Novel optical techniques are presented for three-dimensional tracking of nanoparticles; Optical Serial Sectioning Microscopy (OSSM) and Ratiometric Total Internal Reflection Fluorescent Microscopy (R-TIRFM). OSSM measures optically diffracted particle images, the so-called Point Spread Function (PSF), and dotermines the defocusing or line-of-sight location of the imaged particle measured from the focal plane. The line-of-sight Brownian motion detection using the OSSM technique is proposed in lieu of the more cumbersome two-dimensional Brownian motion tracking on the imaging plane as a potentially more effective tool to nonintrusively map the temperature fields for nanoparticle suspension fluids. On the other hand, R-TIRFM is presented to experimentally examine the classic theory on the near-wall hindered Brownian diffusive motion. An evanescent wave field from the total internal reflection of a 488-nm bandwidth of an argon-ion laser is used to provide a thin illumination field of an order of a few hundred nanometers from the wall. The experimental results show good agreement with the lateral hindrance theory, but show discrepancies from the normal hindrance theory. It is conjectured that the discrepancies can be attributed to the additional hindering effects, including electrostatic and electro-osmotic interactions between the negatively charged tracer particles and the glass surface.
본 연구는 실제 카메라의 움직임과 동일한 가상 카메라의 움직임을 구현하기 위해 전통적인 모션그래픽 제작 방법이 가지고 있는 소요시간과 비용에 대한 단점을 줄이기 위해 AR Core 기반의 모바일 디바이스 실시간 트래킹 데이터를 이용하여 모션그래픽 가상카메라를 생성하는 방법을 제안했다. 제안하는 방법은 촬영 이후 저장된 비디오 파일에서의 트래킹 작업을 간소화하고, 촬영 단계에서 트래킹 성공 유무를 판단하기 위해 AR Core 기반 모바일 디바이스에서 촬영과 동시에 진행하는 방법이다. 실험결과 전통적인 방법과 비교하였을 때 모션그래픽 결과 이미지의 차이는 없었으나 300프레임(frame) 영상 기준 6분 10초의 시간이 소모된 반면에 제안한 방법은 이 단계를 생략할 수 있어 매우 높은 시간적 효율성을 갖는다. 현재 가상 증강 현실을 이용한 영상제작에 대한 관심과 다양한 연구가 진행되고 있는 시점에서 본 연구는 가상 카메라 생성과 매치 무빙 등에서 활용될 있을 것이다.
본 논문에서는 MPEG-2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하고 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG-2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로우(motion new)를 구성하고, 전역 적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 한 GOP(Group of Pictures)단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 추적하였다. 또한 추적오차의 누적을 막기 위해 매 GOP마다 DCT(Discrete Cosine Transform) 정보를 이용하여 초기 바운딩 박스와 매칭을 통해 객체의 영역을 재 설정하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG-2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한되며, 이용한 수 있는 정보가 제한되어 있기 때문에 정확한 객체추적보다는 근사적인 객체추적에 적합하다.
A parking-assist system is defined that a driver adjusts vehicle velocity through brake pedal operation and parking-assist system controls the motion of the vehicle to follow a collision-free path. In this study, a motion control algorithm using Fuzzy inference is proposed to track a maneuvering clothoid parallel path. Simulations are performed under SIMULINK environments using MATLAB and CarSim for a vehicle model. As the vehicle model in MATLAB a bicycle model is used including lateral dynamics. The simulation results show that the path tracking performance is satisfactory under various driving and initial conditions.
In this paper, center detection and motion analysis of a moving object are studied. Kohonen's self-organizing neural network models are used for the moving objects tracking and time delay neural networks are used for dynamic characteristic analysis. Instead of objects brightness, neuron projections by Kohonen Networks are used. The motion of target objects can be analyzed by using the differential neuron image between the two projections. The differential neuron image which is made by two consecutive neuron projections is used for center detection and moving objects tracking. The two differential neuron images which are made by three consecutive neuron projections are used for the moving trajectory estimation. It is possible to distinguish 8 directions of a moving trajectory with two frames and 16 directions with three frames.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.202-215
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2013
The generalization trend of smartphones has brought many smartphone games into daily lives. These games are mainly dependent on the interactions on the display of the phone using finger touches. On the other hand, functions for detecting the positions and actions of the phones such as gyro-sensors have been rapidly developed over the former orientation sensors and acceleration sensors. Though it has become technologically possible to detect the users' motion via the smartphone devices and to use the phone device directly as the game device, it is hard to find the actualized cases. This paper proposes a new paradigm that includes basic frameworks and algorithms for the games combining the motion tracking and mutual communications on the smartphones and presents the details of its implementation and results.
In this paper, a discrete-time variable structure control method using recursively defined switching function and a decoupled variable structure disturbance compensator is used to achieve high performance circular motion control of a CNC machining center. The discrete-time variable structure control with the decoupled disturbance compensator method developed in this paper uses a recursive switching function defined as the sum of the current tracking error vector and the previous value of the switching function multiplied by a positive constant less than one. This recursive switching function provides much improved performance compared to the method that uses a switching function defined only as a linear combination of the current tracking error. Enhancements in tracking performance are demonstrated in the circular motion control using a CNC milling machine.
A non-contact 6D motion tracking system is proposed. The system consists of two color cameras, a color image grabber and a host computer, Motions of a floating vessel was measured by the constructed system. The instantaneous forces of the floating vessel are analyzed. The floating vessel was put on the water in a small water container in free conditions. The measured forces are reconstructed by the measurement results. The system can be used to non-contact measurements for 6D dynamic analysis of floating vessels.
An active contour model, Snake, was developed as a useful segmenting and tracking tool lot rigid or non-rigid (i.e. deformable) objects by Kass in 1987 In this research, Snake is newly designed to cover this large moving case. Image flow energy is proposed to give Snake the motion information of the target object. By this image flow energy Snake's nodes can move uniformly along the direction of the target motion in spite of the existences of local minima. Furthermore, when the motion is too large to apply image flow energy to tracking, a jump mode is proposed for solving the problem. The vector used to make Snake's nodes jump to the new location can be obtained by processing the image flow. The effectiveness of the proposed Snake is confirmed by some simulations.
This paper describes a distance estimation method of object's motion in soccer image sequence by tracking field features. And we quantitatively evaluate the estimation accuracy We suppose that the input image sequence is taken with a camera on static axis and includes only zooming and panning transformation between frames. Adaptive template matching is adopted for non-rigid object tracking. For background compensation, feature templates selected from reference frame image are matched in following frames and the matched feature point pairs are used in computing Affine motion parameters. A perspective displacement field model is used for estimating the real distance between two position on Input Image. To quantitatively evaluate the accuracy of the estimation, we synthesized a 3 dimensional virtual stadium with graphic tools and experimented on the synthesized 2 dimensional image sequences. The experiment shows that the average of the error between the actual moving distance and the estimated distance is 1.84%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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