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.
This study proposes a new approach to design and control for autonomous mobile robots. In this paper, we describes a fuzzy logic based visual servoing system for an autonomous mobile robot. An existing system always needs to keep a moving object in overall image. This mes difficult to move the autonomous mobile robot spontaneously. In this paper we first explain an autonomous mobile robot and fuzzy logic system. And then we design a fuzzy logic based visual servoing system. We extract some features of the object from an overall image and then design a fuzzy logic system for controlling the visual servoing system to an exact position. We here introduce a shooting robot that can track an object and hit it. It is illustrated that the proposed system presents a desirable performance by a computer simulation and some experiments.
본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.
Lee, Donghun;Lee, Kyung-Min;Rashed, Mohammed Irfan;Bang, Hyochoong
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권3호
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pp.282-295
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2013
In order to communicate with a ground station, the tracking profile design problem for a directional antenna system is considered. Because the motions of the gimbal angles in the antenna system affect the image quality, the main object is to minimize the motion of the gimbal angles during the satellite's imaging phase. For this goal, parameter optimization problems in the imaging and maneuver phases are formulated separately in the body-frame, and solved sequentially. Also, several mechanical constraints, such as the limitation of the gimbal angle and rate, are considered in the problems. The tracking profiles of the gimbal angles in the maneuver phases are designed with N-th order polynomials, to continuously connect the tracking profiles between two imaging phases. The results confirm that if the vector trace of the desired antenna-pointing vector is within the antenna's beam-width angle, motions of the gimbal angles are not required in the corresponding imaging phase. Also, through numerical examples, it is shown that motion of the gimbal angles in the imaging phase can be minimized by the proposed design process.
In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
시청각 수업이나, 세미나 등에서 프로젝터와 함께 레이저 포인터와 마우스, 키보드를 같이 사용하고 있으나 레이저 포인터와 함께 마우스나 키보드를 사용 시 불편을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 레이저 포인터의 활용도를 높이기 위해 레이저 포인터를 이동하면 그 위치를 정확히 추적하고 그 정보를 표시함으로서 마우스 기능까지 수행할 수 있는 하드웨어를 구현하였다. 시스템은 FPGA로 카메라 인터페이스를 구현하고 ARM을 이용한 영상처리 소프트웨어와 패턴 추적을 위한 소프트웨어를 제작하였다. 레이저 포인터의 정확한 위치 파악과 처리속도를 높이기 위해 하드웨어로 잡음 처리기를 구현하여 사용하였고 소프트웨어로 스펙트럼을 분석하였다. 또한 자주 나타나는 레이저 포인터의 패턴을 저장하여 정확한 추적이 가능하도록 하였다. 구현결과 20M거리 이내에서 98%의 인식률을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 재난치안안전 임무 상황에서 적용할 수 있는 드론 영상 종합정보 처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 각 임무에 따라 필요한 기능은 딥러닝을 활용하여 드론으로부터 확보하는 영상에서 영상분석 시스템을 구성한다. 실험 영상을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인했다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.466-471
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2010
We have proposed a method to detect and track moving ships using position from Radar and image processor. Real-time segmentation of moving regions in image sequences is a fundamental step in the radar-camera integrated system. Algorithms for segmentation of objects are implemented by composing of background subtraction, morphologic operation, connected components labeling, region growing, and minimum enclosing rectangle. Once the moving objects are detected, tracking is only performed upon pixels labeled as foreground with reduced additional computational burdens.
The quality of agricultural products is classified with various factors which are measured and determined by destructive and/or nondestructive method. NIR spectrum analysis method is used to determine internal qualities such as a brix and an acidity. CCD color camera is used to measure external quality like color and a size of fruit. today, nondestructive methods are widely researched. The quality and the garde of fruit loaded into a cup automatically and measured in real time by camera and NIR system is determined by internal and external factors. This paper proposes modified boundary tracking algorithm which detects the contour of fruit´s color image and make chain code faster than conventional method ...
*In this paper, we propose a real-time face tracking system using an adaptive face detector and a tracking algorithm. An image is divided into the regions of background and face candidate by a real-time updated skin color identifying system in order to accurately detect facial features. The facial characteristics are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted by Principal Component Analysis (PCA), and the interpreted principal components are processed by Support Vector Machine (SVM) that classifies into facial and non-facial areas. The movement of the face is traced by Kalman filter and Mean shift, which use the static information of the detected faces and the differences between previous and current frames. The proposed system identifies the initial skin color and updates it through a real-time color detecting system. A similar background color can be removed by updating the skin color. Also, the performance increases up to 20% when the background color is reduced in comparison to extracting features from the entire region. The increased detection rate and speed are acquired by the usage of Kalman filter and Mean shift.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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