This paper describes a new feature based tracking system that can track moving objects with a pan-tilt camera. We extract corner features of the scene and tracks the features using filtering, The global motion energy caused by camera movement is eliminated by finding the maximal matching position between consecutive frames using Pyramidal template matching. The region of moving object is segmented by clustering the motion trajectories and command the pan-tilt controller to follow the object such that the object will always lie at the center of the camera. The proposed system has demonstrated good performance for several video sequences.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 이용하여 움직임 분석에 적합한 디스크립터를 제안한다. 배경과 이동객체를 분리하기 위하여 배경학습을 행한다. 연속적으로 추출된 이동객체의 1차 모멘트를 이용하여 각 객체별로 이동 궤적을 추출한다. 연결 리스트를 이용하여 객체별로 추출된 1차 모멘트를 관리한다. 디스크립터는 격자 형태로 미리 지정된 9개의 지점 근방에 포함되는 이동객체의 1차 모멘트 좌표와 객체가 화면에 출현하는 시작 프레임 번호, 화면에서 사라지는 마지막 프레임 번호로 구성된다. 제안하는 전역 및 지역 특징 융합 디스크립터에 의한 비디오 검색은 둘 중 하나의 특징을 사용하는 기존의 방법에 비하여 효과적임을 확인하였다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 이용하여 움직임 분석에 적합한 디스크립터를 제안한다. 배경과 이동객체를 분리하기 위하여 배경학습을 행한다. 연속적으로 추출된 이동객체의 1차 모멘트를 이용하여 각 객체별로 이동 궤적을 추출한다. 연결 리스트를 이용하여 객체별로 추출된 1차 모멘트를 관리한다. 디스크립터는 격자 형태로 미리 지정된 9개의 지점 근방에 포함되는 이동객체의 1차 모멘트 좌표와 객체가 화면에 출현하는 시작 프레임 번호, 화면에서 사라지는 마지막 프레임 번호로 구성된다. 제안하는 전역 및 지역 특징융합 디스크립터에 의한 비디오 검색은 둘 중 하나의 특징을 사용하는 기존의 방법에 비하여 효과적임을 확인하였다.
본 논문은 동영상의 시각적 특징을 추출하는 MPEG CDVA 표준 기술에서 개별 프레임의 전역적인 특징을 표현하는 scalable Fisher vector (SCFV)의 새로운 압축 방법을 제안한다. CDVA 표준은 전역 특징 서술자에 대한 시간적 중복성 제거 기법을 도입하였으며, 구체적으로 부호화 단위 세그먼트 내의 SCFV 들이 서로 유사할 가능성이 높다는 점을 활용하여 SCFV에 대한 차분을 부호화하는 방식을 사용하고 있다. 그러나 SCFV의 구조적 특징에 의해 SCFV의 차분을 부호화 한 결과물이 원본 데이터보다도 용량이 큰 경우가 발생하게 된다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해 비대칭적 SCFV의 차분 계산 방법과 변경된 SCFV 차분을 활용하여 원본 SCFV를 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. FIVR 데이터셋을 활용한 실험결과는 전역 특징 서술자의 압축 효율이 기존 CDVA Experimental Model에 대비하여 유의미하게 증가함을 보여준다.
본 논문에서는 근래의 필기체 한글인식에서 상요되고 있는 특징들의 인식 성능을 비교한다.본 연구는 인식률 뿐만 아니라 인식시스템의 효율성을 향상시키기 위한 특징 선택의 기반을 마련함에 그 목적이 있다.특징성능 비교를 위해 그 특징들의 특성들을 분석하였고,그 특성에 따라 특징들을 전역적 특징(영상변환,통계적 특징,지역/위상적 특징의 3가지 종류로 분류하였다.각 종류별로 한글 자소 특징을 나타내는데 적합한 특징들을 4-5가지씩 선정하였고,인식실험을 한글의 초성자음,횡모음,종모음별로 수행하였다. 실험에 사용된 인식기로는 오류역전파 알고리즘으로 학습된 은닉층이 하나인 다층 퍼셉트론이 사용되었다.실험에 사용된 학습 및 시험용 데이타는 PE92중 30벌이다.실험결과를 보면,1)지역/위상적 특징들이 다른 종류의 특징들보다 인식 성능이 우수하였으며,2) 통계적 특징 중에서는 망 특징과 투영특징이,전역적인 특징들 중에서는 왈쉬특징과 DCT특징이,지역/위상적 특징에서는 윤곽선 위상변화 특징과 오목성 특징이 각각 성능이 우수하였다.
Purpose: In this logistics disturbance period, this study conducts research of distribution and logistics firms in Korea. The purpose of this exploratory research is to analyze global competitive capability influence on business performance. And give managerial implications and contribute to academics. Research design, data, and methodology: This research empirically analyzes the relationship between global competitive capability and business performance. As for business performance this research considered non-financial performance and measured with business performance fulfillment. As for antecedent variables, this research measured three global competitive capability constructs; preparation, utilization, intensive capability. And each construct includes two capability concepts. This study used 2,316 executing direct export distribution and logistics industry firmsfrom KOTRA's GCL data. This research used frequency analysis, reliability analysis, correlation analysis, and step-wise regression analysis by SPSS26. Results: The result shows that all the variables except export infra showed statistically significant. As results show, mid/long strategy & global mind of preparation capability, both communication and marketing of utilization capability and market strategy and product/goods/service of intensive capability give a positive influence on business performance fulfillment. Conclusions: Based on the results, this research provide implication for practical management, contribution to academic, and suggestion for feature research.
Since degraded region of input image can cause false minutiae which lead to decrease identification performance, use minutiae belong to only good quality to ensure true minutiae. This paper suggests image quality measuring method with respect to local and global orientation of ridges. In order to verify a suggested method, PDFs of quality indices derived by local and global feature are computed and then, classifying each image block using Bayesian decision theory.
This paper analyzes properties of the recently developed nonlinear optimization method, Dynamic Encoding Algorithm for Searches (DEAS) [1]. DEAS locates local minima with binary strings (or binary matrices for multi-dimensional problems) by iterating the two operators; bisectional search (BSS) and unidirectional search (UDS). BSS increases binary strings by one digit (i.e., zero or one), while UDS performs increment or decrement to binary strings with no change of string length. Owing to these search routines, DEAS retains the optimization capability that combines the special features of several conventional optimization methods. In this paper, a special feature of BSS and UDS in DEAS is analyzed. In addition, a effective global search strategy is established by using information of DEAS. Effectiveness of the proposed global search strategy is validated through the well-known benchmark functions.
In this paper, we propose an integrated algorithm for scene recognition, which has been a challenging computer vision problem, with application to mobile robot localization. The proposed scene recognition method utilizes SIFT and visual words as local-level features and GIST as a global-level feature. As local-level and global-level features complement each other, it results in improved performance for scene recognition. This improved algorithm is of low computational complexity and robust to image distortions.
We present an implementation of particle filter algorithm for global localization and kidnap recovery of mobile robot. Firstly, we propose an algorithm for efficient particle initialization using sonar line features. And then, the average likelihood and entropy of normalized weights are used as a quality measure of pose estimation. Finally, we propose an active kidnap recovery by adding new particle set. New and independent particle set can be initialized by monitoring two quality measures. Added particle set can re-estimate the pose of kidnapped robot. Experimental results demonstrate the capability of our global localization and kidnap recovery algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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