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.
The purpose of this paper is to design and implement the user motion pattern control system for the simulated vehicle. After analyzing the user motion patterns in the system, the patterns are used to control the moving direction of the simulated vehicle such as forward, backward, turn right, turn left etc. The patterns in the system around are sent to the simulated vehicle in real time. In order to execute the suggested user motion pattern control system, the Kinect is used for executing the system. The Kinect recognizes the specified user motion patterns and it transmits the data to the user motion pattern control system. There are nine kinds of the user motion patterns in the system for controlling the simulated vehicle. In addition to this, some sensors are used to detect the condition of the simulated vehicle. GPS is also used to estimate the current location of the simulated vehicle and to obtain the driving information.
This research suggests pattern design methods for motion through an evaluation of the appearance and motion of three existing kinds of original patterns (K type, N type, and L type) and modified patterns designed by the researcher. The results of the study are as follows. First, the evaluation of appearances showed that the modified patterns of a standing posture received a higher evaluation compared to the original patterns only in N type and in a sitting posture. In addition, the degree of lowering or a natural feel by the pulling of the slacks waist belt in a sitting posture received a higher evaluation than the original patterns. Second, the evaluation of motions showed that modified patterns received a higher evaluation than the original patterns in almost all items. Per each pattern, it showed meaningful differences in questions asking about the degree of comfort as the whole in N type in crouching motions. The L type showed low scores as a whole (both in original patterns and modified patterns) and the K type showed meaningful differences in questions asking about the degree of comfort of the crista iliaca and groin region in the motion of walking at a normal walking pace, ascending stairs and bending the waist 90 degree to the front. Third, the measuring distance the between back waist point of the body and the back waist point of original patterns and modified patterns during motions showed that the modified patterns of all three patterns (N type, L type, and K type) showed less lowering compared to the original forms in the whole pattern as well as individual patterns. The design method of back waist point developed in this research can be regarded as a design method appropriate for motions.
The purpose of this study was a motion analysis of proprioceptive neuromuscular facilitation patterns which is scapular and pelvis patterns, upper extremity patterns, lower extremity patterns, trunk patterns. The patterns combine motion in sagittal plane for flextion and extension, coronal or frontal plane for abduction and adduction, transverse plane for rotation. The patterns composed of mass movement pattern of the limbs and trunk muscles. Every pattern can change by changing the activity of the middle joint in the extremity patterns and changing the patient's positions.
This study aims at developing ergonomics patterns for the sleeve of structural firefighting protective clothing through 3D motion analysis in order to ensure efficiency and safety of firefighters who are exposed to harmful environment at work. A new research pattern was developed by applying the total results of 3D motion analysis, changes of body surface length measurements, and 2D data on 3D body shape analysis on the size 3 patterns of the existing coat sleeve. For the sleeves, we used the body surface length of the range of shoulder's flexion and the joint angle of the range of wrist's ulnar deviation. And for the production of structural firefighting protective clothing using the research pattern, we recruited a recognized producer of structural firefighting protective clothing designated by KFI. Unlike everyday clothes, structural firefighting protective clothing should be able to fully protect the wearers from the harmful environment that threatens their lives and should not cause any restrictions on their movement. Therefore, the focus of research and development of such protective clothing should be placed on consistent development of new technologies and production methods that will provide protection and comfort for the wearer rather than production cost reduction or operational efficiency. This study is meaningful as it applied 3D motion analysis instead of the existing methods to develop the patterns. In particular, since 3D motion analysis enables the measurement of the range of motion, there should be continuous research on the development of ergonomics patterns that consider workers' range of motion.
Motion estimation plays an important role for video coding. In this paper, we derive optimal search patterns for fast block matching motion estimation. By analyzing the block matching algorithm as a function of block shape and size, we can find an optimal search pattern for initial motion estimation. The proposed idea, which has been verified experimentally by computer simulations, can provide an analytical basis for the current MPEG-2 proposals. In order to choose a more compact search pattern for BMA, we exploit the statistical relationship between the motion and the frame difference of each block.
Polishing is cutting process that polished workpiece by relative motion of abrasive grain between polishing tool and workpiece. According to relative motion forms(polishing patterns) of abrasive grain, the surface quality is different. Then, polishing patterns are important essential in polishing process. In work field, polishing patterns are determined by an expert of experience. Therefore, to work effective polishing, it is necessary that evaluate polishing characteristics for polishing patterns. And, polishing machine is made with cartesian coordinate robots, we estimate polishing characteristics by measurement of surface roughness.
An in-plane motion measurement method using $moir{\acute{e}}$ patterns by linear-gratings and cross-gratings, which can be used as micro inertial sensors, micro actuators, and micromachined scanning microscopes is demonstrated. A simple digital image processing method that calculates and analyzes the motion of microstructure from $moir{\acute{e}}$ patterns was developed. And using several grating structures fabricated by surface micromachining, we formed $moir{\acute{e}}$ patterns and analyzed the motion of microstructure.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.131-139
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2021
In current time, anomaly detection is the primary concern of the administrative authorities. Suspicious activity identification is shifting from a human operator to a machine-assisted monitoring in order to assist the human operator and react to an unexpected incident quickly. These automatic surveillance systems face many challenges due to the intrinsic complex characteristics of video sequences and foreground human motion patterns. In this paper, we propose a novel approach to detect anomalous human activity using a hybrid approach of statistical model and Genetic Programming. The feature-set of local motion patterns is generated by a statistical model from the video data in an unsupervised way. This features set is inserted to an enhanced Genetic Programming based classifier to classify normal and abnormal patterns. The experiments are performed using publicly available benchmark datasets under different real-life scenarios. Results show that the proposed methodology is capable to detect and locate the anomalous activity in the real time. The accuracy of the proposed scheme exceeds those of the existing state of the art in term of anomalous activity detection.
본 논문에서는 적응적인 임계값을 이용한 정확한 움직임 추정방법과 이진영상에서의 미리 정의한 패턴을 이용한 에지 기반 공간 필터링 방법을 이용한 적응적 3-D 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측시 발생하는 움직임 미검출과 거짓 움직임 검출을 줄이기 위해서 영상내의 복잡도에 따라 적응적인 임계값을 적용 하였다. 움직임 영역에서의 공간 필터를 사용할 경우 완만한 대각 방향의 에지와 라인의 보간 성능을 높이기 위해 최근에 발표된 미리 정의한 이진 패턴을 이용한 에지기반의 필터링 방법에서 이진 패턴의 재구성을 통해 보간하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 사용할 경우 기존의 방법들에 비해 시각적으로 뛰어난 결과를 보이는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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