In this paper a new method for head gesture recognition is proposed. A the first stage, face image data are transformed into low dimensional vectors by principal component analysis (PCA), which utilizes the high correlation between face pose images. The a self organization map(SM) is trained by the transformed face vectors, in such a that the nodes at similar locations respond to similar poses. A sequence of poses which comprises each model gesture goes through PCA and SOM, and the result is stored in the database. At the recognition stage any sequence of frames goes through the PCA and SOM, and the result is compared with the model gesture stored in the database. To improve robustness of classification, probabilistic relaxation labeling(PRL) is used, which utilizes the contextural information imbedded in the adjacent poses.
본 연구의 목적은 현대 스포츠가 점점 스피디하고 격렬한 상황의 연출을 요구하고 있는 상황에서 순간적으로 신속 정확한 판단력과 그에 따른 재빠르고 민첩한 행동이 필요할 때가 많으므로 준비동작에 대한 운동역학적 메카니즘의 이해가 필요하다고 판단되어 연구를 실시하였다. 따라서 본 연구에서는 준비동작의 형태 변화(open stance & cross stance)에 따른 신체움직임을 운동역학적인 분석을 통하여 바람직한 준비동작의 모델을 제시하는데 있으며, 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 연구대상자는 부산 B대학교 핸드볼 선수인 남학생 5명과 부산 S대학교 사격 선수인 여학생 5명을 선정하여 실험하였다. 준비자세에서의 좌 우 전방향으로 이동시의 동작을 2대의 고속 비디오 카메라와 2대의 지면반력기 그리고 전신반응측정 장비를 이용하여 자료를 수집하였고, 준비자세에서의 좌 우 전방향 이동시의 메카니즘을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 준비자세에서 좌 우 전방향 이동시 cross stance 자세가 open stance 자세 보다 신체중심이동 속도가 빠른 것으로 분석되었으며, Take-off시 슬관절의 굴곡각은 약 $175^{\circ}$의 각도를 유지하고, 고관절의 굴곡각은 약 $172^{\circ}$의 각도를 유지하여 준비자세를 취하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 둘째, 준비자세에서의 좌 우 전방향으로 이동시 지지시간과 지면반력분석 결과를 종합해 보면 준비동작에서 왼쪽방향으로 이동시 가장 빠른 신체중심이동 속도를 나타냈다. 셋째, 준비자세에서 좌 우 전방향 이동시 지면반력 분석 결과에서도 cross stance 자세가 open stance 자세보다는 왼발과 오른발에 체중을 적절히 분산시켜 준비동작을 수행할 수 있도록 하여 상해를 예방할 수 있으므로 cross stance 준비자세가 바람직한 것으로 분석되었다. 따라서 준비자세의 역학적인 메가니즘은 cross stance 자세가 open stance 자세보다 보다 바람직한 준비자세라고 할 수 있으나 반드시 개인차도 고려되어져야 할 것이다.
This study analyzed the style, dimensions, fabric patterns, colors, and fabrics of a traditional Chinese women's dress from the Zhou Dynasty, and reconstructed it in the form of a virtual garment using 3D CLO. Based on ancient flat image data and three-dimensional portrait data, who wore them, how they were worn, and how they were coordinated was analyzed. In order to analyze the size and pattern of the straight Ju Chines dress, data from the excavation report and the tomb owner's anthropometric measurements were combined to infer the wearing condition and organize the sculptural features. Dimensional analysis was carried out using a well-preserved small-scale woven cotton cloth as a restoration model, and the horizontal and vertical dimensions were reasonably estimated using the shape proportioning method. The analysis of the colors and patterns of the fabrics was based on the colors and patterns of the fabrics excavated from Masan Tomb No. 1 during the Eastern Zhou, Qin, and Han periods. Finally, a virtual model was created using data from the excavation report and the age and height information of the owner of the excavated robe, and the pose and size of the virtual model were determined using 3D CLO. Based on the previous research data, the garment was virtually sewn and simulated. The shape, pressure, and strain of the garment in different postures was also compared. Through the research direction of pattern and 3D restoration, this research maximizes the restoration of Chinese traditional women's dress and presents it in a more intuitive, comprehensive, and vivid way.
