The purpose of this study is to evaluate utility of rotating adjustment using Xsight spine tracking system in 3D DOF location adjusting method, to minimize error between 6D DOF and 3D DOF in fiducial tracking system. In this study, the result of 6D DOF target location error is $0.124{\pm}0.058mm$, using fiducial inside tumor 3D DOF $0.673{\pm}0.142mm$, outside tumor $1.126{\pm}0.253mm$, apply with Xsight spine tracking system 3D DOF $0.542{\pm}0.103mm$. As the experiment shows, it was demonstrated that rotating adjustment through Xsight spine tracking system is valuable in case of treatment in 3D DOF location error that makes increasing accuracy and dose distribution each approximately 48% and 3%. In accordance with result of this study is useful rotation.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.3
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pp.307-314
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2012
This paper reports on the design of an object tracker that utilizes a family of unscented Kalman filters, one for each tracked object. This is a more efficient design than having one unscented Kalman filter for the family of all moving objects. The performance of the designed and implemented filter is demonstrated by using simulated movements, and also for object movements in 2D and 3D space.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.3
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pp.207-215
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2013
In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.9
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pp.1632-1652
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2011
This paper considers the object tracking problem in three dimensional (3-D) space when the azimuth and elevation of the object are available from the passive acoustic sensor. The particle filtering technique can be directly applied to estimate the 3-D object location, but we propose to decompose the 3-D particle filter into the three planes' particle filters, which are individually designed for the 2-D bearings-only tracking problems. 2-D bearing information is derived from the azimuth and elevation of the object to be used for the 2-D particle filter. Two estimates of three planes' particle filters are selected based on the characterization of the acoustic sensor operation in a noisy environment. The Cramer-Rao Lower Bound of the proposed 2-D particle filter-based algorithm is derived and compared against the algorithm that is based on the direct 3-D particle filter.
In the field of augmented reality, edge-based methods have been popularly used in tracking textureless 3D objects. However, edge-based methods are inherently vulnerable to cluttered backgrounds. Another way to track textureless or poorly-textured 3D objects is to directly align image intensity of 3D object between consecutive frames. Although the direct methods enable more reliable and stable tracking compared to using local features such as edges, they are more sensitive to occlusion and less accurate than the edge-based methods. Therefore, we propose a method that combines an edge-based method and a direct method to leverage the advantages from each approach. Experimental results show that the proposed method is much robust to both fast camera (or object) movements and occlusion while still working in real time at a frame rate of 18 Hz. The tracking success rate and tracking accuracy were improved by up to 84% and 1.4 pixels, respectively, compared to using the edge-based method or the direct method solely.
For autonomous navigation, map, pose tracking, and finding the shortest path are required. Because there is no GPS signal in indoor environment, the current position should be recognized in the 3D map by using image processing or something. In this paper, we explain 3D map creation technology by using depth camera like Kinect and pose tracking in 3D map by using 2D image taking from camera. In addition, the mechanism of avoiding obstacles is discussed.
In this thesis, we designed and implemented a tracking filter which can be used for FH/2-FSK communication system in band of 40~60[MHz]. After measuring a performance of a tracking filter, an insertion loss was measured from 3.7 to 4.3 dB, depending upon a hopping center frequency. The 3 dB bandwidth of a tracking filter was specified 5.1 to 5.33% depend upon a hopping and 30/3 dB shape factor indication for interrupting property of a filter shows 6.828 to 6.98 satisfying a required specification. Also the attenuation $2{\times}f_0$, the characteristic parameter for interference degree, was specified 46~52dB, not satisfying a required specification.
In this paper we present 3-D Navigation View, a three-dimensional visualization of indoor environment which serves as an intuitive and unified user interface for our developed indoor location tracking system via Virtual Reality Modeling Language (VRML) in web environment. The extracted user's spatial information from indoor location tracking system was further processed to facilitate the location indication in virtual 3-D indoor environment based on his location in physical world. External Authoring Interface (EAI) provided by VRML enables the integration of interactive 3-D graphics into web and direct communication with the encapsulated Java applet to update position and viewpoint of user periodically in 3-D indoor environment. As any web browser with VRML viewer plug-in is able to run the platform independent 3-D Navigation View, specialized and expensive hardware or software can be disregarded.
In this paper, we design tracking filter that get frequency range from 30 to 88 [MHz] for FH/BFSK communication system. This filter use for switching componet BJT. as result, This tracking filter has a insertion loss of 0.77~1.93[dB]. And it has a cutoff characteristic 30/3[dB] shape factor of 3.9~6.2[dB]. The tracking filter satisfy its specification
Human tracking is a requirement for the advanced human-computer interface (HCI), This paper proposes a method which uses a component-based human model, detects body parts, estimates human postures, and animates an avatar, Each body part consists of color, connection, and location information and it matches to a corresponding component of the human model. For human tracking, the 2D information of human posture is used for body tracking by computing similarities between frames, The depth information is decided by a relative location between components and is transferred to a moving direction to build a 2-1/2D human model. While each body part is modelled by posture and directions, the corresponding component of a 3D avatar is rotated in 3D using the information transferred from the human model. We achieved 90% tracking rate of a test video containing a variety of postures and the rate increased as the proposed system processed more frames.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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