Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.
It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 명암변화 주목도 지도(intensity gradient saliency map)를 생성한다. 다음으로 좌우 영상 간에 블럭 단위의 움직임을 나타내는 광류(optical flow)를 계산하고 scale-invariant feature transform(SIFT) 기법을 통해 사물의 크기와 회전에 변하지 않는 영상의 특징 점을 구하여 이 특징점 간의 변이를 구한 다음, 이 두 변이 정보들을 결합하여 변이 주목도 지도(disparity saliency map)를 생성 한다. 생성된 변이 주목도 지도는 가려짐 영역 검출을 통해 오류 변이가 제거된다. 세 번째로 영상 워핑시에 직선의 왜곡을 최소화하기 위해 직선 세그먼트를 얻는다. 마지막으로 다시점 영상은 이렇게 추출된 영상 특징들을 제한 조건으로 사용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반 영상 워핑(warping) 기법에 의해 생성된다. 실험 결과를 통해 제안한 기법으로 생성된 다시점 영상의 화질이 기존 DIBR 기법보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.
Plastic surgery around the eyes is usually performed under local anesthesia, using a mixture of lidocaine and epinephrine. Blindness is a rare but devastating complication after the injection of local anesthesia in this region. Most cases reported to date have been caused by occlusion of the ophthalmic artery or central retinal artery. In this case report, however, we present a highly unusual case of blindness caused by corneal edema after a local anesthetic injection. A patient visited the emergency room with a laceration on the eyebrow, and local anesthesia was injected before suturing. Immediately after the injection, severe corneal edema developed, making it impossible to observe the structures in the anterior chamber in detail or check the light reflex and visual acuity of the naked eye. An antibiotic (moxifloxacin hydrochloride) and high-concentration steroid eyedrops were promptly applied. High-concentration steroids were also administered orally. On day 13 post-injury, the visual acuity of the naked eye improved to 1.0, and no recurrence of corneal lesions was observed. Although the cause of corneal edema after the local injection could not be conclusively identified, we hope that this report will help raise clinicians' awareness of this complication and appropriate treatment methods.
무용수의 움직임은 시각적 처리 과정을 통해 관찰자에게 지각되며, 관찰자는 지각된 시각정보를 바탕으로 무용수의 동작에 대한 평가와 감상을 수행한다. 관찰자의 운동수행능력이 정확한 평가와 감상에 필요한 것인지에 관해 많은 논의가 있으나, 일관된 결론을 내리지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 타인의 동작결과를 예측하는 능력이 관찰자의 운동 숙련성에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보고자 하였다. 연구참여자는 총 27명으로 무용 숙련도에 따라 세 집단(숙련자, 중간숙련자, 초보자)으로 각 9명씩 참여하였다. 연구참여자는 컴퓨터 모니터를 통해 제시되는 무용 동영상을 본 후 동작의 성공 여부에 대해 판단하였다. 영상의 길이를 달리 편집하여 동작의 성공 여부를 판단하는데 필요한 정보의 양을 체계적으로 조작하였으며, 시간차단 기법을 사용하여 영상 길이 조건별 연구참여자의 반응 정확도를 측정하였다. 연구결과 판단을 위해 활용할 수 있는 시각적 정보가 충분하지 않은 조건에서 숙련자들은 중간숙련자와 초보자에 비해 더 높은 정답 반응을 나타냈으며 초보자는 숙련자와 중간숙련자에 비해 더 높은 오답 반응을 나타내었다. 이러한 결과는 비슷한 수준의 지각 숙련성을 보유하고 있더라도 동작 숙련성에 따라 무용동작에 대한 결과예측 능력이 차이를 보이며, 높은 운동 숙련성을 가지고 있는 경우 동작결과에 대한 예측 능력이 높다는 것을 보여준다. 또한 높은 지각 숙련성은 주어진 정보가 불충분한 상황에서 성급한 반응을 유보하여 오답률을 낮추는 데 도움을 주는 것으로 생각된다. 결론적으로 본 연구를 통해 동작 숙련성과 지각 숙련성은 관찰된 동작의 결과예측 정확성에 각각 다른 방식으로 기여하고 있음을 알 수 있었다.
