The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.1
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pp.46-51
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2005
Intelligent Space(ISpace) is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Simulations are carried out to evaluate the proposed performance. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.6
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pp.46-57
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1997
In this paper, we propose an efficient algorithm for adaptation of tracking windwo, which improves tracking performance of a correlation-based video tracker by rejecting background effect originated from a time-varying target. Th eproposed adaptation algorithm ajdusts the size of a tracking window by using the ratio of spatial gradient power in target region to that in backgorund region, which is especially adequate for a correlation-based tracker. Experimental results for synthetic and real image sequences show that the proposed method adapts a tracking window well to a time-varying target and so greatly suppresses background effect, which makes improvement of trakcing performance.
In this paper we present 3-D Navigation View, a three-dimensional visualization of indoor environment which serves as an intuitive and unified user interface for our developed indoor location tracking system via Virtual Reality Modeling Language (VRML) in web environment. The extracted user's spatial information from indoor location tracking system was further processed to facilitate the location indication in virtual 3-D indoor environment based on his location in physical world. External Authoring Interface (EAI) provided by VRML enables the integration of interactive 3-D graphics into web and direct communication with the encapsulated Java applet to update position and viewpoint of user periodically in 3-D indoor environment. As any web browser with VRML viewer plug-in is able to run the platform independent 3-D Navigation View, specialized and expensive hardware or software can be disregarded.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.6
no.1
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pp.31-35
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2005
Higher productivity requires high-speed motion of machine tool axes. The iron core linear DC motor (LDM) is widely accepted as a viable candidate for high-speed machine tool feed unit. LDM, however, has two inherent disturbance force components, namely cogging and thrust force ripple. These disturbance forces directly affect the tracking accuracy of the feeding system and must be eliminated or reduced. In order to reduce motor ripple, this research adapted the feedforward compensation method and neural network control. Experiments carried out with the linear motor test setup show that these control methods are effective in reducing motor ripple.
In this paper Valentine Braitenberg structure based sensory motor model for object tracking control system was proposed. Conventional model based control schemes are require highly non-linear mathematical models, which require long computational time to solve complex high order equations. Contrast to conventional models proposed system simply link signal data from camera directly to the inputs of neural network, and outputs of network are directly fed into input of motor driver of camera. With simple structure of sensory motor model, real time tracking control system for dynamic object was realized successfully, and the implementation of sensory motor model can overcome the limitation of model-based control schemes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.186-189
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2015
최근 GPS가 탑재된 스마트폰의 보급이 늘어나면서 위치 기반 서비스가 빠르게 성장해 왔다. 위치조회의 방법은 크게 GPS를 이용한 위치 조회 서비스, 네트워크 위치 조회 서비스, 하이브리드 위치조회 서비스가 있다. 사용자 또는 제 3자가 위치 조회를 요청하였을 경우 사용자의 스마트폰에 장착된 소형 GPS 모듈을 조회하여 제공하여 준다. 하지만 GPS 모듈의 경우 실내에서는 취약하므로 만약 조회한 스마트폰의 위치가 실내에 있다면 Wi-Fi, 모바일 네트워크를 이용하여 위치를 조회하여 제공한다. 본 논문에서는 GPS 기반 위치 조회, 네트워크 기반 위치 조회, 하이브리드 위치 조회를 소개 및 비교 분석한다.
Recently, video monitoring system technology has been rapidly developed to monitor and respond quickly to various situations. In particular, computer vision and related research are being actively carried out to track objects in the video. This paper proposes an efficient multiple objects detection method based on convolutional neural network (CNN) for multiple objects tracking. The results of the experiment show that multiple objects can be detected and tracked in the video in the proposed method, and that our method is also good performance in complex environments.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.4
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pp.682-691
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2017
In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.2
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pp.466-474
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2014
According to wireless network technology and mobile processors performance were improved, the small wireless mobile device such as smart phones has been widely utilized. The mobile devices can be used GPS information, thereby the services based on location information was increased. GPS was impossible to provide location information in indoor and signal shading environment, and the tracking systems based on short distance wireless communication are required infrastructure. The IEEE 802.11 based tracking system is possible estimation using APs, however the tracking device is exhausted battery power seriously. In this paper, we propose IEEE 802.11 based low-power tracking system. We reduced power consumption from channel scanning and network connection. For performance evaluation, we designed and implemented the tracking tag device, and measured power consumption of the device. As the simulation result, we confirmed that the power consumption was reduced 46% compare to the standard execution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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