Most current human action recognition methods based on deep learning methods. It is required, however, a very high computational cost. In this paper, we propose an action change detection method to reduce repetitive human action recognition tasks. In reality, simple actions are often repeated and it is time consuming process to apply high cost action recognition methods on repeated actions. The proposed method decides whether action has changed. The action recognition is executed only when it has detected action change. The action change detection process is as follows. First, extract the number of non-zero pixel from motion history image and generate one-dimensional time-series data. Second, detecting action change by comparison of difference between current time trend and local extremum of time-series data and threshold. Experiments on the proposed method achieved 89% balanced accuracy on action change data and 61% reduced action recognition repetition.
Senile involution is divided into two classes : physiological senile involution and pathological senile involution. Physiological senile involution is a natural process of vital action of decreasing Vital Essence and Energy in kidney that is a necessary physiological phenomenon. Pathological senile involution is an evidence of impairment of True Qi of internal human body. Human vital action is a changing process of life, senility, sickness, and death. In other words, this is a natural process of being full and decreasing of Vital Essence and Energy in kidney, and True Qi of human body decides this process. The Vital Essence and Energy in kidney vary, and they are influenced and restricted by various elements. The time of a senile involution varies individually. Human body protects and makes efforts not to leak out True Qi in effective ways. We can postpone a limit of time of physiological senile involution phenomenon. This is called 'Health Preservation' - resistance against senile involution.
본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.
Park, Jung-Sun;Kobayashi, Hiroaki;Yea, Byeong-Deok
한국항해항만학회지
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제32권4호
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pp.279-285
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2008
We have proposed modeling methods of mariners' standard behavior for collision avoidance by analyzing mariners' recognition process in a previous study. As a subsequent study, the aim of this study is to build a model of mariners' execution process which is one of six processes in the condition of collision avoidance. In this study, thus, the structure of mariners' information processing on the process of taking avoiding actions is described and the relation between mariners' behavior and necessary factors in the process is analyzed. And then we have built a model of mariners' standard behavior for execution process based on the characteristics of mariners in ship-handling, which are obtained from the international collaborative research on human factors. It is tried to define the contents of execution process based on the standard behavior of mariners for collision avoidance and to formulate information processing of mariners.
본 연구는 비디오/오디오 프로토콜 분석 방식을 이용해서 텍스타일 디자인 프로세스 중 모티브 개발 단계에서의 디자이너의 인지 모형을 분석하기 위한 탐색적 연구이다. 텍스타일 디자인 프로세스에 대한 프로토콜 분석을 위해 선행 연구를 고찰하여 디자인 행동 범주의 틀을 하향식(top-down)방식으로 설정하고 실제 행동 프로토콜(action protocol) 분석을 통해 상향식(bottom-up)방식으로 세부 디자인 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 모델 휴먼 프로세서(Model Human Processor)이론에 기초하여 텍스타일 디자인 행동을 모터 행동(motor action), 지각 행동(perceptual action), 인지 행동(cognitive action)의 세 가지 범주로 나누었으며 이를 토대로 하여 텍스타일 디자인 프로세스에 적합한 코딩 스킴(coding scheme)을 개발하였다. 본 연구에서는 이 새로운 코딩 스킴을 토대로 하여 모티브 개발 단계에서의 텍스타일 디자이너의 인지 모형을 제시하였다.
최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.
A wide ranges of chemicals released into the environment have potential to interfere with physiological and development process by disrupting endocrine pathways. Endocrine system embraces a multitude of mechanisms of action, including effect on growth, behavior, reproduction and immune function. These environmental endocrine disruptors are present in environment and pose potential health consequences to human and wildlife. The best known form in endocrine distruptors involves substances which mimic or block the action of natural hormone in the body. Endocrine disruptor have been variously defined as exogenous agents that interfere with the synthesis, secretion, transport, metabolism, binding action or elimination of the natural hormones in the body which are responsible for the maintenance of homeostasis, reproduction developmental and/or behavior. Many compounds polluted into the environment by human activity are capable of disrupting the endocrine system of animals, including fish, wildlife, and humans. Among these chemicals are pesticides, industrial chemicals, and other anthropogenic products. It has been alleged that several adverse effects on human health are linked with exposure to chemicals which are claimed to be endocrine disrupters, that is, increased incidence of testicular, prostate and female breast cancer, time dependent reductions in sperm quality and quantity, increased incidence of cryptorchidism (undescended testicles) and hypospadias(malformation of the penis), altered physical and mental de velopment in children. This observation is currently the only example of chemically mediated endocrine disruption which has resulted in a clear effect at the population level.
This study is aimed at proposing the framework of international cooperation business in HRD KOREA. To achieve this goal I collected all of data that were used in process of international cooperation business in HRD KOREA and interviewed some people to get information from the people concerned. After that I analyzed data involved in using SWOT technique and proposed the framework of international cooperation business in HRD KOREA. The conclusions are as these. First, alliances must be vitalized between businesses besides between organizations. For example 'Developing of voluntary comeback program for foreigner' and 'Establishment of HRD KOREA Center' can be proposed as action plans for this strategy. Second, glocalization must be pushed ahead. For example 'Business career monitoring system for PMC' can be proposed as action plan. Third, building of preemptive base must be done. For example 'Standing of international HRD forum' can be proposed as action plan. Fourth, reinforcement of organizational competency must be done. For example 'The program for internationalization' can be proposed as action plan. Fifth, SBU(Strategic Business Unit) must be pushed ahead. For example 'Customer diversification portfolio' can be proposed as action plan.
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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