이 논문에서는 NN 필터를 이용한 표적추적을 위한 최적의 신호 강도 및 표적 검출 문턱값을 구하였다. 이를 위하여 먼저 HYCA 방식을 이용하여 NN 필터의 추적성능을 예측할 수 있도록 하고, 이것에 기초하여 예측된 추적성능과 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 사이의 관계를 나타내었다. 그리고 이러한 관계를 이용하여 다음과 같은 다양한 비용에 대한 최적 파라미터를 얻었다: (1)위치 추정 오차 분산 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열(sequence); (2)유효 게이트 면적 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열; (3)표적 신호 강도 합을 최소화하는 최적 표적 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 순열.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.710-726
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2018
This paper presents an extended particle filter to increase the accuracy and decrease the computation load of vehicle tracking. Particle filter has been the subject of extensive interest in video-based tracking which is capable of solving nonlinear and non-Gaussian problems. However, there still exist problems such as preventing unnecessary particle consumption, reducing the computational burden, and increasing the accuracy. We aim to increase the accuracy without an increase in computation load. In proposed method, we calculate the direction angle of the target vehicle. The angular difference between the direction of the target vehicle and each particle of the particle filter is observed. Particles are filtered and weighted, based on their angular difference. Particles with angular difference greater than a threshold is eliminated and the remaining are stored with greater weights in order to increase their probability for state estimation. Threshold value is very critical for performance. Thus, instead of having a constant threshold value, proposed algorithm updates it online. The first advantage of our algorithm is that it prevents the system from failures caused by insufficient amount of particles. Second advantage is to reduce the risk of using unnecessary number of particles in tracking which causes computation load. Proposed algorithm is compared against camshift, direction-based particle filter and condensation algorithms. Results show that the proposed algorithm outperforms the other methods in terms of accuracy, tracking duration and particle consumption.
In this paper, a novel method called location-based delivery (LBD), which combines the short message service (SMS) and global position system (GPS), is proposed, and further, a realistic system for tracking a target's movement is developed. LBD reduces the number of short message transmissions while maintaining the location tracking accuracy within the acceptable range. The proposed approach, LBD, consists of three primary features: Short message format, location prediction, and dynamic threshold. The defined short message format is proprietary. Location prediction is performed by using the current location, moving speed, and bearing of the target to predict its next location. When the distance between the predicted location and the actual location exceeds a certain threshold, the target transmits a short message to the tracker to update its current location. The threshold is dynamically adjusted to maintain the location tracking accuracy and the number of short messages on the basis of the moving speed of the target. The experimental results show that LBD, indeed, outperforms other methods because it satisfactorily maintains the location tracking accuracy with relatively fewer messages.
저궤도 위성의 시스템 시험에서는 위성의 5 대역 Receiver의 적정 수신 RF 전력 영역을
확인하기 위하여 저궤도 위성의 Receiver Tracking Threshold와 Command Threshold를
측정한다. 본 논문에서는 두 Threshold 측정의 알고리듬을 살펴보고 통합 시스템 시험
(Integrated System Test)에서 수행하였던 결과를 보여준다. 그 후에 Receiver의 성능 이외
에 Threshold 측정결과에 영향을 미칠 수 있는 요소를 알아보고 그에 따른 왜곡된 값을
분석하여 보정을 수행하였다.
표적 추적에서 기동은 오랫동안 다루기 어려운 문제로 여겨져 왔다. 이러한 문제를 극복하기 위해 기동을 처리하는 여러 가지 기법들이 연구, 개발되었다. 그러나 이러한 기법들의 연구에 있어 지금까지 기동 검출 기준치의 변화에 대한 필터의 성능의 편차에 대한 연구는 이루어지지 않고 있어 가동에 따른 적절한 기동 검출 기준치의 설정이 객관적인 기준없이 이루어지고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 가동 표적 추적용 필터에 있어 여러 가지 기동에 대해 기동 유무 검출 기준치의 변화가 필터에 미치는 영향을 알아보고, 이를 분석함으로써 기동과 기동탐지 기준치와 상관관계를 실험적으로 규명하였다.
불확실한 측정값 근원의 문제에서는 표적을 최적으로 탐지해내는 것이 유용하다. 본 논문에서는 클러터 환경에서 표적을 추적하는 경우에 탐지확률 및 오경보확률과 동시에 탐지문턱값 처리에 따른 추적오차를 살펴보고, 문턱값과 표적추적 유효화영역의 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 상태추정오차공분산의 측면에서 성능을 분석한다.
이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.
Kim, Song-Yi;Noh, Sue-Jin;Kim, Jin-Man;Whang, Min-Cheol;Lee, Eui-Chul
대한인간공학회지
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제31권4호
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pp.601-607
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2012
Objective: The aim of this study is to classify between intentional and natural blinks in vision based eye tracking system. Through implementing the classification method, we expect that the great eye tracking method will be designed which will perform well both navigation and selection interactions. Background: Currently, eye tracking is widely used in order to increase immersion and interest of user by supporting natural user interface. Even though conventional eye tracking system is well focused on navigation interaction by tracking pupil movement, there is no breakthrough selection interaction method. Method: To determine classification threshold between intentional and natural blinks, we performed experiment by capturing eye images including intentional and natural blinks from 12 subjects. By analyzing successive eye images, two features such as eye closed duration and pupil size variation after eye open were collected. Then, the classification threshold was determined by performing SVM(Support Vector Machine) training. Results: Experimental results showed that the average detection accuracy of intentional blinks was 97.4% in wearable eye tracking system environments. Also, the detecting accuracy in non-wearable camera environment was 92.9% on the basis of the above used SVM classifier. Conclusion: By combining two features using SVM, we could implement the accurate selection interaction method in vision based eye tracking system. Application: The results of this research might help to improve efficiency and usability of vision based eye tracking method by supporting reliable selection interaction scheme.
본 논문에서는 ATW(Automatic Tracking Window)를 사용하여 입력신호를 처리한 후에 MUSIC을 사용하여 주파수를 추정하도록 알고리즘을 수정하므로써 MUSIC알고리즘의 Threshold효과를 개선할 수 있음을 보인다[1]. ATW 전처리는 일종의 대역 여파기 효과를 가지나 일반 대역 여파기와 다른 점은 사용자가 입력신호의 중심 주파수를 알지 못해도 된다는 장점을 갖는다.
In this paper, we consider the optimal control of detection threshold to minimize the conditional mean-square state estimation error for the probabilistic data association (PDA) filter. Earlier works on this problem involved the cumbersome graphical optimization algorithm or time-consuming numerical optimization algorithm. Using the numerical approximation of information reduction factor, we obtained the closed-form optimal detection threshold. This results are very useful for real-time implemenation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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