A spatial augmented reality (SAR) system enables a virtual image to be projected onto the surface of a real-world object and the user to intuitively control the image using a tangible interface. However, occlusions frequently occur, such as a sudden change in the lighting environment or the generation of obstacles. We propose a robust object tracker based on a multithreaded system, which can track an object robustly through occlusions. Our multithreaded tracker is divided into two threads: the detection thread detects distinctive features in a frame-to-frame manner, and the tracking thread tracks features periodically using an optical-flow-based tracking method. Consequently, although the speed of the detection thread is considerably slow, we achieve real-time performance owing to the multithreaded configuration. Moreover, the proposed outlier filtering automatically updates a random sample consensus distance threshold for eliminating outliers according to environmental changes. Experimental results show that our approach tracks an object robustly in real-time in an SAR environment where there are frequent occlusions occurring from augmented projection images.
In image jacobian based visual servoing, generally, inverse jacobian should be calculated by complicated coordinate transformations. These are required excessive computation and the singularity of the image jacobian should be considered. This paper presents a visual servoing to control the pose of the robotic manipulator for tracking and grasping 3-D moving object whose pose and motion parameters are unknown. Because the object is in motion tracking and grasping must be done on-line and the controller must have continuous learning ability. In order to estimate parameters of a moving object we use the kalman filter. And for tracking and grasping a moving object we use a fuzzy inference based reinforcement learning algorithm of dynamic recurrent neural networks. Computer simulation results are presented to demonstrate the performance of this visual servoing
In this paper, we develop the vision control systems of auto tracking based on image processing techniques for video conference. The developed auto tracking vision control system consists of control hardware including vision, two dc motors and dc motor drivers. Image processing techniques are used to pixel of two images. Motion detection algorithm is applied to eliminate the noise. Experiment results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the approaches proposed.
Kim, Yoon-ho;Kwak, Yoon-shik;Song, Hag-hyun;Ryu, Kwang-Ryol
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.217-221
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2002
In this paper, we propose a new scheme of motion tracking based on fuzzy inference (FI)and wavelet transform (WT) from image sequences. First, we present a WT to segment a feature extraction of dynamic image . The coefficient matrix for 2-level DWT tent to be clustered around the location of important features in the images, such as edge discontinuities, peaks, and corners. But these features are time varying owing to the environment conditions. Second, to reduce the spatio-temporal error, We develop a fuzzy inference algorithm. Some experiments are peformed to testify the validity and applicability of the proposed system. As a result, proposed method is relatively simple compared with the traditional space domain method. It is also well suited for motion tracking under the conditions of variation of illumination.
Augmented Reality(AR) is the core technology of the future knowledge service industry. It is expected to be used in various fields such as medical, education, entertainment etc. Briefly, augmented reality technology is a technique in which a mapped virtual object is augmented when a real-world object is viewed through a device after mapping a real-world object and a virtual object. In this paper, we implemented object detection and tracking system, which is a key technology of augmented reality. To speed up the object tracking, the ORB algorithm, which is a lightweight algorithm compared to the detection algorithm, is applied. In addition, KNN classifier, which is a machine learning algorithm, was applied to detect a single object by learning multiple images.
In this paper, we propose hand tracking system combined with color and motion information. Most of hand detection and tracking systems are performed by modeling skin color. However, in this approach, since it is highly influenced by light or surrounding objects, accurate values cannot be derived constantly. Also, depending on the skin color, hand tracking may be interrupted by not only the hand but also the background with a color similar to that of the face and skin. Therefore, we design the hand tracking that can effectively track a hand by using motion history image(MHI) and combining it with CamShift. The proposed system is implemented based on C/C++, and the experiments proved that the proposed method shows stable and excellent performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.4
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pp.369-377
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2005
This paper describes the realization of a coordinates tracking algorithm for an EOTS (Electro-Optical Tracking System). The EOTS stabilizes the image sensors, tracks targets automatically, and provides navigation capability for vehicles. The coordinates tracking algorithm calculates the azimuth and the elevation angle of an EOTS using the inertial navigation system and the attitude sensors of the vehicle, so that LOS designates the target coordinates which are generated by a Radar. In the error analysis, the unexpected behaviors of an EOTS due to the time delay and deadbeat of the digital signals of the vehicle equipments are anticipated and the countermeasures are suggested. The application of this algorithm to an EOTS will improve the operational capability by reducing the time which is required to find the target and support flight especially in the night time flight and the poor weather condition.
Kim, Hong-Rak;Park, Jin-Ho;Kim, Kyoung-Il;Jeon, Hyo-won;Shin, Jung-Sub
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.4
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pp.43-49
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2021
A small infrared image homing system is a tracking system that has an infrared image sensor that identifies a target through the day and night infrared image processing of the target on the ground and searches for and detects the target with respect to the main target. This paper describes the development of a board equipped with a high-speed CPU and FPGA (Field Programmable Gate Array) to identify target through real-time image processing by acquiring target information through infrared image. We propose a CPU-FPGA combining architecture for CPU and FPGA selection and video signal processing, and also describe a controller design using FPGA to control infrared sensor.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.39
no.5
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pp.45-55
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2002
In this paper, we describe an outdoor augmented reality system using GPS tracking for position and attitude information. The system consist of a remote mobile operation unit and a ground operation unit. The remote mobile operation unit includes a real-time image acquiring device, a GPS tracking device, and a wireless data transceiver; the ground operation unit includes a wireless transceiver, a virtual image generating device, and an image superimposing device. The GPS tracking device for measurement of position and attitude of the remote mobile operation unit was designed by TANS Vector and RT-20 for DGPS. The wireless data transceiver was for data transmission between the remote mobile operation unit and the ground operation unit. After the remote mobile operation unit was installed on a vehicle and a helicopter, the system was evaluated to verify its validity in actual applications. It was found that the implemented system could be used for obtaining real-time remote information such as construction simulation, tour guide, broadcasting, disaster observation, or military purpose.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.6
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pp.321-328
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2018
This paper presents an automatic target tracking flight system using a PID controller based on velocity command of a multirotor UAV. The automatic flight system includes marker based onboard target detection and an automatic velocity command generation replacing manual controller. A quad-rotor UAV is equipped with a camera and an image processing computer to detect the marker in real time and to estimate the relative distance from the target. The marker tracking system consists of PID controller and generates velocity command based on the relative distance. The generated velocity command is used as the input of the UAV's original flight controller. The operation of the proposed system was verified through actual flight tests using a marker on top of a moving vehicle and tracks it to successfully demonstrate its capability using a quad-rotor UAV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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