Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.186-191
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2003
Skills in tracing of the MR divide into following, approaching, avoiding and warning and so on. It is difficult to have all these skills learned as neural network. To make this up for, skills consisted of each module, and Mobile Robot was controlled by the output of module adequate for the situation. A mobile Robot was equipped multi-ultrasonic sensor and a USB Camera, which can be in place of human sense, and the measured environment information data is learned through Modular Neural Network. MNN consisted of optimal combination of activation function in the Expert Network and its structure seemed to improve learning time and errors. The Gating Network(GN) used to control output values of the MNN by switching for angle and speed of the robot. In the paper, EN of Modular Neural network was designed optimal combination. Traveling with a real MR was performed repeatedly to verity the usefulness of the MNN which was proposed in this paper. The robot was properly controlled and driven by the result value and the experimental is rewarded with good fruits.
This study was carried out to investigate the injection characteristics of 800 kPa compressed natural gas compressed natural gas (CNG) injector developed in Korea. The CNG injector with multi-holes, employed in this experiment, was designed to inject CNG in the manifold at high pressure of 800 kPa. The spray macroscopic visualization test was carried out via Schlieren photography to study fuel-air mixing process. The fundamental spray characteristics, such as spray penetration, spray cone angle and spray velocity, were evaluated in the constant volume combustion chamber (CVCC) with varying the constant back pressure in CVCC from 0 to 1.8 bar. For the safety reason, nitrogen ($N_2$) and an acetone tracer were utilized as a surrogate gas fuel instead of CNG. The surrogate gas fuel pressures were controlled at 3, 5.5, and 8 bar, respectively. Injection durations were set at 5 ms throughout the experiment. The simulating events of the low engine speed were arranged at 1,000 rpm. The spray images were recorded by using a high-speed camera with a frame rate of 10,000 f/s at $512{\times}256pixels$. The spray characteristics were analyzed by using the image processing (Matlab). The results showed the significant difference that higher injection pressure had more effect on the spray shape than the lower injection pressure. When the injection pressure was increased, the longer spray penetration occurred. Moreover, the linear relation between speed and time are dependent on the injection pressure as well.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.175-182
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2010
The paper presents a novel algorithm for face and iris detection with the application for driver iris monitoring. The proposed algorithm consists of the following major steps: Skin-color segmentation, facial features segmentation, and iris positioning. For the skin-segmentation we applied a multi-layer perceptron to approximate the statistical probability of certain skin-colors, and filter out those with low probabilities. The next step segments the face region into the following categories: eye, mouth, eye brow, and remaining facial regions. For this purpose we propose a novel segmentation technique based on estimation of facial class probability density functions (PDF). Each facial class PDF is estimated on the basis of salient features extracted from a corresponding facial image region. Then pixels are classified according to the highest probability selected from four estimated PDFs. The final step applies the circular Hough transform to the detected eye regions to extract the position and radius of the iris. We tested our system on two data sets. The first one is obtained from the Web and contains faces under different illuminations. The second dataset was collected by us. It contains images obtained from video sequences recorded by a CCD camera while a driver was driving a car. The experimental results are presented, showing high detection rates.
In this paper, we propose an intelligent face recognition and tracking system that distributes GPU resources using CUDA. The proposed system consists of five steps such as GPU allocation algorithm that distributes GPU resources in optimal state, face area detection and face recognition using deep learning, real time face tracking, and PTZ camera control. The GPU allocation algorithm that distributes multi-GPU resources optimally distributes the GPU resources flexibly according to the activation level of the GPU, unlike the method of allocating the GPU to the thread fixedly. Thus, there is a feature that enables stable and efficient use of multiple GPUs. In order to evaluate the performance of the proposed system, we compared the proposed system with the non - distributed system. As a result, the system which did not allocate the resource showed unstable operation, but the proposed system showed stable resource utilization because it was operated stably. Thus, the utility of the proposed system has been demonstrated.
We developed a micro UAV based rapid mapping system that provides geospatial information of target areas in a rapid and automatic way. Users can operate the system easily although they are inexperienced in UAV operation and photogrammetric processes. For the aerial data acquisition, we constructed a micro UAV system mounted with a digital camera, a GPS/IMU, and a control board for the sensor integration and synchronization. We also developed a flight planning software and data processing software for the generation of geo-spatial information. The processing software operates automatically with a high speed to perform data quality control, image matching, georeferencing, and orthoimage generation. With the system, we have generated individual ortho-images within 30 minutes from 57 images of 3cm resolution acquired from a target area of $400m{\times}300m$.
