result that using proposal method is better in environment of community computing.
This paper proposed a human body posture recognition program based on haar-like feature and hand activity detection. Its distinguishing features are the combination of face detection and motion detection. Firstly, the program uses the haar-like feature face detection to receive the location of human face. The haar-like feature is provided with the advantages of speed. It means the less amount of calculation the haar-like feature can exclude a large number of interference, and it can discriminate human face more accurately, and achieve the face position. Then the program uses the frame subtraction to achieve the position of human body motion. This method is provided with good performance of the motion detection. Afterwards, the program recognises the human body motion by calculating the relationship of the face position with the position of human body motion contour. By the test, we know that the recognition rate of this algorithm is more than 92%. The results show that, this algorithm can achieve the result quickly, and guarantee the exactitude of the result.
Kim, Joong-Sun;Yang, Mi-Young;Son, Yeong-Hoon;Kim, Sung-Ho;Kim, Jong-Choon;Kim, Seung-Joon;Lee, Yong-Duk;Shin, Tae-Kyun;Moon, Chang-Jong
Toxicological Research
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제24권3호
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pp.183-188
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2008
The behavioral phenotypes of out-bred ICR mice were compared with those of in-bred C57BL/6 and BALB/c mice. In particular, this study examined the locomotor activity and two forms of hippocampus-dependent learning paradigms, passive avoidance and object recognition memory. The basal open-field activity of the ICR strain was greater than that of the C57BL/6 and BALB/c strains. In the passive avoidance task, all the mice showed a significant increase in the cross-over latency when tested 24 hours after training. The strength of memory retention in the ICR mice was relatively weak and measurable, as indicated by the shorter cross-over latency than the C57BL/6 and BALB/c mice. In the object recognition memory test, all strains had a significant preference for the novel object during testing. The index for the preference of a novel object was lower for the ICR and BALB/c mice. Nevertheless, the variance and the standard deviation in these strains were comparable. Overall, these results confirm the strain differences on locomotor activity and hippocampus-dependent learning and memory in mice.
본 연구는 지체장애인들의 운동참여와 심박변이도(HRV), 표정정서인식력의 인과관계를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 목적표집법(purposive sampling)을 이용하여, 장애인 볼링 및 론볼대회에 참여한 참가자와 충남지역의 생활체육 운동 프로그램에 참여하는 지체장애인 139명을 대상으로 하였다. 경기장과 클럽활동 시설에 직접 방문하여 연구목적을 구체적으로 설명을 한 후, 연구 참여에 동의한 대상자에 한해 운동량, 심박변이도(HRV), 표정정서인식력을 측정하였다. 측정된 결과는 SPSS 18.0, Amos 18.0 프로그램을 이용하여 평균 및 표준편차, 상관분석, 구조방정식모형을 분석되었고, 그 결과, 지체장애인들의 운동량은 자율신경계의 교감활성도와 부교감 활성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인들의 운동경력은 LF/HF에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 부교감 활성도에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인의 교감활성도는 기쁨 정서인식력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 운동량은 슬픔 정서인식력에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과가 지체장애인의 자율신경계와 표정정서인식력에 어떻게 관련성이 있는지 그 메카니즘에 대해 논의되었다.
Moon, Byung-Jo;Vipond, I. Barry;Halford, Stephen E.
BMB Reports
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제29권2호
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pp.99-104
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1996
Site-directed substitutions were made to change the Ile91 of restriction endonuclease EcoRV to either Val, Ala or Gly to identify the role of Ile91 in recognition and catalysis, since substitution of Ile91 with Leu afforded dramatic effects on the activity and properties of restriction endonuclease EcoRV. These changes alter the size of the hydrophobic side chain at position 91 and thus might have revealed the reason for the altered phenotype of Ile91Leu. However, the properties of Ile91Val and Ile91Ala mutants were much like wild type EcoRV, in both activity and metal ion preference. Ile91Gly had very little activity with either $Mg^{2+}$ or $Mn^{2+}$ as cofactors. To try to understand the unusual $Mn^{2+}$ profile of the Ile91Leu mutant, two double mutants, Ile91Leu;Asp90Asn and Ile91Leu;Glu45Met were created. Both double mutants were seriously disabled by the second amino acid change. Ile91Leu;Glu45Met had some residual activity in the $Mn^{2+}$ reaction buffer, whereas the Ile91Leu;Asp90Asn displayed no detectable activity.
This paper describes a new parameter for voice activity detection which serves as a front-end part for automatic speech recognition systems. The new parameter called run-ratio is derived from the runs test statistic which is used in the statistical test for randomness of a given sequence. The run-ratio parameter has the property that the values of the parameter for the random sequence are about 1. To apply the run-ratio parameter into the voice activity detection method, it is assumed that the samples of an inputted audio signal should be converted to binary sequences of positive and negative values. Then, the silence region in the audio signal can be regarded as random sequences so that their values of the run-ratio would be about 1. The run-ratio for the voiced region has far lower values than 1 and for fricative sounds higher values than 1. Therefore, the parameter can discriminate speech signals from the background sounds by using the newly derived run-ratio parameter. The proposed voice activity detector outperformed the conventional energy-based detector in the sense of error mean and variance, small deviation from true speech boundaries, and low chance of missing real utterances
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[게시일 2004년 10월 1일]
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