2D 영상의 특징점을 추적하는 이산동적 모델을 고안한다. 종래의 스네이크 접근은 내외 추진력으로 구성된 에너지함수를 최소화하도록 구획을 변형시켜가면서 영상 내의 원하는 특징에 밀착시켜간다. 이 때 스네이크화소를 중심한 인접화소군은 사각형 같은 평면 2차 행렬이다. 본 논문에서는 유사 특성점들을 상호 연결하는 모델 구조를 제시한다. 에너지모델은 그 국부최소점이 활성처리에 유용한 교차 해법에 적합하도록 설계한다. 추적시 선 형태의 1차 행렬 블록을 사용한다. 진행 방향의 반대 끝 라인으로부터 굴곡상태를 만족하는 시발점들을 선정하고 에너지 최소처리를 통해 이웃 라인으로 순차 자동 이동한다. 추적 경로는 상승 하강점 또는 극대 극소점과 같은 굴곡 한계에 의존한다. 이와 같은 층위적 접근은 인접데이터 라인 사이에 수직 또는 수평 방향으로 높은 상관성을 갖는 일방향 특성이 있는 디지털 영상의 특징점 추적에 유용하다. 그리고 인체 경동맥초음파영상에서 그 내 외막 시점을 추적하는 실험으로 알고리즘의 효과를 확인하였다.
The aim of this paper is to present the methodology for hand tracking and hand gesture recognition. The detected hand and gesture can be used to implement the non-contact mouse. We had developed a MP3 player using this technology controlling the computer instead of mouse. In this algorithm, we first do a pre-processing to every frame which including lighting compensation and background filtration to reducing the adverse impact on correctness of hand tracking and hand gesture recognition. Secondly, YCbCr skin-color likelihood algorithm is used to detecting the hand area. Then, we used Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) algorithm to tracking hand. As the formula-based region of interest is square, the hand is closer to rectangular. We have improved the formula of the search window to get a much suitable search window for hand. And then, Support Vector Machines (SVM) algorithm is used for hand gesture recognition. For training the system, we collected 1500 hand gesture pictures of 5 hand gestures. Finally we have performed extensive experiment on a Windows XP system to evaluate the efficiency of the proposed scheme. The hand tracking correct rate is 96% and the hand gestures average correct rate is 95%.
한글 본 논문에서는 개방된 광역을 대상으로 하는 옥외 증강현실을 위한 관측점 트래킹 시스템을 구현하였다. 옥외용 증강현실 시스템은 관측점이 이동하면 주위환경이 변하기 때문에 이동체의 위치와 관측시점의 위치를 트래킹 해야만 실제영상과 가상영상의 정확한 정합이 가능하다. 따라서 옥외용 증강현실의 전역 트래킹은 이동체의 위치와 방향을 추적하는 시스템이므로 GPS를 응용하여 구현하였다. 지역 트래킹 시스템은 이동할 때 현재 위치에서 이동체 내부의 사용자가 바라보는 시점의 변화를 추적하기 위한 장치이므로 제한된 영역에서 시점 트래킹이 가능한 광학식 위치 추적 시스템을 사용하여 구현하였다. 따라서 본 논문은 실제 영상과 실시간으로 트래킹된 가상정보를 정합함으로서 제한적이지만 옥외용 증강현실 시스템의 응용분야에 적용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 다양한 조명하에서 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선을 이용한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
본 연구는 유아 시선 추적 연구의 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 유아를 대상으로 하는 시선 추적 장치를 개발하여, 자료수집 기능을 실험하는데 목적을 두었다. 시선 추적은 눈의 위치와 움직임을 측정하고 분석하는 과정을 통하여, 인간의 인지 및 사고에 대한 과학적인 자료를 제공한다. 본 연구에서 제작한 시선 추적 장치 카메라 모듈은 국내에서 쉽게 구할 수 있는 일반 부품을 활용하여 구성하였고, 분석 소프트웨어는 Arrington Research의 Viewpoint를 사용하였다. 본 연구에서 개발된 시선 추적 장치의 정확도를 검증하기 위하여 시선 추적 전문 기업 Tobii의 시선 추적 장치에서 수집된 시선 추적 자료와 비교하였다. 시선 추적 자료 수집은 만 5세 유아 52명을 대상으로 이루어졌으며, 테스트 결과 유효도를 t 검증으로 분석한 결과 두 시스템 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 시선 추적 장치가 일정한 실험 환경 내에서 유아의 시선 추적 자료를 수집하는데 적절한 수준의 정확도를 보여준다는 것을 나타낸다.