The influence of digital media according to environmental change of multi-media came to have significance more than what we imagine. In accordance with high resolution of HDTV in digital media era, the cautious awareness is required for skin color by the immediate color such as replica of TV color, lighting and clothing. As for the broadcasting makeup expression technique caused by a change in broadcasting environment in the digital media era, the first, There is necessity for natural makeup technique, and for expressing the whole makeup evenly and very delicately. The makeup work gets much more delicate. For the delicate expression, more time is being required than the existing makeup time. Second, Lots of time and manpower are required for elaborate real-object processing on all the production fields such as background set, stage properties, and makeup. Third, Realistic expression is available on the screen. Importance of basic makeup is highlighted. Thus, even the skin care shop came to be prevalent. Development in only HD cosmetics is needed for foundation with fine particle in new material and with diverse colors hereafter. The video-media field is a method that is ignored a sense of distance through vehicles such as camera, picture tube, and several kinds of broadcasting machinery and equipment and that is delivered vividly to viewers through screen, unlike the stage makeup, thereby being needed the makeup technology proper for HDTV according to the changing broadcasting environment and media. The video machinery and equipment are proceeding with being gradually high-tech and precise. Thus, an expert in makeup needs to know common sense on the video machinery and equipment before makeup, and needs to make an effort according to it. And, a follow-up research can be said to be necessary on the advance in makeup method and on more diverse dedicated cosmetics along with a research on color tone proper for HDTV.
This paper proposes an image-based modeling method which recovers 3D models using projected line segments in multiple images. Using the method, a user obtains accurate 3D model data via several steps of simple manual works. The embedded nonlinear minimization technique in the model parameter estimation stage is based on the distances between the user provided image line segments and the projected line segments of primitives. We define an error using a finite line segment and thus increase accuracy in the model parameter estimation. The error is defined as the sum of differences between the observed image line segments provided by the user and the predicted image line segments which are computed using the current model parameters and camera parameters. The method is robust in a sense that it recovers 3D structures even from partially occluded objects and it does not be seriously affected by small measurement errors in the reconstruction process. This paper also describesexperimental results from real images and difficulties and tricks that are found while implementing the image-based modeler.
This paper proposes a method to track persons robustly in illumination changes and partial occlusions in color video frames acquired from a fixed camera. To solve a problem of changing appearance by illumination change, a time-independent intrinsic image is used to remove noises in an frame and is adaptively updated frame-by-frame. We use a hierarchical human model including body color information in order to track persons in occlusion. The tracked human model is recorded into a persons' list for some duration after the corresponding person's exit and is recovered from the list after her reentering. The proposed method was experimented in several indoor and outdoor scenario. This demonstrated the potential effectiveness of an adaptive model-base method that corrected distorted person's color information by lighting changes, and succeeded tracking of persons which was overlapped in a frame.
The purpose of this study is to compare the difference between Beijing and Seoul in women's winter street fashion, and suggest strategic methods to improve new competitiveness of the Korean fashion industry. The research was conducted by literature review and empirical research and photographs of winter street style were directly taken by a digital camera from December 28, 2008 to January 8, 2009. The survey was made at 9~11 A.M., 12~1 P.M., and 3~5 P.M. during midweek and weekend. Then 530 photographs(265 each city) of women of the 20s and 30s were selected by random sampling and five fashion professional including this researcher classified styles in accord with majority opinion on careful investigation. The results of comparing the 2008 winter street fashion in Beijing and Seoul show the highest frequency of easy casual style. In detail, while high frequency was found in romantic, classic, feminine, and romantic casual style in Seoul, easy casual and character casual style was prevalent in Beijing. The same frequency of sport casual style illustrates no differences between two cities. Unlike the prediction of the fashion industry that the preference of sport casual style would be increased under the influence of the Beijing Olympics 2008, high preference of easy casual reflects that Chinese women were more sensitive to the changes of their consumption trend. In clothing color, the achromatic color was prevalent in street style in Seoul, whereas multi-color were preferred in Beijing, suggesting a great difference. In the case of accessories, both areas preferred a tot bag but Beijing women preferred active shoulder bag and cross bag in sport casual style. Seoul women preferred pumps and sneakers, whereas Beijing women liked boots of different length according to style.
Video image processing systems(VIPS) offer numerous benefits to transportation models and applications, due to their ability to monitor traffic in real time. VIPS based on wide-area detection, i.e., multi-lane surveillance algorithm provide traffic parameters with single camera such as flow and velocity, as well as occupancy and density. However, most current commercial VIPS utilize a tripwire detection algorithm that examines image intensity changes in the detection regions to indicate vehicle presence and passage, i.e., they do not identify individual vehicles as unique targets. If VIPS are developed to track individual vehicles and thus trace vehicle trajectories, many existing transportation models will benefit from more detailed information of individual vehicles. Furthermore, additional information obtained from the vehicle trajectories will improve incident detection by identifying lane change maneuvers and acceleration/deceleration patterns. The objective of this research was to relate traffic safety to VIPS tracking and this paper has developed a computer vision system of monitoring individual vehicle trajectories based on image processing, and offer the detailed information, for example, volumes, speed, and occupancy rate as well as traffic information via tripwire image detectors. Also the developed system has been verified by comparing with commercial VIP detectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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