Motion can be estimated continuously from each sensor through the analysis of the instantaneous states of an object. This paper is aimed to introduce a method to estimate the general 3D motion of a planar object from the instantaneous states of an object using multi-sensor data fusion. The instantaneous states of an object is estimated using the linear feedback estimation algorithm. The motion estimated from each sensor is fused to provide more accurate and reliable information about the motion of an unknown planar object. We present a fusion algorithm which combines averaging and deciding. With the assumption that the motion is smooth, the approach can handle the data sequences from multiple sensors with different sampling times. Simulation results show proposed algorithm is advantageous in terms of accuracy, speed, and versatility.
This research is a case study of underwater object tracking based on real-time recurrent regression networks (Re3). Re3 has the concept of generic object tracking. Because of these characteristics, it is very effective to apply this model to unclear underwater sonar images. The model also an pursues object tracking method, thus it solves the problem of calculating load that may be limited when object detection models are used, unlike the tracking models. The model is also highly intuitive, so it has excellent continuity of tracking even if the object being tracked temporarily becomes partially occluded or faded. There are 4 types of the dataset using multi-beam sonar images: including (a) dummy object floated at the testbed; (b) dummy object settled at the bottom of the sea; (c) tire object settled at the bottom of the testbed; (d) multi-objects settled at the bottom of the testbed. For this study, the experiments were conducted to obtain underwater sonar images from the sea and underwater testbed, and the validity of using noisy underwater sonar images was tested to be able to track objects robustly.
다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.
Digital imaging technology has advanced beyond the limits of the multimedia industry IT convergence, and to develop a complex industry, particularly in the field of object recognition, face smart-phones associated with various Application technology are being actively researched. Recently, face recognition technology is evolving into an intelligent object recognition through image recognition technology, detection technology, the detection object recognition through image recognition processing techniques applied technology is applied to the IP camera through the 3D image object recognition technology Face Recognition been actively studied. In this paper, we first look at the essential human factor, technical factors and trends about the technology of the human object recognition based SPFACS(Smile Progress Facial Action Coding System)study measures the smile detection technology recognizes multi-faceted object recognition. Study Method: 1)Human cognitive skills necessary to analyze the 3D object imaging system was designed. 2)3D object recognition, face detection parameter identification and optimal measurement method using the AAM algorithm inside the proposals and 3)Face recognition objects (Face recognition Technology) to apply the result to the recognition of the person's teeth area detecting expression recognition demonstrated by the effect of extracting the feature points.
We propose a clustering based object feature matching for identification of same object in multi-camera system. The method is focused on ease to system initialization and extension. Clustering is used to estimate parameters of Gaussian mixture models of objects. A similarity measure between models are determined by Kullback-Leibler divergence. This method can be applied to occlusion problem in tracking.
Multi-view video consists of a set of multiple video sequences from multiple viewpoints or view directions in the same scene. It contains extremely a large amount of data and some extra information to be stored or transmitted to the user. This paper presents inter-view correlations among video objects and the background to reduce the prediction complexity while achieving a high coding efficiency in multi-view video coding. Our proposed algorism is based on object-based segmentation scheme that utilizes video object information obtained from the coded base view. This set of data help us to predict disparity vectors and motion vectors in enhancement views by employing object registration, which leads to high compression and low-complexity coding scheme for enhancement views. An experimental results show that the superiority can provide an improvement of PSNR gain 2.5.3 dB compared to the simulcast.
Related to the maximum vector problem, a skyline query is to discover dominating tuples from a set of tuples, where each defines an object (such as a hotel) in several dimensions (such as the price and the distance to the beach). A tuple, an instance of an object, dominates another tuple if it is equally good or better in all dimensions and better in at least one dimension. Traditionally, skyline queries are defined upon single-instance data or upon objects each of which is associated with an instance. However, in some cases, an object is not associated with a single instance but rather by multiple instances. For example, on a review website, many users assign scores to a product or a service, and a user's score is an instance of the object representing the product or the service. Such data is an example of multi-instance data. Unlike most (if not all) others considering the traditional setting, we consider skyline queries defined upon multi-instance data. We define the dominance calculation and propose an algorithm to reduce its computational cost. We use synthetic and real data to evaluate the proposed methods, and the results demonstrate their utility.
