Objective:The purpose of this study is to identify motion patterns for cellular phone and propose a method to identify motion patterns using a motion capture system. Background: In a smart device, the introduction of tangible interaction that can provide new experience to user plays an important role for improving user's emotional satisfaction. Firstly, user's motion patterns have to be identified to provide an interaction type using user's gesture or motion. Method: In this study, a method to identify motion patterns using a motion capture system and user's motion patterns for using cellular phone was studied. Twenty-two subjects participated in this study. User's motion patterns were identified through motion analysis. Results: Typical motion patterns for shaking, shaking left and right, shaking up and down, and turning for using cellular phone were identified. Velocity and acceleration for each typical motion pattern were identified, too. Conclusion: A motion capture system could be effectively used to identify user's motion patterns for using cellular phone. Application: Typical motion patterns can be used to develop a tangible user interface for handheld device such as smart phone and a method to identify motion patterns using motion analysis can be applied in motion patterns identification of smart device.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.4
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pp.104-115
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1993
The motion compensated coding (MCC) technique, which exploits the temporal redundancies in the moving images with the motion estimation technique,is one of the most popular techniques currently used. Recently, a variable block size(VBS) motion estimation scheme has been utilized to improve the performance of the motion compensted coding. This scheme allows large blocks to the used when smaller blocks provide little gain, saving rates for areas containing more complex motion. Hence, a new VBS motion estimation scheme with a hierarchical structure is proposed in this paper, in order to combine the motion vector coding technique efficiently. Topmost level motion vector, which is obtained by the gain/cost motion estimation technique with selective motion prediction method, is always transmitted. Thus, the hierarchical VBS motion estimation scheme can efficiently exploit the redundancies among neighboring motion vectors, providing an efficient motion vector encoding scheme. Also, a restricted search with respect to the topmost level motion vector enables more flexible and efficient motion estimation for the remaining lower level blocks. Computer simulations on the high resolution image sequence show that, the VBS motion estimation scheme provides a performance improvement of 0.6~0.7 dB, in terms of PSNR, compared to the fixed block size motion estimation scheme.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.6
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pp.64-72
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1996
In this paper, we propose predictive motion estimatin algorithm which can predict motion without additional side information considering spatio-tempral correlatio of motion vector. This method performs motion prediction of current block using correlation of the motion vector for two spatially adjacent blocks and a temporally adjacent block. Form predicted motion, the position of searhc area is determined. Then in this searhc area, we estimate motion vector of current block using block matching algoirthm. Considering spatial an temporal correlation of motion vector, the proposed method can predict motion precisely much more. Especially when the motion of objects is rapid, this method can estimate motion more precisely without reducing block size or increasing search area. Futhrmore, the proposed method has computation time the same as conventional block matching algorithm. And as it predicts motion from adjacent blocks, it does not require additional side information for adjacent block. Computer simulation results show that motion estimation of proposed method is more precise than that of conventioanl method.
Liquid crystal displays (LCDs) have slow responses, so motion blurs are often perceived in fast moving scenes. To reduce this motion blur, we propose a novel method of robust motion compensated frame interpolation (MCFI) based on bidirectional motion estimation (BME) and weight-overlapped block motion compensation (WOBMC) with variable block sizes. In most MCFI methods, a static block size is used, so some block artefacts and motion blurs are observed. However, the proposed method adjusts motion block sizes and search ranges by comparing matching scores, so the precise motion vectors can be estimated in accordance with motions. In the MCFI, overlapping ranges for WOBMC are also determined by adjusted block sizes, so the accurate MCFI can be performed. In the experimental results, the proposed method strongly reduced motion blurs arisen from large motions, and yielded interpolated images with high visual performance and peak signal-to-noise ratio (PSNR).
