In this paper, a measurement system of moving distance is developed. The error compensation method is also proposed using the characteristics of walking motion. As personal navigation systems and multimedia systems are emerging into the commericial market, men´s moving distance is considered as one of the important information. GPS offers the information easily but GPS can be used only when the satellites are visible. INS can calculate the moving distance anywhere but error is increased with time due to the sensor bias. In this paper, to detect the human walking distance a measurement system of moving distance only using low-cost accelerometer is developed. The sensor bias is estimated and compensated using the walking motion characteristics. The performanced of the proposed system is verified by experiment.
Stretchable strain sensors are becoming essential in diverse future applications, such as human motion detection, soft robotics, and various biomedical devices. One of the well-known approaches for fabricating stretchable strain sensors is to embed conductive nanomaterials such as metal nanowires/nanoparticles, graphene, conducting polymer and carbon nanotubes (CNTs) within an elastomeric substrate. Among various conducting nanomaterials, CNTs have been considered as important and promising candidate materials for stretchable strain sensors owing to their high electrical conductivity and excellent mechanical properties. In the past decades, CNT-based strain sensors with high stretchability or sensitivity have been developed. However, CNT-based strain sensors which show both high stretchability and sensitivity have not been reported. Herein, highly stretchable and sensitive strain sensors were fabricated by integrating single-walled carbon nanotubes (SWNTs) and nylon textiles via vacuum-assisted spray-layer-by-layer process. Our strain sensors had high sensitivity with 100 % tensile strain (gauge factor ~ 100). Cyclic tests confirmed that our strain sensors showed very robust and reliable characteristic. Moreover, our SWNTs-based strain sensors were easily and successfully integrated on human finger and knee to detect bending and walking motion. Our approach presented here might be route to preparing highly stretchable and sensitive strain sensors with providing new opportunity to realize practical wearable devices.
본 연구에서는 교통 신호를 능동적으로 제어하기 위하여 횡단보도영역에서 보행자의 행동을 판단하는 방법을 제안한다. 코드북기법을 이용하여 보행자 객체를 검출하고, 외곽선을 정보를 획득한다. 신속한 객체 검출을 위하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture)기반 병렬화 처리한다. 해당 객체의 형상정보에 왜곡을 일으키는 투영 음영을 제거한 후, 보행자 객체가 보행자인지 혹은 차량, 동물인지를 식별하기 위해 힐버트 스캔 거리값(Hilbert Scan Distance)을 이용한 형판정합 기법을 수행한다. 정합 후에는 보행자 객체의 움직임, 얼굴영역의 특징, 대기 시간의 분석을 통하여 보행자의 횡단보도 이용 의지를 판단하고 교통신호를 제어한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.131-139
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2016
Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.
비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.
본 논문은 스테레오 카메라가 이동하는 환경에서 카메라 움직임을 보정하여 새로운 다수의 사람을 검출하는 방법과 검출된 사람을 추적하고, 실루엣을 추출하는 통합된 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사람 검출, 추적, 실루엣 추출 3가지 모듈로 구성되어 있으며 3가지 모듈은 카메라가 이동하는 환경을 고려한 것이다. 사람 검출 모듈에서는 카메라 움직임(egomotion) 보정을 이용한 움직이는 영역 추출 결과와 스테레오 정보를 결합하여 움직이는 객체를 검출하였으며, 추적모듈은 변위 정보가 가중된 히스토그램 알고리즘으로 검출된 객체를 추적한다. 실루엣을 추출하는 모듈은 트라이맵(trimap)을 이용하여 사람의 실루엣 부분을 대략적으로 추정하는 단계와 그래프컷(graph cut)을 적용하여 정교하게 실루엣 추출하는 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실내 환경에서 팬-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득한 실험데이터를 대상으로 실험한 결과 다수의 사람의 검출 및 추적, 정교한 실루엣 추출이 가능한 것을 확인하였다. 본 논문의 실루엣 추출결과는 제스처 인식이나 걸음걸이 인식 등의 다양한 분야에도 적용가능하다.
This paper proposes a method of human- robot interaction (HRI) using face directional gesture. A single CCD color camera is used to input face region, and the robot recognizes the face directional gesture based on the facial feature´s positions. One can give a command such as stop, go, left and right turn to the robot using the face directional gesture. Since the robot also has the ultra sonic sensors, it can detect obstacles and determine a safe direction at the current position. By combining the user´s command with the sensed obstacle configuration, the robot selects the safe and efficient motion direction. From simulation results, we show that the robot with HRI is more reliable for the robot´s navigation.
The teach pendant and keyboard have been used as an input device of control command in human-robot sustem. But, many problems occur in case that the usef is a novice. So, speech recognition system is required to communicate between a human and the robot. In this study, Korean voice commands, eitht robot commands, and ten digits based on the broad phonetic analysis are described. Applying broad phonetic analysis, phonemes of voice commands are divided into phoneme groups, such as plosive, fricative, affricative, nasal, and glide sound, having similar features. And then, the feature parameters and their ranges to detect phoneme groups are found by minimax method. Classification rules are consisted of combination of the feature parameters, such as zero corssing rate(ZCR), log engery(LE), up and down(UD), formant frequency, and their ranges. Voice commands were recognized by the classification rules. The recognition rate was over 90 percent in this experiment. Also, this experiment showed that the recognition rate about digits was better than that about robot commands.
In this paper, we present a novel vision-based method of recognizing finger actions for use in electronic appliance interfaces. Human skin is first detected by color and consecutive motion information. Then, fingertips are detected by a novel scale-invariant angle detection based on a variable k-cosine. Fingertip tracking is implemented by detected region-based tracking. By analyzing the contour of the tracked fingertip, fingertip parameters, such as position, thickness, and direction, are calculated. Finger actions, such as moving, clicking, and pointing, are recognized by analyzing these fingertip parameters. Experimental results show that the proposed angle detection can correctly detect fingertips, and that the recognized actions can be used for the interface with electronic appliances.
현대의 인간은 시간과 공간에 상관없이 정보기기를 이용하여 네트워크에 접근할 수 있는 환경에 노출되어 있다. 이러한 환경에서 사용자들은 다수의 온라인 정보 기기들을 통해 정보를 수신, 입력, 가공이 가능하다. 하지만, 현대에 널리 사용되는 마우스, 조이스틱, 트랙볼 등과 같은 포인팅 시스템은 휴대가 불편하고, 사용시 손이 자유롭지 않기에 유비쿼터스 환경에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 휴대 및 설치가 간편하고, 사용시 사용자의 손이 자유로운 무선 센서기반의 다차원 사용자 움직임 탐지 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 사용자 팔 움직임을 감지하여 수신기로 전달하는 입력기와 입력기로부터 받은 데이터를 응용프로그램으로 전달하는 수신기, 수신한 데이터를 처리하여 명령을 수행하는 응용프로그램으로 구성된다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 사용자의 팔 움직임을 정확히 탐지하고, 해당된 입력 요구사항을 충분히 수행함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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