The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.4B
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pp.734-742
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2000
This paper presents a new volumetric approach to 3D object recognition by using PBSM (part-based superquadric model). The assembly part object can be constructed with the set of volumetric primitives and the relationships between them. We describe volumetric characteristics of the model object with superquadric parameters. In addition, our model base has the relationships between volumetric primitives as well as the surface information : the surface type, the junction type between neighboring surfaces. These surface properties and relationships between parts are effectively used in recognition process. Our integrated method is robust to recognition of the identity, position, and orientation of randomly oriented assembly parts. Furthermore, we can reduce the effects of self-occlusion and non-linear shape changes according to viewpoint. In this paper, we show that our integrated method is robust to recognition of the identity, position, and orientation of randomly oriented assembly parts through experimental results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1167-1175
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2010
This paper presents the use of the inertial measurement unit information and the infrared sector information for getting the position of an object. Travel distance is usually calculated from the double integration of the accelerometer output with respect to time; however, the accumulated errors due to the drift are inevitable. The orientation change of the accelerometer also causes error because the gravity is added to the measured acceleration. Unless three axis orientations are completely identified, the accelerometer alone does not provide correct acceleration for estimating the travel distance. We propose a way of minimizing the error due to the change of the orientation. In order to reduce the accumulated error, the infrared sector information is fused with the inertial measurement unit information. Infrared sector information has highly deterministic characteristics, different from RFID. By putting several infrared emitters on the ceiling, the floor is divided into many different sectors and each sector is set to have a unique identification. Infrared light based sector information tells the sector the object is in, but the size of the uncertainty is too large if only the sector information is used. This paper presents an algorithm which combines both the inertial measurement unit information and the sector information so that the size of the uncertainty becomes smaller. It also introduces a framework which can be used with other types of the artificial landmarks. The characteristics of the developed infrared light based sector and the proposed algorithm are verified from the experiments.
The purpose of this study was to find spectator's value cognition and expected-benefit factors on professional baseball sportstar. Purposeful Sampling method was used to select among fan club leaders and people who had watched baseball games over ten years 8 informants who watched more than 4 times in 6 baseball games in 2011 Lotte Card Professional Baseball League. Data collection relies on focus group interviews and in-depth interviews. Text analysis was attempted to adopt the A-R-C needs theory proposed by Thomson(2006) for spectator's value cognition and the metaphors for consuming by Holt(1995) for expected-benefit factors. The research summary is as follow: Spectator's value cognition on professional baseball sportstar were an object of entertainment-oriented value, a major figure for social relationship-oriented and an object of identical. Spectator's expected-benefit factors on professional baseball sports tar were confirmation of values and heroic orientation. Meanwhile, spectator who had entertainment-oriented value cognition on professional baseball sportstar expect heroic orientation, who recognize professional baseball sportstar a major figure for social relationship-oriented and an object of identical pursue confirmation of values.
As an important part of the Computer Vision, the object recognition and tracking function has infinite possibilities range from motion recognition to aerospace applications. One of methods to improve accuracy of the object recognition, are uses colors which have robustness of orientation, scale and occlusion. Computational cost for extracting features can be reduced by using color. Also, for fast object recognition, predicting the location of the object recognition in a smaller area is more effective than lowering accuracy of the algorithm. In this paper, we propose a method that uses SURF descriptors which applied with color model for improving recognition accuracy and combines with Kalman filter which is Motion estimation algorithm for fast object tracking. As a result, the proposed method classified objects which have same patterns with different colors and showed fast tracking results by performing recognition in ROI which estimates future motion of an object.
In this paper, we propose a real-time virtual model synchronization algorithm using object feature detection. The proposed algorithm may be useful to synchronize between real objects and their corresponding virtual models through object feature search in two-dimensional images. It consists of an algorithm to classify objects with colors individually, and an algorithm to analyze the orientation of objects with angles. We can synchronize the motion of the real object with the virtual model by providing the environment of moving the virtual object through the hand without specific controllers. The future research will include the algorithm to synchronize real object with unspecified shapes, colors, and directions to the corresponding virtual object.
