본 논문은 인체 감지 센서 모듈 및 그에 의한 관리 시스템의 구현 및 개선 방안에 관한 것으로, 구체적으로는 초음파 센서에 의하여 화장실 변기의 사용 여부를 탐지하는 인체 감지 센서 모듈과 각각의 화장실에 설치된 인체 감지 센서 모듈을 이용하여 건물 전체의 화장실의 상태를 제어할 수 있도록 하는 관리 시스템에 관한 것이다. 제안된 인체 감지 센서 모듈은 인체의 이동 여부를 탐지하는 탐지 센서, 변기로부터 일정 거리에 위치하는 인체를 탐지하는 것에 의하여 변기의 사용 여부를 감지하는 접촉 센서로 구성되고, 관리 시스템은 탐지 센서와 접촉 센서로부터 전송된 신호를 처리하는 제어 유닛, 탐지 센서와 접촉 센서로부터 전달된 신호의 처리에 따라 개폐가 제어되는 전자 개폐 밸브 및 작동 상태에 대한 정보를 저장하고 일정 주기로 전송하는 근거리 무선 통신 유닛을 포함한다.
Until now, it has not been well known for Far-infrared(FIR) how to affect to the human body. We introduced and presumed the mechanism of FIR based on molecular biology in this study, as below. The human body is composed of proteins which get easily changed by a thermal factor (about 42 $^{\circ}$C over). FIR with low temperature can deeply penetrate on the human body composed things without troublesome, since FIR has effectively operated on the human body at low temperature (35-40 $^{\circ}$C). When FIR penetrated on the human body, it would inhibit the abnormal genes and cells expression, and then information of DNA and RNA would be reexpressed for arranging DNA and RNA abnormal state. As FIR's receptors in the body, it colud be presumed that N-glycosyl linkage of purine and deoxyribose, RNA splicing process, and heat shock protein.
Background : As each human has a look in the face of oneself, he or she has a look of him or herself in the shape of the body also. And for the shape of the body which gives a big clue in diagnosis in musculoskeletal disorders. Therefor many means are used and developed for diagnosis through body shape or posture analysis for musculoskeletal disorders. X-ray, CT, MRI has been used for diagnosis through image in this way to tell about the inside of the human body. On the other side, moire topography was used for information about the exterior of the human body, but yet only minimal information such as the number of contour lines in each side was available. Therefor there were a few studies to use moire topography or other methods to get information about the surface of the human body in numeric values. The instrument used in this study which is a laser projection moire, is another trial to get numeric data about the surface of the human body. The instrument is composed of laser projector and a computer software to recompose and analyse the image data into depth, height, angle and length. Objectives : The study was focused on whether the instrument is reliable for clinic use, and to seek the proper environment and posture for the examination, and among the data the software provides, which items are more reliable and useful. Methods : For reproductivity and repeatability, 4 testers tested 2 persons. And to how if the body shape changes according to the posture and which posture gives the most reliable data, the test was performed in 6 different positions. Results : Result, the instrument showed sufficient repeatability and reproductivity for clinical use. And among the items the software provides, the length of the back, the angle of the back in the sagittal and coronal plane showed reliable results. And there was difference in the results according to the posture, and Therefor, in following studies using this instrument or similar type of posture analysing instruments, the length of the back, the angle of the back in the sagittal and coronal plane could be reliable item to use.
Recently, human body modeling with muscle deformation has become an attractive research area in computer animation. There are many modeling tools available for solids such as mechanical part. However, there are many limitations of these conventional methods in modeling flexible objects with delicate motions and shapes such as human bodies. In this paper we present a new modeling technique for human body with muscle deformation. Each muscle is represented as a generalized cylinder and its shape deformation is computed using simple algorithm. The human body is a union of muscles, bones, organs, etc. The modeling data are obtained from the information on the human anatomy. To demonstrate the feasibility of our method, we model several arm muscles and simulate the skin deformation. As a result we have obtained a realistic shape deformation.
This paper presents multimodal image fusion with human pose for detecting abnormal human behaviors in low illumination conditions. Detecting human behaviors in low illumination conditions is challenging due to its limited visibility of the objects of interest in the scene. Multimodal image fusion simultaneously combines visual information in the visible spectrum and thermal radiation information in the long-wave infrared spectrum. We propose an abnormal event detection scheme based on the multimodal fused image and the human poses using the keypoints to characterize the action of the human body. Our method assumes that human behaviors are well correlated to body keypoints such as shoulders, elbows, wrists, hips. In detail, we extracted the human keypoint coordinates from human targets in multimodal fused videos. The coordinate values are used as inputs to train a multilayer perceptron network to classify human behaviors as normal or abnormal. Our experiment demonstrates a significant result on multimodal imaging dataset. The proposed model can capture the complex distribution pattern for both normal and abnormal behaviors.
The effects of electromagnetic wave in very low frequency band on human body. It's effects on human body in the LRT(Light Rail Transit) are measured and tested at the test track in Kyongsan. The measured results are analyzed by the criterion announced by Ministry of information and communication in republic of Korea.
Vu, Thi Ly;Do, Trung Dung;Jin, Cheng-Bin;Li, Shengzhe;Nguyen, Van Huan;Kim, Hakil;Lee, Chongho
Journal of Computing Science and Engineering
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제9권1호
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pp.29-38
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2015
Human action recognition has become an important research topic in computer vision area recently due to many applications in the real world, such as video surveillance, video retrieval, video analysis, and human-computer interaction. The goal of this paper is to evaluate descriptors which have recently been used in action recognition, namely Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Histogram of Optical Flow (HOF). This paper also proposes new descriptors to represent the change of points within each part of a human body, caused by actions named as Histogram of Changing Points (HCP) and so-called Average Speed (AS) which measures the average speed of actions. The descriptors are combined to build a strong descriptor to represent human actions by modeling the information about appearance, local motion, and changes on each part of the body, as well as motion speed. The effectiveness of these new descriptors is evaluated in the experiments on KTH and Hollywood datasets.
Survey was conducted on 201 female college students who in at the university to analyze perceptions and satisfaction levels about their body shapes. Results revealed that the Chinese female students recognized that they had broader shoulder angles, bigger breasts and longer calves and legs than Korean female students whereas the Korean female students had larger hip and thigh circumference than Chinese female students. It was found that the Chinese female students had preference for drooping shoulders while the Korean students perceived themselves as thinner and have longer arms, fingers, waist measurement, torso thickness, calves, feet and legs are ideal body shapes. The results of this study show that body weight, height and chest size have a lot of influence on it and the Korean female students were less satisfied their body shape compared with the Chinese female college students. The correlation analysis indicated that body shapes were an important indicator of satisfaction and the thinner the body shape, chest, thigh, waist, finger, arms, the greater the satisfactions.
Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.
본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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