Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.10
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pp.1551-1560
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1997
This study is devoted to the detection of the 3-dimensional point obstacles on the plane by using accumulated scan line images. The proposed accumulating only one scan line allow to process image at real time. And the change of motion of the feature in image is small because of the short time between image frames, so it does not take much time to track features. To obtain recursive optimal obstacles position and robot motion along to the motion of camera, Kalman filter algorithm is used. After using Kalman filter in case of the fixed environment, 3-dimensional obstacles point map is obtained. The position and motion of moving obstacles can also be obtained by pre-segmentation. Finally, to solve the stereo ambiguity problem from multiple matches, the camera motion is actively used to discard mis-matched features. To get relative distance of obstacles from camera, parallel stereo camera setup is used. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are carried out by a small test vehicle.
In this paper, we develop a real time lip-synch system that activates 2-D avatar's lip motion in synch with an incoming speech utterance. To realize the 'real time' operation of the system, we contain the processing time by invoking merge and split procedures performing coarse-to-fine phoneme classification. At each stage of phoneme classification, we apply the support vector machine (SVM) to reduce the computational load while retraining the desired accuracy. The coarse-to-fine phoneme classification is accomplished via two stages of feature extraction: first, each speech frame is acoustically analyzed for 3 classes of lip opening using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) as a feature; secondly, each frame is further refined in classification for detailed lip shape using formant information. We implemented the system with 2-D lip animation that shows the effectiveness of the proposed two-stage procedure in accomplishing a real-time lip-synch task. It was observed that the method of using phoneme merging and SVM achieved about twice faster speed in recognition than the method employing the Hidden Markov Model (HMM). A typical latency time per a single frame observed for our method was in the order of 18.22 milliseconds while an HMM method applied under identical conditions resulted about 30.67 milliseconds.
In this paper, we present a method to estimate an accurate real-time sound source direction based on time delay of arrival by using generalized cross correlation with four cross-type microphones. In general, existing systems have two disadvantages such as system embedding limitation due to the necessity of data acquisition for signal processing from microphone input, and real-time processing difficulty because of the increased number of channels for sound direction estimation using DSP processors. To cope with these disadvantages, the system considered in this paper proposes hardware design for enhanced real-time processing using microphone array signal processing. An accurate direction estimation and its design time reduction is achieved by means of an efficient hardware design using spatial segmentation methods and verification techniques. Finally we develop a system which can be used for embedded systems using a sound codec and an FPGA chip. According to experimental results, the system gives much faster real-time processing time compared with either PC-based systems or the case with DSP processors.
Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.4
s.310
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pp.1-10
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2006
This paper presents a development of a mobile sign language recognition system for daily communication of deaf people, who are sign dependent to access language, with hearing people. The system observes their sign by a cap-mounted camera and accelerometers equipped on wrists. To create a real application working in mobile environment, which is a harder recognition problem than lab environment due to illumination change and real-time requirement, a robust hand segmentation method is introduced and HMMs are adopted with a strong grammar. The result shows 99.07% word accuracy in continuous sign.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.11
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pp.4907-4913
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2011
The purpose of this study is to find how the preferred properties of potential users for the outdoor space of the multi-family housing complex had changed according to time differance and to select the target market through market segmentation. The study has identified that the most important property among four properties had been changed from a Communication to a Amenity according to time difference. This is shown that considering information and communication as an important properties had been changed to regarding leisure and culture facilities as valuable properties.
Ahmad, Muhammad Bilal;Chang, Min-Hyuk;Park, Jong-An
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.1377-1381
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2003
This paper describes real time object tracking of 3D objects in 2D image sequences. The moving objects are segmented from the image sequence using morphological operations. The moving objects are segmented by the method of differential image followed by the process of morphological dilation. The moving objects are recognized and tracked using statistical moments. The direction of moving objects are determined by the Hough transform. The straight lines in the moving objects are found with the help of Hough transform. The direction of the moving object is calculated from the orientation of the straight lines in the direction of the principal axes of the moving objects. The direction of the moving object and the displacement of the object in the image sequence is used to calculate the velocity of the moving objects. The simulation results of the proposed method are promising on the test images.
In this paper, we proposed real-time stereoscopic image conversion algorithm using object segmentation and motion parallax. The proposed algorithm separates objects using luminance of image, extracts moving object among objects of the image using motion parallax and generates depth map. Parallax process is done based on the depth map. The proposed method has been evaluated using visual test and APD(Absolute Parallx Difference) for comparing the stereoscopic image of the proposed method with that of MTD. The proposed method offers realistic stereoscopic conversion effect regardless of the direction and velocity of the 2-D image.
This study analyzes customer buying-behavior patterns in a department store as time goes on, and predicts moving patterns of its customers. Through them, it suggests in this paper short-term and long-term marketing promotion strategies. RFM techniques are utilized for customer segmentation. Customers are clustered by using the Kohonen's Self Organizing Map as a method of data mining techniques. Then C5.0, a decision tree analysis technique, is used to predict moving patterns of customers. Using real world data, this study evaluates the prediction accuracy of predictive models.
Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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