This paper presents a probabilistic head tracking method, mainly applicable to face recognition and human robot interaction, which can robustly track human head against various variations such as pose/scale change, illumination change, and background clutters. Compared to conventional particle filter based approaches, the proposed method can effectively track a human head by regularizing the sample space and sequentially weighting multiple visual cues, in the prediction and observation stages, respectively. Experimental results show the robustness of the proposed method, and it is worthy to be mentioned that some proposed probabilistic framework could be easily applied to other object tracking problems.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.104-105
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2021
Along with the rapid development of ICT, health management is continuing based on various smart healthcare devices in an aging society and non-face-to-face era caused by COVID-19. In this paper, a heart rate monitor was manufactured using the DF Robot SEN0203 heart rate sensor based on Arduino so that you can check your health and maintain a healthy life by measuring the heart rate per minute in real time to support personalized health management. The device manufactured through this thesis can be used in various ways, such as a wristband or a smart watch.
This paper presents the sound-based emotion estimation method and the growing HRI (human-robot interaction) system for a Mon-E robot. The method of emotion estimation uses the musical element based on the law of harmony and counterpoint. The emotion is estimated from sound using the information of musical elements which include chord, tempo, volume, harmonic and compass. In this paper, the estimated emotions display the standard 12 emotions including Eckman's 6 emotions (anger, disgust, fear, happiness, sadness, surprise) and the opposite 6 emotions (calmness, love, confidence, unhappiness, gladness, comfortableness) of those. The growing HRI system analyzes sensing information, estimated emotion and service log in an edutainment robot. So, it commands the behavior of the robot. The growing HRI system consists of the emotion client and the emotion server. The emotion client estimates the emotion from sound. This client not only transmits the estimated emotion and sensing information to the emotion server but also delivers response coming from the emotion server to the main program of the robot. The emotion server not only updates the rule table of HRI using information transmitted from the emotion client and but also transmits the response of the HRI to the emotion client. The proposed system was applied to a Mon-E robot and can supply friendly HRI service to users.
When a doctor examines a patient in a hospital, the doctor directly checks the patient's condition and conducts a face-to-face diagnosis through dialogue with the patient. However, it is often difficult for doctors to directly treat patients. Recently, several types of telemedicine systems have been developed. However, the systems have lack of capabilities to observe heart disease, neck condition, skin condition, inside ear condition, etc. To solve this problem, in this paper, an interactive telemedicine robot system with autonomous driving in a room capable of visual examination and auscultation of patients is developed. The developed robot can be controlled remotely through the WebRTC platform to move toward the patient and check a patient's condition under the doctor's observation using the multi-joint robot arm. The video information, audio information, patient's heart sound, and other data obtained remotely from patients can be transmitted to a doctor through the web RTC platform. The developed system can be applied to the various places where doctors are not possible to attend.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.250-255
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2012
Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.374-376
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2018
In this study, we developed a mobile home robot using a face recognition method using a camera attached to a raspberry pie. It receives the real time image through the camera attached to the raspberry pie, recognizes the face of the person, and distinguishes the operation of the smart cool air temperature device according to the result. It is expected that the robot will be able to increase the energy utilization efficiency by allowing the robot to operate in cold and hot winds only where there is no human being, instead of operating the hot and cold air conditioner.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.9
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pp.922-929
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2014
Wind turbines are in the limelight in the alternative energy industry. However, they face frequent and various problems during operation. We focused on the supervising of the blades of a wind turbine. In this paper, we present the design of a maintenance robot that takes the size of wind turbine blades into consideration, so the general form of the robot is a square with four wires fixed to its vertices and to the nacelle. After the robot is placed near the nacelle, it moves along the blades. We also designed an attitude control algorithm for the robot to maintain its balance. Our control algorithm for the robot consists of roll and pitch attitude controllers and a height controller. Each controller was designed independently and then superposed together. We used simulations to verify our control algorithm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.6
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pp.539-545
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2011
This paper describes an intelligent service robot system for managing a store in an unmanned environment. The robot can be a good replacement for humans because it is possible to work all day and to remember lots of information. We design a system architecture for configuring many intelligent functions of intelligent service robot system which consists of four layers; a User Interaction Layer, a Behavior Scheduling Layer, a Intelligent Module Layer, and a Hardware Layer. We develop an intelligent service robot 'Part Timer' based on the designed system architecture. The 'Part Timer' has many intelligent function modules such as face detection-recognition-tracking module, speech recognition module, navigation module, manipulator module, appliance control module, etc. The 'Part Timer' is possible to answer the phone and this function gives convenient interface to users.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.4
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pp.104-109
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1997
A robust controller design to corrdinate a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs is presented in this paper. Generally, robust controllers require high input torque so that they may face input saturation in actual application due to the power limitation of the actuator. To solve this problem, an improved robust controller with saturated input torque using a fuzzy logic control is proposed. Numerical examples are shown to validate the proposed controller using two degree-of-freedom planar arm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.10
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pp.755-767
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2003
This paper proposes a robust fault-tolerant control framework for robot manipulators to maintain the required performance and achieve task completion in the presence of both partial joint failures and complete joint failures and uncertainties. In the case of a complete joint failure or free-swinging joint failure causing the complete loss of torque on a joint, a fully-actuated robot manipulator can be viewed as an underactuated robot manipulator. To detect and identify a complete actuator failure, an on-line fault detection operation is also presented. The proposed fault-tolerant control system contains a robust adaptive controller overcoming partial joint failures based on robust adaptive control methodology, an on-line fault detector detecting and identifying complete joint failures, and a robust adaptive controller overcoming partial and complete joint failures, and so eventually it can face and overcome joint failures and uncertainties. Numerical simulations are conducted to validate the proposed robust fault-tolerant control scheme.
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