본 논문에서는 광학센서와 적외선 센서를 사용하는 Multi-sensor 시스템에서 영상 정보를 통한 물체의 추적 및 인식에 필요한 영상을 분리하는데 필요한 전처리와 object 기반의 추적 방법을 제안하였다. 일반적인 추적 알고리즘의 목표는 consistency를 유지하는데 있다. 그러나 인식에 필요한 영상을 분리하기 위해서는 물체의 범위를 정확히 판단 할 수 있는 능력이 중요하다. 이를 위해 CCD와 IR영상에 동시에 적용 가능한 전처리 기법과 object 기반의 two-step 추적 알고리즘을 통해 consistency외에도, 물체의 범위를 estimation하여 인식에 필요한 범위를 분리해 낸다. 본 논문에서는 ITS 의 ETCS application을 위해 이종 센서인 CCD와 IR의 야간 차량 영상정보를 이용하여 알고리즘을 test 하였다.
본 논문은 협력작업을 수행하는 다중로보트의 동작결정을 지원하는 그래픽 시뮬레이션 시스템을 제안하였으며, 다중로보트 협력시스템을 위한 시뮬레이션 소프트웨어의 구성을 위하여 두가지의 문제를 제시하였다. 첫째, 다중로보트의 동작은 원하는 대상물의 경로와 대상물과의 고정관계를 만족하는 조건식을 이용하여 구하였으며, 다양하게 변하는 대상물의 경로를 이루어내는 다중로보트의 동작을 알아내기 위하여 한 대의 주 로보트의 동작을 이용하는 주-종방식 보다 로보트들의 동작 수정이 용이한 대상물의 경로를 이용하는 방식을 채택하였다. 또 하나의 문제는 로보트시스템의 환경변화에 대한 적응력을 높이고 소프트웨어 개발 부담을 줄이기 위한 방법으로 객체지향 프로그래밍 기법을 이용한 로보트 응용 프로그래밍 환경의 기본적인 객체들을 제시하였다. 다중로보트 시스템에 적용된 객체지향 프로그래밍 기법은 소프트웨어의 신뢰성과 재사용성 및 확장성 등의 장점들을 제공하며, 또한 로보트 응용 프로그래밍의 다양한 요구에 대응하기 위한 구조적 개념을 제공한다.
멀티미디어 데이타는 일반적으로 다른 데이타에 비해 크기가 크고 가공된 데이타의 형태로 의미를 지닌다. 또한 데이타 처리에 있어서도 더 복잡한 과정을 거치게 된다. 따라서 멀티미디어 데이타를 표준화된 방법으로 가공하여 데이타 베이스화 한다면 데이타 활용에 있어서 유사한 작업의 반복없이 서로 다른 사용자간에 데이타를 공유하게 되고 기존 데이타를 재활용할 수 있게 되므로 데이타 처리에 있어서 효율성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 OLE 표준에 기초하여 일반 사용자가 손쉽게 멀티미디어 데이타를 다를 수 있는 통합 환경을 제안한다. 이를 위하여 OLE 객체 데이타를 하나의 복합 전자 문서로 구성할 수 있는 저작 환경 및 일반 사용자가 멀티미디어 데이타베이스에 접근해서 손쉽게 객체를 검색하고 추출할 수 있는 사각 질의 인터페이스를 설계/구현한다. 또한 다른 사용자 자간의 OEL 객체의 공유 및 기존 재활용도를 증가시키기 위한 데이타베이스 구축에 필요한 객체 분리 방법 및 통합 환경에서의 체계적 객체 관리 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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