AAD16034 is an alginate lyase from Pseudoalteromonas sp. IAM14594. A very close homologue with known 3D structure exists (marine bacterium Pseudoalteromonas sp. strain no. 272). A three-dimensional structure of AAD16034 was generated based on this template (PDB code: 1J1T) by comparative modeling. The modeled enzyme exhibited a jelly-roll like structure very similar to its template structure. Both enzymes possess the characteristic alginate sequence YFKhG+Y-Q. Since AAD16034 displays enzymatic activity for poly-M alginate, docking of a tri-mannuronate into the modeled structure was performed. Two separate and adjacent binding sites were found. The ligand was accommodated inside each binding site. By considering both binding sites, a plausible binding pose for the poly-M alginate polymer could be deduced. From the modeled docking pose (i.e., the most important factor that attracts alginate polymer into this lyase) the most likely interaction was electrostatic. In accordance with a previous report, the hydroxyl group of Y345 was positioned close to the ${\alpha}$-hydrogen of ${\beta}$-mannuronate, which was suitable to initiate a ${\beta}$-elimination reaction. K347 was also very near to the carboxylatemoiety of the ligand, which might stabilize the dianion intermediate during the ${\beta}$-elimination reaction. This implies that the characteristic alginate sequence is absolutely crucial for the catalysis. These results may be exploited in the design of novel enzymes with desired properties.
Yu, Yeon Joo;Lee, Ki Kwang;Lee, Jung Ho;Kim, Suk Bum
한국운동역학회지
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제29권2호
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pp.71-77
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2019
Objective: The aim of this study was to investigate postural control strategies on smart phone use during gait in over 50-year-old adults. Method: 8 elderly subjects (age: $55.5{\pm}3.29yrs$, height: $159.75{\pm}4.20cm$, weight: $62.87{\pm}8.44kg$) and 10 young subjects (age: $23.8{\pm}3.19yrs$, height: $158.8{\pm}5.97cm$, weight: $53.6{\pm}5.6kg$) participated in the study. They walked at a comfortable pace in a gaitway of ~8 m while: 1) reading text on a smart phone, 2) typing text on a smart phone, or 3) walking without the use of a phone. Gait parameters and kinematic data were evaluated using a three-dimensional movement analysis system. Results: The participants read or wrote text messages they walked with: slower speed; lesser stride length and step width; greater flexion range of motion of the head; more flexion of the thorax in comparison with normal walking. Conclusion: Texting or reading message on a smart phone while walking may pose an additional risk to pedestrians' safety.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권3호
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pp.250-255
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2012
Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.
얼굴 검출은 복잡한 배경 내에서 다양한 얼굴의 자세로 인해 여전히 어려운 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 피부색과 깊이 정보를 기반으로 한 한명 또는 여러 명의 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 우리는 컬러 영상에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 피부색 검출 방법에 대해 소개한다. 그리고 Kinect V2의 깊이 센서를 이용하여 획득한 3차원의 깊이 정보는 배경으로부터 사람의 몸을 분할할 때 유용하다. 그리고 레이블링 과정에서 여러 개의 특징을 이용하여 얼굴이 아닌 영역은 성공적으로 제거된다. 실험 결과를 통해 제안한 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 조건과 복잡한 배경에서 얼굴이 효과적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.
Road signs provide important safety information about road and traffic conditions to drivers. Road signs include not only common traffic signs but also warning information regarding unexpected obstacles and road constructions. Therefore, accurate detection and identification of road signs is one of the most important research topics related to safe driving. In this paper, we propose a 3-D vision technique to automatically detect and track road signs in a video sequence which is acquired from a stereo vision camera mounted on a vehicle. First, color information is used to initially detect the sign candidates. Second, the SVM (Support Vector Machine) is employed to determine true signs from the candidates. Once a road sign is detected in a video frame, it is continuously tracked from the next frame until it is disappeared. The 2-D position of a detected sign in the next frame is predicted by the 3-D motion of the vehicle. Here, the 3-D vehicle motion is acquired by using the 3-D pose information of the detected sign. Finally, the predicted 2-D position is corrected by template-matching of the scaled template of the detected sign within a window area around the predicted position. Experimental results show that the proposed method can detect and track many types of road signs successfully. Tracking comparisons with two different methods are shown.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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