시선추적은 NUI 기술 중의 하나로 사용자가 응시하는 곳을 추적을 통해 알아낸다. 이 기술은 텍스트를 입력하거나 GUI를 제어할 수 있도록 하고 더 나아가 사용자의 시선 분석도 가능하게 하여 상업 광고 등에 응용될 수 있도록 한다. 시선추적 시스템은 영상의 품질과 사용자 움직임의 자유도에 따라 허용범위가 달라진다. 따라서 시선추적의 정밀도를 미리 추정하는 방법이 필요하다. 시선추적의 정확도는 하드웨어적인 변수 외에도 시선추적 알고리즘을 어떻게 구현하느냐에 따라 많은 영향을 받는다. 이에 따라 본 논문에서는 영상에서 동공 중심의 가능한 최대 이동 거리의 추정으로 동공 중심이 한 픽셀 움직일 때 시선은 몇 도가 바뀌는지 즉, 이론적 최대 분해능이 얼마인지를 추정하는 방법을 제시한다.
최근 자주 발생하는 싱크 홀(sinkhole)을 정확하게 발견하고 추적하는 것은 사람 및 재산 피해를 예방하기 위해서 매우 중요하다. 그 동안 싱크 홀을 검출하기 위한 방안들이 많이 제안되었지만 지하 깊은 곳에서 발생하는 싱크 홀에 대한 검출은 완전히 해결되지 않고 있다. 또한 실시간으로 싱크 홀을 감지하고 실시간으로 경고를 발생하는 시스템은 아직 안정화되지 않은 상태이다. 본 연구는 딥 러닝과 데이터 결합에 의해 싱크 홀을 실시간으로 검출하기 위한 연구이며, 제안하는 알고리즘은 크게 바이너리 분할(binrary segmentation), 싱크 홀분류(sinkhole classification) 및 싱크 홀 추적(sinkhole tracking)의 세 가지 주요 부분으로 구성된다. 실험 결과 싱크 홀이 실시간으로 데이터 세트에서 추적 될 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 싱크 홀을 탐지하기 위해서 실제로 적용될 수 있음을 보여준다.
Outbreaks of food poisoning due to the consumption of norovirus-contaminated shellfish continue to occur. Male-specific (F+) coliphage has been suggested as an indicator of viral species due to the association with animal and human wastes. Here, we compared two methods, the double agar overlay and the quantitative real-time PCR (RT-PCR)-based method, for evaluating the applicability of F+ coliphage-based detection technique in microbial contamination tracking of shellfish samples. The RT-PCR-based method showed 1.6-39 times higher coliphage PFU values from spiked shellfish samples, in relation to the double agar overlay method. These differences indicated that the RT-PCR-based technique can detect both intact viruses and non-particle-protected viral DNA/RNA, suggesting that the RT-PCR based method could be a more efficient tool for tracking microbial contamination in shellfish. However, the virome information on F+ coliphage-contaminated oyster samples revealed that the high specificity of the RT-PCR- based method has a limitation in microbial contamination tracking due to the genomic diversity of F+ coliphages. Further research on the development of appropriate primer sets for microbial contamination tracking is therefore necessary. This study provides preliminary insight that should be examined in the search for suitable microbial contamination tracking methods to control the sanitation of shellfish and related seawater.
The paper proposes a human-following behavior of mobile robot and an intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. An ISpace is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to track a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to track the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and trackinging of the walking human with the mobile robot are presented.
This paper presents an application of intelligent modeling method to manual control system with human operator. Human operator as a part of controller is difficult to be modeled because of changes in individual characteristics and operation environment. So in these situation, a fuzzy model developed relying on the expert's experiences or trial and error may not be acceptable. To supplement the fuzzy model block, a neural network based modeling error compensator is incorporated. The feasibility of the present fuzzy-neural modeling scheme has been investigated for the real human based target tracking system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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