KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1400-1420
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2012
Object detection and tracking using visual sensors is a critical component of surveillance systems, which presents many challenges. This paper addresses the enhancement of object detection and tracking via the combination of multiple visual sensors. The enhancement method we introduce compensates for missed object detection based on the partial detection of objects by multiple visual sensors. When one detects an object or more visual sensors, the detected object's local positions transformed into a global object position. Local and global information exchange allows a missed local object's position to recover. However, the exchange of the information may degrade the detection and tracking performance by incorrectly recovering the local object position, which propagated by false object detection. Furthermore, local object positions corresponding to an identical object can transformed into nonequivalent global object positions because of detection uncertainty such as shadows or other artifacts. We improved the performance by preventing the propagation of false object detection. In addition, we present an evaluation method for the final global object position. The proposed method analyzed and evaluated using case studies.
In progressive image coding, if object region that have main contents in image are transmitted prior to the remained region, this method will be very useful. In this paper, the progressive image coding based on SPIHT using object region transmission method by priority is proposed. First, an original image is transformed by wavelet. Median filtering is used about wavelet transformed coefficient region for extracting object region. This extracted object region encoded by SPIHT. Then encoded object region are transmitted in advance of the remained region. This method is good to a conventional progressive image coding about entire original image. Experimental results show that the proposed method can be very effectively used for image coding applications such as internet retrieval and database searching system.
This paper is to present a method for recognizing an image of a tracking object by processing the image from a camera, whose attitude is controlled in inertial space with inertial co-ordinate system. In order to recognize an object, a pseudo-random M-array is attached on the object and it is observed by the camera which is controlled on inertial coordinate basis by inertial stabilization unit. When the attitude of the camera is changed, the observed image of M-array is transformed by use of affine transformation to the image in inertial coordinate system. Taking the cross-correlation function between the affine-transformed image and the original image, we can recognize the object. As parameters of the attitude of the camera, we used the azimuth angle of camera, which is de-fected by gyroscope of an inertial sensor, and elevation an91e of camera which is calculated from the gravitational acceleration detected by servo accelerometer.
본 논문에서는 UML(Unified Modeling Language)을 토대로 유스케이스(use case) 중심의 객체지향 분석 설계 방법론을 기반으로 한, 관계형 데이터베이스 통합 설계방법론에 대하여 다룬다. 본 통합 설계방법론에서 사용하는 개념모델은 비즈니스 프로화일(business profile)에 기반을 두고 있으며, 6단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 비즈니스 유스케이스(business use case)가 식별되어 마크로액티비티 다이어그램(macroactivity diagram)으로 표현되고, 두 번째 단계에서 마크로액티비티 다이어그램은 비즈니스 객체(business object)와 비즈니스 객체흐름(business object flow) 그리고 비즈니스 사용자책임(business worker's responsibilities)을 이용하여 상세 비즈니스 활동다이어그램(detailed business activity diagram)으로 변환된다. 세 번째 단계에서는 상세 비즈니스 활동다이어그램을 기반으로 시스템 전체의 정적 구조를 설명하는 비즈니스 클래스다이어그램(business class diagram)으로 변환된다. 네 번째 단계에서 비즈니스 클래스다이어그램은 대응하는 관계형 데이터베이스 초기 개념모델을 대표하는 클래스다이어그램으로 변환된다. 다섯 번째 단계에서 클래스다이어그램에 일반화와 특수화, 역할과 활동, 클래스 추가 그리고 중복 연관에 따른 추가적인 변환이 이루어지고, 마지막으로 관계형 데이터베이스 스키마로 변환이 이루어지게 된다. 본 논문에서 제시하는 방법론을 적용함으로써, 객체지향 분석 설계 방법론과 관계형 데이터베이스 설계방법론 사이에 유기적 연결이 이루어지게 되어, 객체지향 분석 설계 방법론 관계형 데이터베이스설계 방법론을 통합적으로 다룰 수 있게 된다. 이에따라 관계형 데이터베이스 기반의소프트웨어 시스템에 대한 객체지향 방식의 일관된 그리고 통합된 구축방안이 제공된다. 사례 연구로 제안한 통합 설계 방법론을 비자발급시스템에 대하여 적용한다.
20세기 이후 산업화한 소비사회에서 생산된 기성품들은 '파운드 오브제 (Found object)'라는 새로운 소재로 미술작가들에게 채택되어 작품 속에서 넓은 의미로 재해석 되고 있다. 이를 활용해서 새로운 의미를 부여하는 방법은 표현양식뿐만 아니라 개념적으로도 확장된 새로운 패러다임을 생성한다. 현대미술에서 최초로 파운드 오브제가 사용된 1912년 파블로 피카소(Pablo Picasso)의 이후 다다이즘과 초현실주의, 그리고 팝아트를 통해서 파운드 오브제의 전개를 파악하고 20세기 후반 파운드 오브제의 표현에 대해서 알아본다. 본 연구에서는 파운드 오브제가 작품에서 혼합된 방식에 따라서 '가공되지 않은 오브제', '변용된 오브제', 그리고 '차용된 오브제', 등 3가지 유형으로 구분하여 작가와 작품을 분석한다. 본 연구를 통해서 파운드 오브제를 융복합한 작품은 대상을 물질적으로 발전시킬 뿐만 아니라 미술의 전통적 규범에서 벗어나 자유로운 개념의 미술을 실천할 수 있도록 한다는 점에 주목한다.
An entity-based integrated design product and process model uses product and process entities to describe design information and design activities, respectively. The concepts and notation for product and process entities in the entity-based integrated design model are similar to the concepts of object-oriented programming languages such as C++ and Smalltalk. This paper uses C++ to program an entity-based integrated design model for building frames structures. The design information and activities involved in the three dimensional building space, the locations of frames, and the grouping of frames represented as entities in the entity-based integrated design model are transformed to C++ codes. Each product or process entity can be basically transformed to an class. The attributes of an entity can be defined as variables and member functions of a class.
In this paper we propose a new method for the recognition of 2-D partially occluded objects. The border of the object is transformed to a curve in arc length-accumulated interior angle plane. The transformed curve of an image is partitioned so that each segment is bounded by the concave interior angles. In order to tolerate shape distortion due to the polygonal approximation of the boundary of the object a group of feature points of the input image are matched with those of model views. The estimation method for positions and orientations of the identified objects objects is presented.
Because Image on the CRT change under different illuminants, human is difficult to see original color of object. If what is information of used illuminant on capturing object know, image can be transformed according to viewing condition using the linear matrix method. To know information of used illuminant at an image, the spectral radiance of illuminant can be estimated using the linear model of Maloney and Wandell form an image. And then image can be properly transformed it using color appearance model. In this paper, we predict the spectral radiance of illuminant using spectral power distribution of specular light and using surface spectral reflectance at maximum gray area. and then we perform visual experiments for the corresponding color reproduction according to viewing condition. In results, we ensure that the spectral radiance of illuminant at an image can be well estimated using above algorithms and that human visual system is 70% adapted to the monitor's white point and 30% to ambient light when viewing softcopy images.
The image-to-image translation is one of the deep learning applications using image data. In this paper, we aim at improving the performance of object transfiguration which transforms a specific object in an image into another specific object. For object transfiguration, it is required to transform only the target object and maintain background images. In the existing results, however, it is observed that other parts in the image are also transformed. In this paper, we have focused on the structure of artificial neural networks that are frequently used in the existing methods and have improved the performance by adding constraints to the exiting structure. We also propose the advanced structure that combines the existing structures to maintain their advantages and complement their drawbacks. The effectiveness of the proposed methods are shown in experimental results.
This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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