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.3
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pp.77-88
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1995
It is assumed in the block matching algorithm(BMA) that all the pels in a block have a same motion vector. Then, the motion vector of a block in the BMA is matched to only one or none of the objects in the worst case if objects in a block have different motion vectors. This is apparent in the motion estimation using the fast BMA which has the effect of reducing the computation time and hardware complexity, compared to the full search BMA. Although the motion vector in the motion estimation using small block size is accurate, the increased number of bits is required to represent motion vectors. In this paper, new motion vector segmentation with less additional information and hardware complexity than the conventional method is proposed. In the proposed method, a motion vector is derived from the block for motion vector segmentation and another motion vector is extracted from four neighboring blocks to consiture a motion vector pair. For the accurate motion vector of each subblock, the motion vector is assigned to each subblock by mean squared error measure. And the overlapped motion compensation using window is also applied to reduce displaced frame difference.
Although motion impression is weak with isoluminant color stimuli, it has been shown that color signals influence motion perception. We discuss similarities and differences between color motion and luminance motion, focusing on temporal characteristics of the perception of the 2D and 3D motion.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of thoracic-lumbar dissociation motion and slump motion on thoracic-lumbar erector spinae and rectus abdominis muscle activity. Methods: Seventeen healthy adult volunteers participated in this study. All participants performed two motions (thoracic-lumbar dissociation motion, slump motion). Muscle activation during the two motions was measured using a surface electromyography device. The data from this were collected from the iliocostalis thoracis, iliocostalis lumborum, and rectus abdominis. The activities of these muscles before and after each motion were then compared. Results: The iliocostalis thoracis activation was significantly greater during the thoracic-lumbar dissociation motion than during the slump motion (p <0.05). The iliocostalis lumborum activation was greater during the slump motion than during the thoracic-lumbar dissociation motion (p <0.05). The rectus abdominis activation was lesser during the slump motion than during the thoracic-lumbar dissociation motion (p <0.05). Conclusion: This study confirmed that individual contraction of the erector spinae muscles is possible during thoracic-lumbar dissociation motion, which increases the stability of the thoracic spine. In addition, this motion could improve control of the rectus abdominis. Therefore, thoracic-lumbar dissociation motion should be considered for rehabilitation programs for patients with kyphosis and back pain.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.7
s.262
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pp.747-755
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2007
To improve the reality of motion simulator, the method of data-driven motion generation has been introduced to simply record and replay the motion of real vehicles. We can achieve high quality of reality from real samples, but it has no interactions between users and simulations. However, in character animation, user controllable motions are generated by the database made up of motion capture signals and appropriate control algorithms. In this study, as a tool for the interactive data-driven driving simulator, we proposed a new motion generation method. We sample the motion data from a real vehicle, transform the data into the appropriate data structure(motion block), and store a series of them into a database. While simulation, our system searches and synthesizes optimal motion blocks from database and generates motion stream reflecting current simulation conditions and parameterized user demands. We demonstrate the value of the proposed method through experiments with the integrated motion platform system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.8
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pp.756-760
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2010
In this paper, a new method to recognize various motions of fighting with an aid of HMM is proposed. There are four kinds of fighting motion such as hook, jab, uppercut, and straight as the fighting motion. The motion graph is generalized to define each motion in motion data and the new 3D-chain code is used to convert motion data to motion graphs. The recognition experiment has been performed with HMM algorithm on motion graphs. The motion data is captured by a motion capture system developed in this study and by five actors. Experimental results are given with relatively high recognition rate of at least 85%.
In this paper, we propose a new algorithm that is robust against the effects of objects that are relatively unaffected by camera motion and can accurately detect camera motion even in high resolution images. First, for more accurate camera motion detection, a global motion filter based on entropy of a motion vector is used to distinguish the background and the object. A block matching algorithm is used to find exact motion vectors. In addition, a matched filter with the angle of the ideal motion vector of each block is used. Motion vectors including 4 kinds of diagonal direction, zoom in, and zoom out are added additionally. The experiment shows that the precision, recall, and accuracy of camera motion detection compared to the recent results is improved by 12.5%, 8.6% and 9.5%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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