Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2001.11b
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pp.103-106
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2001
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.
A method to classify a golf swing motion into 7 sections using a Kinect sensor and a fuzzy system is proposed. The inputs to the fuzzy logic are the positions of golf club and its head, which are extracted from the information of golfer's joint position and color information obtained by a Kinect sensor. The proposed method consists of three modules: one for extracting the joint's information, another for detecting and tracking of a golf club, and the other for classifying golf swing motions. The first module extracts the hand's position among the joint information provided by a Kinect sensor. The second module detects the golf club as well as its head with the Hough line transform based on the hand's coordinate. Using a fuzzy logic as a classification engine reduces recognition errors and, consequently, improves the performance of robust classification. From the experiments of real-time video clips, the proposed method shows the reliability of classification by 85.2%.
Since the application of chemicals in confined spaces under the canopy of an orchard is hazardous work, it is needed to develop an autonomous guidance system for an orchard sprayer. The autonomous guidance system developed in this research could steer the vehicle by tracking an overhead guidance rail, which was installed on an existing frame structure. The autonomous guidance system consisted of an 80196 kc microprocessor, an inclinometer, two interface circuits of actuators for steering and ground speed control, and a fuzzy control algorithm. In addition, overhead guidance rails for both straight and curved paths were devised, and a trolley was designed to move smoothly along the overhead guidance rails. Evaluation tests showed that the experimental vehicle could travel along the desired path at a ground speed of 30 $\sim$ 50 cm/s with a RMS error of 5 cm and maximum deviation of less than 12 cm. Even when the vehicle started with an initial offset or a deflected heading angle, it could move quickly to track the desired path after traveling 2 $\sim$ 3 m. The vehicle could also complete turns with a curvature of 1 m. However, at a ground speed of 50 cm/s, the vehicle tended to over-steer, resulting in a zigzag motion along the straight path, and tended to turn outward from the projected line of the guidance rail.
In this paper we present a projection mapping system onto human's moving hand by a projector as information delivery media and Kinect to recognize hand motion. Most traditional projection mapping techniques project a variety of images onto stationary objects, however, our system provides new user experience by projecting images onto the center of the moving palm. We explain development process of the system, and production of content as applications on our system. We propose hardware organization and development process of open software architecture based on object oriented programming approach. For stable image projection, we describe a device calibration method between the projector and Kinect in three dimensional space, and a denoising technique to minimize artifacts from Kinect coordinates vibration and unstable hand tremor.
The purpose in having a control surface on a ship is to control the motion of the ship. The control surface may be composed entirely of a single movable surface or of a combination of fixed and movable portion A control surface has one sole function to perform in meeting its purpose, and that is to develop a control force in consequence of its orientation and movement relative to the water. The forces and moments generated as a result of this rotation and angle of attack then determine the maneuvering characteristics of the ship. In this paper the study of flapped rudder's 2-dimensional section was accomplished. Model tests had been carried out with different angles of attack of a main foil and flap's deflection angles to predict the performance of the flapped rudder and the 2 frame particle tracking method had been used to obtain the velocity distribution in the flow field $Re=2.8\times10^4$ had been used during the whole experiments and measured results had been compared with each other.
The purpose in having a control rod on a buoy system is to control the motion of it. The system may be composed entirely of a single circular cylinder and a long mooring anchor cable. A control rod has one function to perform in meeting its purpose, and that is to develop a control force in consequence of its orientation and movement relative to the water. The forces and moments generated as a result of the effects of mutual interference. then determine the stability characteristics of the body. In this paper, the study of control-rod-attached buoy's 2-dimensional section was accomplished. model tests and numerical simulations had been carried out with different diameters of control rods. and varying the Reynolds number $Re=5,000{\sim}25,000$ based on the cylinder diameter(D=50mm) to predict the performance of the body and the 2 frame particle tracking method Iud been used to obtain the velocity distribution in the flow field. 50mm circular cylinder Iud been used during the whole experiments and measured results had been compared with each other.
In recent years, the number of video cameras that are used to record and broadcast live sporting events has increased, and selecting the shots with the best view from multiple cameras has been an actively researched topic. Existing approaches have assumed that the background in video is fixed. However, this paper proposes a best view selection method for cases in which the background is not fixed. In our study, an athlete of interest was recorded in video during motion with multiple cameras. Then, each frame from all cameras is analyzed for establishing rules to select the best view. The frames were selected using our system and are compared with what human viewers have indicated as being the most desirable. For the evaluation, we asked each of 20 non-specialists to pick the best and worst views. The set of the best views that were selected the most coincided with 54.5% of the frame selection using our proposed method. On the other hand, the set of views most selected as worst through human selection coincided with 9% of best view shots selected using our method, demonstrating the efficacy of our proposed method.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.4
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pp.187-194
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2015
In this paper, we present an effective visual odometry estimation system to track the real-time pose of a camera moving in 3D space. In order to meet the real-time requirement as well as to make full use of rich information from color and depth images, our system adopts a feature-based sparse odometry estimation method. After matching features extracted from across image frames, it repeats both the additional inlier set refinement and the motion refinement to get more accurate estimate of camera odometry. Moreover, even when the remaining inlier set is not sufficient, our system computes the final odometry estimate in proportion to the size of the inlier set, which improves the tracking success rate greatly. Through experiments with TUM benchmark datasets and implementation of the 3D scene reconstruction application, we confirmed the high performance of the proposed visual odometry estimation method.
This paper describes the kinematics, dynamics and control of a 6-DOF shaking table with a bell crank structure, which converts the direction of reciprocating movements. In this shaking table, the bell crank mechanism is used to reduce the amount of space needed to install the shaking table and create horizontal displacement of the platform. In kinematics, joint design is performed using $Gr{\ddot{u}}bler's$ formula. The inverse kinematics of the shaking table is discussed. The derivation of the Jacobian matrix is presented to evaluate singularity conditions. Considering the maximum stroke of the hydraulic actuator, collision between links and singularity, workspace is computed. In dynamics, computations are based on the Newton-Euler formulation. To derive parallel algorithms, each of the contact forces is decomposed into one acting in the direction of the leg and the other acting in the plane orthogonal to the direction of the leg. Applying the Newton-Euler approach, the solution of inverse dynamics is almost completely parallel. Only one of the steps-the application of the Newton-Euler equations to the platform-must be performed on one single processor. Finally, the efficient control scheme is proposed for the tracking control of the motion platform.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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