This paper proposes a collision avoidance algorithm for two mobile robots with independent goals in a same workspace. Using skeleton map, an environment is presented as a graph consisting of nodes and arcs. Robots generate the shortest set of paths using the combination of objective functions of the two robots. Path for collision avoidance of a robot can be selected among three class; the shortest path, detour, paths with a waiting time at safety points around crossing points. Simulation results are presented to verify the efficiency of the proposed algorithms.
키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.
This paper proposes a path-planning algorithm that enables a robot to reach the goal position while avoiding obstacles. The proposed method, which is based on dynamic programming, finds an optimum path to follow using a modified skeleton map method which exploits information on obstacle positions. Simulation results show the feasibility of the proposed method.
본 논문에서는 손동작을 영상 입력 정보로 하여 기기의 기능을 제어하는 UX를 구현하였다 이를 위하여 Microsoft 사의 Kinect 센서를 이용하여 초당 30 프레임의 사용자의 3차원 depth map을 얻고 여기서 skeleton 이미지를 추출하여 손목 등의 관절의 위치에 대한 좌표 값을 얻는다. 전 후 프레임의 손의 위치가 변화하는 방향과 병화량으로부터 손 동작의 의미를 추출하고 다양한 손동작을 이용하여 스마트TV 등의 원격의 영상을 제어하는 명령어 입력으로 사용하는 UX를 제시하고 실험을 통하여 구현하였다.
포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.
Rao, D. Surendra;Potturu, Sudharsana Rao;Bhagyaraju, V
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.97-108
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2022
The video-assisted human action recognition [1] field is one of the most active ones in computer vision research. Since the depth data [2] obtained by Kinect cameras has more benefits than traditional RGB data, research on human action detection has recently increased because of the Kinect camera. We conducted a systematic study of strategies for recognizing human activity based on deep data in this article. All methods are grouped into deep map tactics and skeleton tactics. A comparison of some of the more traditional strategies is also covered. We then examined the specifics of different depth behavior databases and provided a straightforward distinction between them. We address the advantages and disadvantages of depth and skeleton-based techniques in this discussion.
본 논문에서는 지도영상의 도로정보를 자동으로 추출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 지도영상에서 도로영상만을 추출한다. 추출된 영상은 세선화 방법에 의해 도로의 골격만으로 이루어진 영상으로 변환된다. 세선화된 영상은 여러 종류의 문제점을 포함한다. 이러한 문제점을 보정하기 위해 도로의 특성을 나타내는 Rutovitz 연결수에 의해 분류된 후 도로특성에 따라 개별적인 보정이 이루어진다. 여러 가지 지도영상에 대한 실험결과를 통해 제안한 방법의 유효성을 입증하였다.
The purpose of this study is to supply basic data for distinction of Support and Infill in Open Housing. This study is based on archive survey and actual investigation through visiting four sites in Japan, which are experimental SI(skeleton & infill) housings. We found a lot of distinction techniques and methods applied to the SI housings, and findings are applicable to the planning and designing works of apartment housings. Based on the theoretical Studies concerning the distinction and separation of SI housing, this study made out interface map for separation and distinction of housing components and examined a design method of separation accordingly.
보 논문에서는 각 주제도를 표현하는 선의 굵기가 서로 다른 두 개의 주제도를 포함하는 래스터 영상으로부터 각 주제도를 분리추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 각 화소에 대해 그 화소가 주변 화소들로부터 둘러싸인 정도를 표현하는 정도인 깊이를 계산하고 나서 세선화를 수행한다. 세선화된 결과에 깊이 문턱치를 이용하여 먼저 두 개의 주제도로 분리한다. 분리된 각 주제도에는 골격선과 무관한 잡영과 골격선의 끊어짐이 존재한다. 각 주제도에서 잡영을 제거하고 끊어진 골격선을 연결하여 분리추출을 완성한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 두 개의 주제도를 포함하는 래스터 영상으로부터 각 주제도를 분리추출 하는데 유용하게 사용할 수 있음을 보였다.
To develop a biomarker predicting tumor treatment efficacy is helpful to reduce time, medical expenditure, and efforts in oncology therapy. In clinics, microvessel density using immunohistochemistry has been proposed as an indicator that correlates with both tumor size and metastasis of cancer. In the preclinical study, we hypothesized that vascular morphometrics using optical coherence tomography angiography (OCTA) could be potential indicators to estimate the treatment efficacy of breast cancer. To verify this hypothesis, a 13762-MAT-B-III rat breast tumor was grown in a dorsal skinfold window chamber which was applied to a nude mouse, and the change in vascular morphology was longitudinally monitored during tumor growth and metronomic cyclophosphamide treatment. Based on the daily OCTA maximum intensity projection map, multiple vessel parameters (vessel skeleton density, vessel diameter index, fractal dimension, and lacunarity) were compared with the tumor size in no tumor, treated tumor, and untreated tumor cases. Although each case has only one animal, we found that the vessel skeleton density (VSD), vessel diameter index and fractal dimension (FD) tended to be positively correlated with tumor size while lacunarity showed a partially negative correlation. Moreover, we observed that the changes in the VSD and FD are prior to the morphological change of the tumor. This feasibility study would be helpful in evaluating the tumor vascular response to treatment in preclinical settings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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