Ahmad, Muhammad Bilal;Chang, Min-Hyuk;Park, Jong-An
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1377-1381
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2003
This paper describes real time object tracking of 3D objects in 2D image sequences. The moving objects are segmented from the image sequence using morphological operations. The moving objects are segmented by the method of differential image followed by the process of morphological dilation. The moving objects are recognized and tracked using statistical moments. The direction of moving objects are determined by the Hough transform. The straight lines in the moving objects are found with the help of Hough transform. The direction of the moving object is calculated from the orientation of the straight lines in the direction of the principal axes of the moving objects. The direction of the moving object and the displacement of the object in the image sequence is used to calculate the velocity of the moving objects. The simulation results of the proposed method are promising on the test images.
Kim, Jae-Wan;Roh, Young-Jun;Cho, Hyung-S.;Jeon, Hyoung-Jo;Kim, Hyeong-Cheol
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.63.4-63
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2001
An x-ray vision can be a unique method to monitor and analyze the motion of mechanical parts in real time which are invisible from outside. Our problem is to identify the pose, i.e. the position and orientation of an object from x-ray projection images. It is assumed here that the x-ray imaging conditions that include the relative coordinates of the x-ray source and the image plane are predetermined and the object geometry is known. In this situation, an x-ray image of an object at a given pose can be estimated computationally by using a priori known x-ray projection image model. It is based on the assumption that a pose of an object can be determined uniquely to a given x-ray projection image. Thus, once we have the numerical model of x-ray imaging process, x-ray image of the known object at any pose could be estimated ...
An algorithm for the notion planning of the robotic hand is proposed to generate finite displacements and changes in orientation of objects by considering sliding effects between the fingertips and the object at contact points. Specifically, an optimization problem is firstly solved to find minimum contact forces and minimum joint velocities to impart a desired motion to the object at each time step. Then the instantaneous relative velocity at the contact point is found by determining velocities of the fingertip and the velocity of the object at the contact point. Finally time derivatives of the surface variables and contact angle of the fingertip and the object at the present time step is computed using the Montana's contact equation to find the contact parameters of the fingertip and the object at the next time step. To show the validity of the proposed algorithm, a numerical example is illustrated by employing the robotic hand manipulating a sphere with three fingers each of which has four joints.
본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
In recent years, object-orientation is rising to notice as a new paradigm for developing software. This paper suggests the diagramming technique and a tool for developing C++ program effectively. This technique can represent the modularity and the interactions of classes definitely by emphasizing the characteristics of classes of C++. It can do the direct mapping from the logical idea to the physical screen image, so programmers can reuse the design resources in design phase as well as transforming the resources into chode in the implementation phase.
We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.
In this paper, we propose a new two-stage segmentation method for the effective object recognition which uses region-growing algorithm and k-means clustering method. At first, an image is segmented into many small regions via region growing algorithm. And then the segmented small regions are merged in several regions so that the regions of an object may be included in the same region using typical k-means clustering method. This paper also establishes similarity measurement which is useful for object recognition in an image. Similarity is measured by fuzzy system whose input variables are compactness, magnitude of biasness and orientation of biasness of the object image, which are geometrical features of the object. To verify the effectiveness of the proposed two-stage segmentation method and similarity measurement, experiments for object recognition were made and the results show that they are applicable to object recognition under normal circumstance as well as under abnormal circumstance of being.
본 논문에서는 방향 보간기를 이용한 3D 키프레임 애니메이션 워터마킹을 제안하였다. 3D키프레임 애니메이션은 여러 개의 변환 노드들로 구성되어 있으며, 각 변환 노드에는 초기 모델의 기하학 노드와 운동정보를 나타내는 여러 개의 보간기 노드들로 이루어져 있다. 제안한 방법에서는 방향 보간기 노드를 가지는 임의의 변환 노드를 선택한 후, 일정한 단위의 키 타임이 되도록 쿼터니언 성분들을 재배열한다. 그리고 각 키 타임 동안의 회전 방향이 큰 쿼터니언 성분에 워터마크를 삽입한다. 실험 결과로부터 제안한 방법에 의하여 삽입된 워터마크가 각종 기하학적 공격 및 타임라인 공격에 대하여 우수한 견고성을 가지며, 방향보간기 노드 내에 키값에 대한 PSNR이 약 42dB 이상임을 확인하였다.
본 논문은 사건/사타에 대한 공간적 인지가 수행되는 기본적인 방식을 규명하기 위해서는 그 사건/사태에 참여하는 참가자의 위치가 가장 주요한 요인임을 주장하고, 자연언어는 공간적 인지를 표현하기 위해 비교적 "단순한" 의미유형을 사용하고 있으며, 공간표현을 해석할 때 사건/사태 전체의 위치를 지정하는 것으로 해석하지 않고, 그 참가자로 표현된 논항(arguments)의 위치를 지정하는 것으로 해석한다는 것이다. 본 논문은 장소표현이 타동사의 두 논항의 위치를 지정하는 방식을 네 가지 유형의 노항지향성(argument orientations)으로 분류하여 기술하였고, 논항지향성을 통하여 영어를 포함한 자연언어의 장소표현이 관계(relations)의 집합에서 관계의 집합으로 사상하는 교차함수(intersecting functioins)로 해석되어야 한다는 의미해석상의 제약이 있음을 밝히고 있다.
이 연구는 사격선수의 성취목표성향과 자기관리 및 인지된 운동수행이 어떠한 관계를 형성하고 있는지를 구조방정식모형을 통해 실증적으로 검증하는데 목적이 있다. 연구대상은 대한사격연맹에 2014년 등록된 대학 사격선수 112명을 선정하였다. 자료처리는 SPSS 16.0과 AMOS 7.0 프로그램을 활용하였으며, 연구의 목적에 부합하도록 빈도분석, 탐색적요인분석, 확인적요인분석, 상관분석, 구조방정식모형분석을 실시하여 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 성취목표성향 하위요인인 과제지향성은 자기관리에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성취 목표성향 하위요인인 과제지향성과 자아지향성은 인지된 운동수행에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기관리는 인지된 운동수행에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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