KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.763-774
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2015
Hand posture recognition has been a wide region of applications in Human Computer Interaction and Computer Vision for many years. The problem arises mainly due to the high dexterity of hand and self-occlusions created in the limited view of the camera or illumination variations. To remedy these problems, a hand posture recognition method using 3-D point cloud is proposed to explicitly utilize 3-D information from depth maps in this paper. Firstly, hand region is segmented by a set of depth threshold. Next, hand image normalization will be performed to ensure that the extracted feature descriptors are scale and rotation invariant. By robustly coding and pooling 3-D facets, the proposed descriptor can effectively represent the various hand postures. After that, SVM with Gaussian kernel function is used to address the issue of posture recognition. Experimental results based on posture dataset captured by Kinect sensor (from 1 to 10) demonstrate the effectiveness of the proposed approach and the average recognition rate of our method is over 96%.
This study was intended to develop the automatic feeding depth control system of the head-feed combine which could feed the rice head into threshing unit at the optimal depth regardless of plant height and uneven ground surface. In the control system, one-board microcomputer was used for the controller instead of conventional electric circuits. Field test of the combine equipped with the control system was conducted to evaluate its overall performance. It was also investigated how the location and time delay of rice head sensor affect the system performance.
Magnetic Flux Leakage (MFL) methods are widely employed for the nondestructive evaluation (NDE) of gas pipelines. In the application of MFL pipeline inspection technology, corrosion anomalies are detected and identified via their leakage filed due to changes in wall thickness. The gas industry is keenly interested in automating the interpretation process, because a large amount of data to be analyzed is generated for in-line inspection. This paper presents a novel approach to the tasks of data segmentation, feature extraction and depth estimation from gas pipelines. Also, we will show that the proposed method successfully identifying artificial defects.
Park, Sangheon;Kim, Joongrock;Kim, Jaesung;Lee, Sangyoun
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.299-300
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2011
최근 손 동작 인식은 새로운 맨머신인터페이스(man-machine interface)를 위한 기술로 주목 받고 있으며, 이를 위한 손 검출은 손 동작 인식이나 손 추적을 위해 반드시 선행되어야 하는 중요한 기술이다. 기존에 연구되어온 대부분의 손 검출 방법으로는 색상을 기반으로 한 손 검출이었다. 하지만 색상을 기반으로 한 손 검출은 조명의 영향을 많이 받아 신뢰성을 보장하기 어렵다. 이러한 조명의 영향은 깊이 정보(depth information)를 이용함으로써 조명 변화에 강인한 손 검출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 손 검출을 깊이 정보를 활용하여 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실시간으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 depth sensor 하나를 사용하여 깊이 영상을 얻고 노이즈를 개선 해 준 후에 정의된 모션을 사용하여 손의 특징을 추출하여 손 검출을 하였다.
In this paper, we propose an active stereo surveillance system with human-like convergence function. The proposed system uses a bottom-up saliency map model with the human-like selective attention visual function to select an interesting region in each camera. and this system compares the landmarks whether the selective region in each camera finds a same region. If the left and right cameras successfully find a same landmarks, the implemented vision system focuses on the landmark. Using the motor encoder information, we can automatically obtain the depth information and resultantly construct a depth map using the depth information. Computer simulation and experimental results show that the proposed convergence method is very effective to implement the active stereo surveillance system.
Accuracy of dredging processes depends on the types of equipment used, the sediments encountered, whether the work to be performed is new or maintenance dredging, pre- and post-hydrographic surveying and so forth. Among those, position surveying accuracy which is directly determined by the control of the dredge's position and depth surveying accuracy being surveyed at the dredging point during dredging work are important factors. The purpose of this study is to develop 'Dredge Management System'for Grab dredge which is composed of 4 sub-system using LADGPS for dredge position determining system and dredging point determining system, tide gauge system and optical sensor for depth determining system and GIS and ENC for total management system. This system is installed on the grab dredge 'EUNJIN G-18'and applied to anchorage dredging work. at Pohang Harbor. The results revealed that this system is easy to operate, achieves good accuracy with only 45cm unevenness, reduces working period by 22 percent and saves cost 16.6 percent.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.4
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pp.281-290
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2015
Human action recognition from a video scene has remained a challenging problem in the area of computer vision and pattern recognition. The development of the low-cost RGB depth camera (RGB-D) allows new opportunities to solve the problem of human action recognition. In this paper, we present a comprehensive review of recent approaches to human action recognition based on depth maps, skeleton joints, and other hybrid approaches. In particular, we focus on the advantages and limitations of the existing approaches and on future directions.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.9
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pp.53-57
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2009
There are technical requirements to manufacture large size functional parts with not only simple geometries like a flat or spherical surface but also sculptured geometries. In addition, the required machining accuracy for these parts is becoming more severe. In general, the form accuracy of machined parts is determined by the relative position between workpiece and tool during machining process. To improve machining accuracy the relative position errors should be maintained within the required accuracy. This study deals with the estimation and calibration of depth of cut using the AE signal in micro-machining. Also, this sensing technique can be applied to detect the initial contact between workpiece and tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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