To evaluate the effect of occlusive skin on the activity of cutaneous oxygen free radical metabolizing enzymes in rats, the dorsal skin was covered with closed glass chamber shaped petri dish, 46 mm in diameter and 10 mm in height and sealed by an adhesive. Five day-occluded group showed more increased activity of xanthine oxidase (XO) than that of control, and the activity of five day-occluded group was higher than that of ten day-occluded group. The activities of superoxide dismutase (SOD) and glutathione peroxidase (GPx) were significantly higher in ten day-occluded group than in control or five day-occluded group. All the more, five day-occluded group showed the decreasing tendency of SOD and GPx activities compared to those of control. On the other hand, the cerrous perhydroxide deposits were observed in the intercellular space of the stratum basale in five day-occluded group under the electronic microscope using a cytochemistry method. Futhermore, the degree of cerrous perhydroxide reaction was lower in ten day-occluded group than in five day-occluded group. In conclusion, the increased XO activity and the decreased SOD and GPx activities are likely to responsible far the accumulation of $H_2O_2$ in five day-occluded group.
In this paper, we propose a simple online multiple object (human) tracking method, LKDeep (Lucas-Kanade feature and Detection based Simple Online Multiple Object Tracker), which can run in fast online enough on CPU core only with acceptable tracking performance for embedded surveillance purpose. The proposed LKDeep is a pragmatic hybrid approach which tracks multiple objects (humans) mainly based on LK features but is compensated by detection on periodic times or on necessity times. Compared to other state-of-the-art multiple object tracking methods based on 'Tracking-By-Detection (TBD)' approach, the proposed LKDeep is faster since it does not have to detect object on every frame and it utilizes simple association rule, but it shows a good object tracking performance. Through experiments in comparison with other multiple object tracking (MOT) methods using the public DPM detector among online state-of-the-art MOT methods reported in MOT challenge [1], it is shown that the proposed simple online MOT method, LKDeep runs faster but with good tracking performance for surveillance purpose. It is further observed through single object tracking (SOT) visual tracker benchmark experiment [2] that LKDeep with an optimized deep learning detector can run in online fast with comparable tracking performance to other state-of-the-art SOT methods.
본 논문은 스테레오 카메라를 대응점 문제가 발생하지 않을 만큼 병진 및 전진 이동시켜 고속으로 양안 시차 정보를 획득할 수 있다는 것을 제안한다. 병진 이동하는 스테레오 비전에 있어서 오차가 없고 신뢰성이 높은 시차 정보를 획득할 수 있다는 것과 전진 이동하는 스테레오 비전에 있어서는 통상의 스테레오 비전으로는 검출할 수 없는 수평성분을 획득할 수 있다는 것을 나타낸다. 또한 좌우 화상사이의 대응을 미리 한정하기 때문에 한정하지 않을 때에 비해 대응점이 밝고 작게 되므로 고속으로 스테레오 비전을 행할 수 있다. 그러나 전진 이동하는 스테레오 비전에 있어서 화상중심 부근과 폐색영역이 일치하면 바른 양안 시차 정보를 얻을 수 없는 문제가 있다.
The purpose of this study is to evaluate the accuracy of four elastomeric interocclusal recording materials and the weight change according to different storage period (24 hours, 48hours, 7days) and different conditions (dry, wet). The techniques for establishing the intercuspal position were centic occlusion interocclusal record with four elastomeric interocclusal recording materials (Ramitec, Stat-BR, Blu-Mousse, Regisil) (experimental groups) and location of the cast in a position of maximum in-terdigitation using tactile and visual method(control group). To evaluate the accuracy of four elastomeric interocclusal recording materials, the quality of contacts between the mounted casts was compared with the results of an occlusal examination of the same subjects. The results were as follows : 1. The most accurate method of articulating study casts at the intercuspal position was by hand articulation and no significant differences in accuracy were observerd among the experimental groups. 2. In case of interocclusal records storaged in dry sealed plastic box, no significant differences in accuracy were observed among the experimental groups. 3. In case of interocclusal records storaged in water, there was significant inaccuracy in Ramitec group. 4. The biggest weight change was observed in Ramitec group in all storage conditions
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[게시일 2004년 10월 1일]
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