This paper presents vision-based 3D facial expression animation technique and system which provide the robust 3D head pose estimation and real-time facial expression control. Many researches of 3D face animation have been done for the facial expression control itself rather than focusing on 3D head motion tracking. However, the head motion tracking is one of critical issues to be solved for developing realistic facial animation. In this research, we developed an integrated animation system that includes 3D head motion tracking and facial expression control at the same time. The proposed system consists of three major phases: face detection, 3D head motion tracking, and facial expression control. For face detection, with the non-parametric HT skin color model and template matching, we can detect the facial region efficiently from video frame. For 3D head motion tracking, we exploit the cylindrical head model that is projected to the initial head motion template. Given an initial reference template of the face image and the corresponding head motion, the cylindrical head model is created and the foil head motion is traced based on the optical flow method. For the facial expression cloning we utilize the feature-based method, The major facial feature points are detected by the geometry of information of the face with template matching and traced by optical flow. Since the locations of varying feature points are composed of head motion and facial expression information, the animation parameters which describe the variation of the facial features are acquired from geometrically transformed frontal head pose image. Finally, the facial expression cloning is done by two fitting process. The control points of the 3D model are varied applying the animation parameters to the face model, and the non-feature points around the control points are changed by use of Radial Basis Function(RBF). From the experiment, we can prove that the developed vision-based animation system can create realistic facial animation with robust head pose estimation and facial variation from input video image.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.6
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pp.768-774
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2008
This paper implements a information management system for a bullfights using RFID technology in which the objects containing electronic tag are automatically identified by using radio frequency wave. The presented system is composed of the information systems for career and train, and the real-time informant system to provide various informations to remote bull breeders and administers. As the first step for implementation, we analyze the requirements for information management systems based on the RFID and suggests design considerations. Based on the analysis, we implement an efficient RFID middleware system for tracking a tag location based on antenna transfer method and managing an intelligent tag information which efficiently manages a bullfight informations in field. And we also implement the web-based integrated management system for managing and providing a bullfight informations. The career management system sequentially recognizes a tags, and the training system concurrently recognizes the man tags.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.1
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pp.118-129
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2011
This Study has developed the information system of the rivers based on 3D image GIS by converging the latest information technology of GIS(Geographic Information System), RS(Remote Sensing), GNSS(Global Navigation Satellite System), aerial laser survey(LiDAR) with real time network technology in order to understand the current situation of all the four major rivers and support the administrative management system. The said information system acquires the high resolution aerial photographs of 25cm, aerial laser survey and water depth surveying data to express precise space information on the whole Youngsan River which is the leading project site out of the four river sites. Monitoring the site is made available on the transporting means such as a helicopter, boat or a bus in connection with locational coordinate tracking skill for the moving objects in real time using GNSS. It makes monitoring all the information on the four river job sites available at a glance, which can obtain the reliability of the people to such vast areas along with enhancing the recognition of the people by publicity of four Rivers Revitalizing Project and reports thereof.
Song Heung Kwon;Kim Min Su;Yang Oh Nam;Park Cheol Su;Kwon Kyung Tae;Kim Jeong Man
대한방사선치료학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.13-17
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2005
Introduction : For stereotactic radiosurgery (SRS) of a tumor in the region whose movement due to respiration is significant, like Lung lower lobe, the gated therapy, which delivers radiation dose to the selected respiratory phases when tumor motion is small, was peformed using the Respiratory gating system and its clinical effectiveness was evaluated. Methode and Materials : For two SRS patients with a tumor in Lung lower lobe, a marker block (infrared reflector) was attached on the abdomen. While patient' respiratory cycle was monitored with Real-time Position Management (RPM, Varian, USA), 4D CT was performed (10 phases per a cycle). Phases in which tumor motion did not change rapidly were decided as treatment phases. The treatment volume was contoured on the CT images for selected treatment phases using maximum intensity projection (MIP) method. In order to verify setup reproducibility and positional variation, 4D CT was repeated. Result : Gross tumor volume (GTV) showed maximum movement in superior-inferior direction. For patient $\#$1, motion of GTV was reduced to 2.6 mm in treatment phases ($30\%\~60\%$), while that was 9.4 mm in full phases ($0\%\~90\%$) and for patient $\#$2, it was reduced to 2.3 mm in treatment phases ($30\%\~70\%$), while it was 11.7 mm in full phases ($0\%\~90\%$). When comparing two sets of CT images, setup errors in all the directions were within 3 mm. Conclusion : Since tumor motion was reduced less than 5 mm, the Respiratory gating system for SRS of Lung lower lobe is useful.
This paper proposes the design and implementation results for human and object classification systems utilizing frequency modulated continuous wave (FMCW) radar sensor. Such a system requires the process of radar sensor signal processing for multi-target detection and the process of deep learning for the classification of human and object. Since deep learning requires such a great amount of computation and data processing, the lightweight process is utmost essential. Therefore, binary neural network (BNN) structure was adopted, operating convolution neural network (CNN) computation in a binary condition. In addition, for the real-time operation, a hardware accelerator was implemented and verified via FPGA platform. Based on performance evaluation and verified results, it is confirmed that the accuracy for multi-target classification of 90.5%, reduced memory usage by 96.87% compared to CNN and the run time of 5ms are achieved.