In this paper, an integration framework of Geometric Constraint Solving Engine and AutoCAD is presented, and a dynamic geometric constraint system is introduced. According to inherent orientation features of geometric entities and various Object Snap results of AutoCAD, the' proposed system can automatically construct an under-constrained geometric constraint model during interactive drawing. And then the directed constraint graph in a geometric constraint model is realtime modified in order to produce an optimal constraint solving sequence. Due to the open object-oriented characteristics of AutoCAD, a set of user-defined entities including basic geometric elements and graphics constraint relations are defined through derivation. And the custom-made Object Reactor and Command Reactor are also constructed. Several powerful characteristics are achieved based on these user-defined entities and reactors, including synchronously processing geometric constraint information while saving and opening DWG files, visual constraint relations, and full adaptability to Undo/Redo operations. These characteristics of the proposed system can help the designers more easily manage geometric entities and constraint relations between them.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.25
no.7
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pp.103-110
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2008
This paper presents a new approach of recognizing a 3D object using a single camera, based on the extended convex hull of its silhouette. It aims at minimizing the DB size and simplifying the processes for matching and feature extraction. For this purpose, two concepts are introduced: extended convex hull and measurable region. Extended convex hull consists of convex curved edges as well as convex polygons. Measurable region is the cluster of the viewing vectors of a camera represented as the points on the orientation sphere from which a specific set of surfaces can be measured. A measurable region is represented by the extended convex hull of the silhouette which can be obtained by viewing the object from the center of the measurable region. Each silhouette is represented by a relation graph where a node describes an edge using its type, length, reality, and components. Experimental results are included to show that the proposed algorithm works efficiently even when the objects are overlapped and partially occluded. The time complexity for searching the object model in the database is O(N) where N is the number of silhouette models.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.8
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pp.781-787
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2015
This paper proposes a hybrid visual servoing algorithm for the object tracking by a mobile robot with the stereo camera. The mobile robot with the stereo camera performs an object recognition and object tracking using the SIFT and CAMSHIFT algorithms for the hybrid visual servoing. The CAMSHIFT algorithm using stereo camera images has been used to obtain the three-dimensional position and orientation of the mobile robot. With the hybrid visual servoing, a stable balance control has been realized by a control system which calculates a desired angle of the center of gravity whose location depends on variations of link rotation angles of the manipulator. A PID controller algorithm has adopted in this research for the control of the manipulator since the algorithm is simple to design and it does not require unnecessary complex dynamics. To demonstrate the control performance of the hybrid visual servoing, real experiments are performed using the mobile manipulator system developed for this research.
Nguyen, Van Ngoc Nghia;Nguyen, Thanh Binh;Chung, Sun-Tae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.2
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pp.167-177
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2019
Even though so much progresses have been achieved in Multiple Object Tracking (MOT), most of reported MOT methods are not still satisfactory for commercial embedded products like Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera. In this paper, we propose a real-time multiple pedestrians tracking method for embedded environments. First, we design a new light weight convolutional neural network(CNN)-based pedestrian detector, which is constructed to detect even small size pedestrians, as well. For further saving of processing time, the designed detector is applied for every other frame, and Kalman filter is employed to predict pedestrians' positions in frames where the designed CNN-based detector is not applied. The pose orientation information is incorporated to enhance object association for tracking pedestrians without further computational cost. Through experiments on Nvidia's embedded computing board, Jetson TX2, it is verified that the designed pedestrian detector detects even small size pedestrians fast and well, compared to many state-of-the-art detectors, and that the proposed tracking method can track pedestrians in real-time and show accuracy performance comparably to performances of many state-of-the-art tracking methods, which do not target for operation in embedded systems.
This study aims to verify the relationship between achievement goal orientation and life satisfaction. It consists of 450 athletes from high school, university, and professional teams as an object. After examining reliability and validity on questionnaires, the data, based on gender, was evaluated by analysis of variance, correlation analysis, and multiple regression analysis. The result says that male athletes have higher scores in Mastery approach and Performance approach - two of the four achievement motivation factors - which means a meaningful difference between gender. Life satisfaction also shows that male players have more satisfaction and indicates a big difference between gender. Finally, according to the multiple regression analysis on the Athlete's achievement goal orientation and life satisfaction, Mastery approach affects statically but Mastery avoidance does negatively on athlete's life satisfaction. The gender-based relationship between Athlete's achievement goal orientation and life satisfaction reveals that mastery approach gives positive effects on life satisfaction for both genders, but mastery avoidance influences negatively on male and female life satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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