The purpose of this study is to determine the differences in eye-tracking, which is one of the emotional reactions of the autonomic nervous system, against various experimental stimuli that vary in terms of the movement attributes of graphic image. This experiment conducted an analysis of variance of the movement factors(n) in each movement attribute(speed, horizontality movement, verticality movement, diagonal movement). Dependent variables were the fixation starting time, the fixation dwell time, the whole fixation time from stimulus appearance, and the eye-tracking length. The result of eye-tracking against movement speed showed nonsignificant differences for each movement attribute. In the horizontality movement, the → movement was higher than the ← movement. In the verticality movement, the ↑ movement was higher than the ↓ movement. In the diagonal movement, there was not significant differences for each movement attributes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.55-61
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2017
In this paper, we propose a novel tracking method using target separation and detection that are based on discriminative correlation filter (DCF), which is studied a lot recently. 'Retainability' is one of the most important factor of tracking. There are some factors making retainability of tracking worse. Especially, fast movement and occlusion of a target frequently occur in image data, and when it happens, it would make target lost. As a result, the tracking cannot be retained. For maintaining a robust tracking, in this paper, separation of a target is used so that normal tracking is maintained even though some part of a target is occluded. The detection algorithm is executed and find new location of the target when the target gets out of tracking range due to occlusion of whole part of a target or fast movement speed of a target. A variety of experiments with various image data sets are conducted. The algorithm proposed in this paper showed better performance than other conventional algorithms when fast movement and occlusion of a target occur.
Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
With growth in intelligence of mobile robots, interaction with humans is emerging as a very important issue for mobile robots and the pedestrian tracking technique following the designated person is adopted in many cases in a way that interacts with humans. Among the existing multi-object tracking techniques for pedestrian tracking, Simple Online and Realtime Tracking (SORT) is suitable for small mobile robots that require real-time processing while having limited computational performance. However, SORT fails to reflect changes in object detection values caused by the movement of the mobile robot, resulting in poor tracking performance. In order to solve this performance degradation, this paper proposes a more stable pedestrian tracking algorithm by correcting object tracking errors caused by robot movement in real time using wheel odometry information of a mobile robot and dynamically managing the survival period of the tracker that tracks the object. In addition, the experimental results show that the proposed methodology using data collected from actual mobile robots maintains real-time and has improved tracking accuracy with resistance to the movement of the mobile robot.
Location tracking is used to keep track of the location information of a mobile terminal in an idle state for a call setup between mobile terminals. In this paper, we introduce a new location tracking strategy that utilizes spatial locality to have better performance than a movement based location tracking strategy. We reduce a lot of unnecessary location updates by updating the location information of a mobile terminal using the virtual movement path, which is generated after removing spatial localities in the actual movement path. Simulation results show that the proposed strategy greatly reduces the overall location tracking cost.
The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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v.3
no.2
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pp.25-32
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2013
Objective : The purpose of this study was to investigate the effect of the ankle movement and the balance when the elderly conducted self-exercise with ankle movement control device through visual feedback. Method : This case-study included pre-test and post-test. The elderly women aged 80 did self-exercise for 20 minutes both morning and afternoon every day. The pre-test and post-test was conducted tracking test for evaluating ankle control movement and running time measurement of standing on one foot and Timed up-And-Go test for balance. Result : The subject improved the ankle control movement on tracking test and improved the balance in running time measurement of standing on one foot. But, Timed up-And-Go test was no change. Conclusion : The self-exercise with device of ankle movement control through visual feedback improved the ankle control movement and the balance for elderly.
A parabolic dish concentrator used in a high temperature application of solar energy tracks the sun's movement by two axis sun tracking system. In such a system, sun tracking performance affects the system efficiency directly. Generally the higher the tracking accuracy is, the better the system performance is. A large number of parabolic dish type concentrators has been developed and implemented in the world. However none of them clearly provided a qualitative method of how the accuracy of the sun tracking system can be evaluated. The work presented here is the evaluation of sun tracking performance of parabolic dish concentrator, which follows the sun's movement by the sensor, using computer vision system. We install a camera on the parabolic dish concentrator. While the concentrator follows the sun, sun's images are captured continuously. Then the performance of sun tracking system was evaluated by analyzing the variation of the position of the sun in the images.
This paper proposes component-based density propagation for tracking a component-based human body model that comprises components and their flexible links. We divide a human body into six body parts as components - head, body, left arm, right arm, left foot, and right foot - that are most necessary in tracking its movement. Instead of tracking a whole body's silhouette, using component-based density propagation, the proposed method individually tracks each component of various parts of human body through a human body model connecting the components. The proposed human body tracking system has been applied to track movements usee for young children's movement education: balancing, hopping, jumping, walking, turning, bending, and stretching. This proposed system demonstrated the validity and effectiveness of movement tracking by independently detecting each component in the human body model and by acquiring an average 97% of high tracking rate.
Park, Jae-Hong;Bhan, Wook;Choi, Tae-Young;Kwon, Hyun-Il;Cho, Dong-Il;Kim, Kwang-Soo
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.5
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pp.496-504
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2009
This paper presents a recognition performance of VOR (Vestibular-Ocular Reflex) based vision tracking system for mobile robot. The VOR is a reflex eye movement which, during head movements, produces an eye movement in the direction opposite to the head movement, thus maintaining the image of interested objects placed on the center of retina. We applied this physiological concept to the vision tracking system for high recognition performance in mobile environments. The proposed method was implemented in a vision tracking system consisting of a motion sensor module and an actuation module with vision sensor. We tested the developed system on an x/y stage and a rate table for linear motion and angular motion, respectively. The experimental results show that the recognition rates of the VOR-based method are three times more than non-VOR conventional vision system, which is mainly due to the fact that VOR-based vision tracking system has the line of sight of vision system to be fixed to the object, eventually reducing the blurring effect of images under the dynamic environment. It suggests that the VOR concept proposed in this paper can be applied efficiently to the vision tracking system for mobile robot.
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