This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.
본 연구는 사용자 경험에 기반한 자기주도학습을 위한 수학 프로그램을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 교육 프로그램의 일반적인 설계모형인 ADDIE 모형에 따라 분석, 설계, 개발, 실행 및 평가의 과정을 거쳐 프로그램을 설계하고 개발하였다. 프로그램은 자기주도학습 증진을 위한 사용자 경험 요소를 고려하여 구현되었으며, 개발된 프로그램의 특징은 다음과 같다. 첫째, 교수자는 웹으로 편리한 문제출제가 가능하고, 학습자는 어플리케이션을 통해 언제 어디서나 즉시 접속하여 문제를 풀어볼 수 있다. 둘째, 학습자는 풍부한 문제데이터베이스를 기반으로 다양한 유형의 문제풀이와 실시간 질문이 가능하며, 교수자는 그에 대한 즉각적인 피드백이 가능하다. 셋째, 지면 및 동영상 해설 제공과 오답노트의 활용으로 학습자의 순환학습을 가능하게 하며, 교수자는 그룹 성취도 관리를 통하여 학습자의 능동적 학습관리를 지원한다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
XML은 데이터 관리와 표현의 유연성으로 인해 웹의 새로운 개발 도구로 자리를 잡아가고 있으며, 컴퓨터 교육에서는 학습객체라는 많은 웹 컨텐츠들을 통합하는 도구로도 사용되고 있다. 하지만 학습객체를 통합하고 관리하는 온라인 학습 시스템을 구현하기에 앞서, 구현 시스템에서 학습객체를 처리하기 위한 메타데이터를 어떻게 저장하고 추출 및 통합하느냐의 연구가 선행되어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 3-tier 방식의 온라인 학습 시스템과 메타데이터가 저장된 데이터베이스 서버를 구현할 때 필요한 메타데이터 추출방법의 하나로 DBMS의 웹서비스를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법의 효율성 측정을 위해 MS SQL Server 2000과 Oracle 9i를 대상으로 30여개의 샘플 메타데이터를 저장하고, 이를 추출하는 응답시간을 측정해 보았다. 이 방법을 사용하기 위해서는 추출된 메타데이터를 DOM/SAX 와 같은 XML 처리 파서가 필요하지만, 측정된 결과 비교적 빠른 응답시간을 보여 데이터베이스에 저장된 메타데이터를 추출하고 통합하는 한 방법으로 충분히 사용할 수 있다는 결과를 얻었다.
저속데이타 전용 지구국시스템은 상업 위성통신분야에서 새로운 개념으로 알려져 있으며 성형망 구조로 사용자들에게 직접 정보를 제공하는데 이용된다. 본 시스템의 특성은 지구국 가격이 낮고, 크기가 작고, 설치가 간단하며 다양한 응용(신용조회, 전자우편, 화상회의, 예약시스템, DB요청, 참가신청등)을 가능하게 한다. 그러므로 VSAT서비스에 대한 요구가 상당히 커지고 있다. 본 논문은 무궁화위성을 이용하는 VSAT망의 링크설계에 관한 연구이다. 본 논문에서 위성통신시스템의 성능계산을 하는데 필요한 기본 공식 및 기준데이타를 편리하게 나열하였고, 지구국의 안테나 및 HPA출력크기 그리고 링크마진을 계산하였다. 일반적으로 VSAT시스템에서 중심국의 안테나 크기는 단말국의 안테나보다 크기 때문에 본 논문에서 인바운드(Inbound)와 아웃바운드(Outbound)의 반송과 전력분배 기법을 도입하였으며 중심국과 단말국의 안테나 크기는 각각 3.7m와 1.2 m로 설계되었다.
실내외 영상 분류에 대한 연구는 밝기나 에지 정보와 같이 하위 레벨(low-level) 정보의 단순 결합을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 기존의 하위 레벨 영상 정보만을 기반으로 하는 실내외 영상 분류 방법은 다양한 콘텐츠를 극복하는데 한차가 군기 때문에 상위 레벨(high-level) 영상 정보를 함께 이용하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 연구의 대부분은 영상 내 하늘이나 수풀과 같은 영역을 검출하기 위해 별도의 알고리즘을 수행하기 때문에 특징 벡터의 차원을 증가시키거나 수행 속도를 저하시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 효율적인 실내외 영상 분류 기법을 제안한다. 먼저 효과적인 특징 벡터를 생성하기 위해 영상을 5개의 하위 블록으로 나눈다. 각각의 블록에 대하여, 제안하는 에지 색상 방향 히스토그램(edge and color orientation histogram, ECOH) 기술사(descriptor)를 이용하여 해당 블록을 표현하고 모든 블록의 값을 연결하여 최종적으로 특징 벡터를 생성한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 강건함을 보이기 위해 1200개 이상의 다양한 실내외 영상을 사용하였으며, 학습을 통해 각 영역의 가중치를 결정하여 분류 성능을 향상 시켰다.
A diet habit, which is developed in childhood, lasts for a life time. In this sense, nutrition education and early exposure to healthy menus in childhood is important. Children these days have easy access to the internet. Thus, a web-based nutrition education program for children is an effective tool for nutrition education of children. This site provides the material of the nutrition education for children with characters which are personified nutrients. The 151 menus are stored in the site together with video script of the cooking process. The menus are classified by the criteria based on age, menu type and the ethnic origin of the menu. The site provides a search function. There are three kinds of search conditions which are key words, menu type and "between" expression of nutrients such as calorie and other nutrients. The site is developed with the operating system Windows 2003 Server, the web server ZEUS 5, development language JSP, and database management system Oracle 10 g.
재능거래 플랫폼은 프로그램 코딩이나 미디어 콘텐츠 제작(동영상, 음악, 발표자료 등), 디자인, 학습, 수리 등의 거래를 중개하는 플랫폼이다. 기존 재능거래 플랫폼은 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하여, 서버를 운영하는 비용과 거래에 대한 중재 인건비가 발생하여 이용자들이 높은 서비스 수수료를 부담하는 단점이 있다. 본 논문은 이더리움 플랫폼 기반 분산앱(dApp)으로 시스템을 통해 거래 정보를 블록에 올려 서버 및 데이터베이스 운영 비용을 절감하는 방법을 제안한다. 아울러 스마트콘트랙트를 통해 거래 중재자 인건비를 절감하여 거래수수료를 낮추는 방법을 제안한다. 블록체인 기반 재능거래 플랫폼과 기존 재능거래 플랫폼의 비용 처리 절차 및 거래수수료의 크기를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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