Sexton, Ian;Bates, Richard;Lee, Wing;Surman, Phil;Hopf, Klaus;Neumann, Frank;Corbett, Alex;Buckley, Edward
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.1423-1426
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2008
This paper describes current work regarding two EC funded projects, MUTED and HELIUM3D whose objective is to produce an autostereoscopic display system which is well suited to domestic television applications. Both of these projects have common roots in a previous EC funded project (ATTEST) and both employ laser illumination and viewer head tracking.
증강 현실(Argument Reality)에 대한 관심이 증가함에 따라 빠르고 강건한 물체 추적(Object Tracking)기법의 개발이 큰 이슈가 되고 있다. 특히, 마커를 사용하지 않는 경우에 추적 속도와 정확도의 정보가 이루어지는 강건한 Markerless 3D 추적 기술은 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용한 특징점 추출 및 매칭 기법을 통하여 높은 정확도의 물체 추적기법을 제안한다. 그리고 실시간으로 적용하기 어려운 SIFT의 느린 특징점 추출과 매칭 단계를 GPU 기반의 병렬화 작업을 통하여 개선시켜 향상된 추적 속도를 보여준다.
This work presents a fully analog baseline wander tracking and removal circuitry using high-pass filter (HPF) based R-peak detection and quadratic interpolation that does not require digital post processing, thus suitable for compact and low power long-term ECG monitoring devices. The proposed method can effectively track and remove baseline wander in ECG waveforms corrupted by various motion artifacts, whereas minimizing the loss of essential features including the QRS-Complex. The key component for tracking the baseline wander is down sampling the moving average of the corrupted ECG waveform followed by quadratic interpolation, where the R-peak samples that distort the baseline tracking are excluded from the moving average by using a HPF based approach. The proposed circuit is designed using CMOS 0.18-㎛ technology (1.8V supply) with power consumption of 19.1 ㎼ and estimated area of 15.5 ㎟ using a 4th order HPF and quadratic interpolation. Results show SNR improvement of 10 dB after removing the baseline wander from the corrupted ECG waveform.
The previous researches of 3D object modeling have been performed in a limited environment where a target object only exists. However, in order to model an object in the real environment, we need to consider a dynamic environment, which has various objects and a frequently changing background. Therefore, this paper presents a segmentation and tracking method for a foreground which includes a target object in the dynamic environment. By using depth information than color information, the foreground region can be segmented and tracked more robustly. In addition, the foreground region can be tracked on the sequential images by referring depth distributions of the foreground region because both the position and the status in the consecutive images of the foreground region are almost unchanged. Experimental results show that our proposed method can robustly segment and track the foreground region in various conditions of the real environment. Moreover, as an application of the proposed method, it is presented a method for modeling an object extracting the object regions from the foreground region that is segmented and tracked.
Reliable tracking of moving humans is essential to motion estimation, video surveillance and human-computer interface. This paper presents a new approach to human motion tracking that combines appearance-based and model-based techniques. Monocular color video is processed at both pixel level and object level. At the pixel level, a Gaussian mixture model is used to train and classily individual pixel colors. At the object level, a 3D human body model projected on a 2D image plane is used to fit the image data. Our method does not use inverse kinematics due to the singularity problem. While many others use stochastic sampling for model-based motion tracking, our method is purely dependent on nonlinear programming. We convert the human motion tracking problem into a nonlinear programming problem. A cost function for parameter optimization is used to estimate the degree of the overlapping between the foreground input image silhouette and a projected 3D model body silhouette. The overlapping is computed using computational geometry by converting a set of pixels from the image domain to a polygon in the real projection plane domain. Our method is used to recognize various human motions. Motion tracking results from video sequences are very encouraging.
This paper presents a novel EKF(Extended Kalman Filter) based SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) system for stable camera tracking and re-localization. The obtained 3D points by SLAM are triangulated using Delaunay triangulation to establish a reference plane, and features are described by BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints). The proposed method estimates the camera parameters from the homography of the reference plane when the tracking errors of EKF SLAM are much accumulated. Using the robust descriptors over sequence enables us to re-localize the camera position for matching over sequence even though the camera is moved abruptly.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.13
no.10
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pp.1089-1097
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2002
In this paper, the novel shipboard Active Phased Array Antenna(APAA) system for maritime mobile satellite communications is introduced. The antenna uses novel technologies like wide range hybrid tracking, single antenna elements with both of Rx and Tx, asymmetrical array structure, interference isolation between Rx and Tx, and error correction method from frequency scan effect. The antenna has single aperture for both of Rx and Tx with 32 $\times$ 4 two-dimensional array. The antenna has two beams. Its frequencies are 7.25 ~ 7.75 GHz for Rx and 7.9 ~ 8.4 GHz for Tx. The antenna gains are 35.4 dBi for Rx and 35.7 dBi for Tx, those are 54 % of efficiency. The electrically steering ranges are $\pm$35$^{\circ}$ of elevation direction and $\pm$4$^{\circ}$ of azimuth direction. The mechanical control ranges at hybrid tracking capability are continuous 360$^{\circ}$ of azimuth direction and $\pm$10$^{\circ}$ of elevation direction. The antenna has 2.2$^{\circ}$ of 3 dB beamwidth, -14 dB of sidelobe level, and 21 dB of cross-pol suppression. The antenna performance was measured by near field measurement set. Its system performance was tested on the ship motion simulator and with the satellite transponder simulator. The test result showed that its tracking error was within -3 dB from its peak gain under motion condition. The antenna system was tested by real modulated Direct Broadcasting Satellite(DBS) signals to check its communication processing function.
There have been continuous efforts on automating welding processes. This automation process could be said to fall into two categories, weld seam tracking and weld quality evaluation. Recently, the attempts to achieve these two functions simultaneously are on the increase. For the study presented in this paper, a vision sensor is made, a vision system is constructed and using this, the 3 dimensional geometry of the bead is measured on-line. For the application as in welding, which is the characteristic of nonlinear process, a fuzzy controller is designed. And with this, an adaptive control system is proposed which acquires the bead height and the coordinates of the point on the bead along the horizontal fillet joint, performs seam tracking with those data, and also at the same time, controls the bead geometry to a uniform shape. A communication system, which enables the communication with the industrial robot, is designed to control the bead geometry and to track the weld seam. Experiments are made with varied offset angles from the pre-taught weld path, and they showed the adaptive system works favorable results.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.1
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pp.51-60
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2007
This paper describes a visual tracking control law of an Unmanned Aerial Vehicle(UAV) for monitoring of structures and maintenance of bridges. It presents a control law based on computer vision for quasi-stationary flights above a planar target. The first part of the UAV's mission is the navigation from an initial position to a final position to define a desired trajectory in an unknown 3D environment. The proposed method uses the homography matrix computed from the visual information and derives, using backstepping techniques, an adaptive nonlinear tracking control law allowing the effective tracking and depth estimation. The depth represents the desired distance separating the camera from the target.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.1
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pp.141-150
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2013
This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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