Intrafractional motion of patients, such as respiratory motion during radiation treatment, is an important issue in image-guided radiotherapy. The accuracy of the radiation treatment decreases as the motion range increases. We developed a control system for a robotic patient immobilization system that enables to reduce the range of tumor motion by compensating the tumor motion. Fusion technology, combining robotics and mechatronics, was developed and applied in this study. First, a small-sized prototype was established for use with an industrial miniature robot. The patient immobilization system consisted of an optical tracking system, a robotic couch, a robot controller, and a control program for managing the system components. A multi speed and position control mechanism with three degrees of freedom was designed. The parameters for operating the control system, such as the coordinate transformation parameters and calibration parameters, were measured and evaluated for a prototype device. After developing the control system using the prototype device, a feasibility test on a full-scale patient immobilization system was performed, using a large industrial robot and couch. The performances of both the prototype device and the realistic device were evaluated using a respiratory motion phantom, for several patterns of respiratory motion. For all patterns of motion, the root mean squared error of the corresponding detected motion trajectories were reduced by more than 40%. The proposed system improves the accuracy of the radiation dose delivered to the target and reduces the unwanted irradiation of normal tissue.
In this paper, we present a prototype of view-switchable high-definition (HD) multi-view video transmission system. One of the major bottlenecks for the multi-view broadcasting system has been the hardware cost and transmission bandwidth. The proposed system focuses on software-based design, transmission over IP multicast networks, and flexible system configuration to address aforementioned problems. In the proposed system, we implement software stereo HD multiplexing, demultipiexing and decoding, and take advantage of high-speed broadband convergence networks to deliver HD video in real-time. Moreover, the proposed system can be scalable and flexible in terms of the number of views. Furthermore, in order to display any multiview video on 3D display monitor, a face tracking system is integrated to our system. Therefore, users can watch the different stereoscopic video at its related locations.
This Paper describes a fast and stable camera pose estimation method for real-time augmented reality systems. From the feature tracking results of a marker on a single frame, we estimate the camera rotation matrix and the translation vector. For the camera pose estimation, we use the shape factorization method based on the scaled orthographic Projection model. In the scaled orthographic factorization method, all feature points of an object are assumed roughly at the same distance from the camera, which means the selected reference point and the object shape affect the accuracy of the estimation. This paper proposes a flexible and stable selection method for the reference point. Based on the proposed method, we implemented a video augmentation system that inserts virtual 3D objects into the input video frames. Experimental results showed that the proposed camera pose estimation method is fast and robust relative to the previous methods and it is applicable to various augmented reality applications.
The purpose of this paper is to propose the modeling of multiagent based SCM and implement the prototype in the Internet environment. SCM process follows the supply chain operations reference (SCOR) model which has been suggested by Supply Chain Counsil. SCOR model has been positioned to become the industry standard for describing and improving operational process in SCM. Five basic processes, plan, source, matte, deliver and return are defined in the SCOR model, through which a company establishes its supply chain competitive objectives. A supply chain is a world wide network of suppliers, factories, warehouses, distribution centers and retailers through which raw materials are acquired, transformed or manufactured and delivered to customers by autonomous or semiautonomous process. With the pressure from the higher standard of customer compliance, a frequent model change, product complexity and globalization, the combination of supply chain process with an advanced infrastructure in terms of multiagent systems have been highly required. Since SCM is fundamentally concerned with coherence among multiple decision makers, a multiagent framework based on explicit communication between constituent agents such as suppliers, manufacturers, and distributors is a natural choice. Multiagent framework is defined to perform different activities within a supply chain. Dynamic and changing functions of supply chain can be dealt with multi-agent by cooperating with other agents. In the areas of inventory management, remote diagnostics, communications with field workers, order fulfillment including tracking and monitoring, stock visibility, real-time shop floor data collection, asset tracking and warehousing, customer-centric supply chain can be applied and implemented utilizing multiagent. In this paper, for the order processing event between the buyer and seller relationship, multiagent were defined corresponding to the SCOR process. A prototype system was developed and implemented on the actual TCP/IP environment for the purchase order processing event. The implementation result assures that multiagent based SCM enhances the speed, visibility, proactiveness and responsiveness of activities in the supply chain.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.549-557
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2012
In this paper an on-chip photo energy harvesting system with MPPT(Maximum Power Point Tracking) control is proposed. The ISC(Integrated Solar Cell) is implemented using p-diff/n-well diodes available in CMOS processes. MPPT control is implemented using the linear relationship between the open-circuit voltage of a PV(Photovoltaic) cell and its MPP(Maximum Power Point) voltage such that a small pilot PV cell can track the MPP of a main PV cell in real time. Simulation results show that the designed circuit with the MPPT control delivers the MPP voltage to load even though the load is heavy such that the load circuit can operate properly. The proposed circuit is designed in 0.18um CMOS process. The designed main PV cell and pilot PV cell occupy $8mm^2$ and $0.4mm^2$ respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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