Object tracking in a real time image is one of Interesting subjects in computer vision and many practical application fields past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.
In this paper, we propose the method of manipulating the gaze direction of 3D FPS game's character by using eye gaze detection from the successive images captured by USB camera, which is attached beneath HMB. The proposed method is composed of 3 parts. At first, we detect user's pupil center by real-time image processing algorithm from the successive input images. In the second part of calibration, when the user gaze on the monitor plane, the geometric relationship between the gazing position of monitor and the detected position of pupil center is determined. In the last part, the final gaze position on the HMD monitor is tracked and the 3D view in game is controlled by the gaze position based on the calibration information. Experimental results show that our method can be used for the handicapped game player who cannot use his(or her) hand. Also, it can Increase the interest and the immersion by synchronizing the gaze direction of game player and the view direction of game character.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.2
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pp.144-152
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2011
This paper presents a new scheme for fault detection and isolation in the satellite system. The purpose of this paper is to develop a fault detection, isolation and diagnosis algorithm based on the bank of interacting multiple model (IMM) filter for both total and partial faults in a satellite attitude control system (ACS). In this paper, IMM are utilized for detection and diagnosis of anticipated actuator faults in a satellite ACS. Other fault detection, isolation (FDI) schemes using conventional IMM are compared with the proposed FDI scheme. The FDI procedure is developed in two stages. In the first stage, 11 EKFs actuator fault models are designed to detect wherever actuator faults occur. In the second stage of the FDI scheme, two filters are designed to identify the fault type which is either the total or partial fault. An important feature of the proposed FDI scheme can decrease fault isolation time and figure out not only fault detection and isolation but also fault type identification.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.2
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pp.311-317
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2014
Buoy has different motion characteristics depends on the sea weather situations. The motion characteristics has an impact on antenna, solar power generation system and etc. installed within a buoy. Therefore, it is important to analyse motion characteristics for management and analyse the buoy conditions. This paper's Buoy motion monitoring system uses gyro sensor to detect motions of a light buoy, and the measured data transfers to the PC on the shore using signal processing algorithm. The aim of this research is to develop monitoring and management mechanism of a buoy by applying motion monitoring system. In this paper, the operation characteristic of movement monitoring system is verified through experiment. Further, in this paper, it can apply such as real-time visibility into the status of the buoy or many ocean facility's motion estimation of the future.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.389-392
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2010
In this paper, it presents to detect location using structural information of hand from the input color images on Webcam and to recognize hand gestures. In this system, based on the skin color, the image changes a binary number and labels. Within each labeled area, we can find the Maximum Inscribed Circle using Voronoi Diagram. This circle can find the center of hand. And the circle extracts hand region from analyzing the ellipse elements to relate Maximum Inscribed Circle. We use the Maximum Inscribed Circle and the ellipse elements as characteristic of hand gesture recognition. In various environments, we cannot recognize the object that have similar colors like the background colors. But the proposed algorithm has the advantage that can be effectively eliminated about it.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.8
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pp.1810-1816
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2009
In 2007, 9,128 fires were actually caused by electrical faults and these fires resulted in 29 deaths and 262 injuries. Arc-faults were one of the major causes of these fires. When an unintended arc-fault occurs, it generates intense heat that can easily ignite surrounding combustibles. But, because conventional circuit breakers only respond to overloads, short circuits, and leakage currents, the breakers do not protect against arcing conditions. This paper presents results obtained in experiments on ignition behavior of wire by series arc fault currents and techniques developed to detect the arc-faults. The developed technique was tested after installation to make sure that they are working properly and protecting the circuit. If the developed arc fault detection technique is applied, the electrical fires caused by an arc-fault can be reduced.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.4
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pp.104-110
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2016
To get the empirical data of GPR detection and to develop the image prosessing program of GPR detection data, GPR detection were proceed by the underground pipes and cavities buried in the Chamber. In the case of non pavement and asphalt pavement, water filled cavity that was buried in 0.7m depth was able to detection. But in the case of 1.0 m and 1.3 m buring depth, water filled cavity was not able to detection. In the case of non-reinforced and reinforced concrete pavement, it was difficult to detect the cavity caused by signal interference. GPRiPP programs was developed for image processing of the GPR detection data. The major processing algorithm were background removal, stacking and gain function. With proper image processing of gain function and background removal in GPRiPP program, it was showed that similar results can be obtained with conventional image processing program.
In this paper, we propose a new face detection method for real-time applications. It is based on the template-matching and appearance-based method. At first, we apply Min-max normalization with histogram equalization to the input image according to the variation of intensity. By applying the PCA transform to both the input image and template, PC components are obtained and they are applied to the LDA transform. Then, we estimate the distances between the input image and template, and we select one region which has the smallest distance. SVM is used for final decision whether the candidate face region is a real face or not. Since we detect a face region not the full region but within the $\pm$12 search window, our method shows a good speed and detection rate. Through the experiments with 6 category input videos, our algorithm shows the better performance than the existing methods that use only the PCA transform. and the PCA and LDA transform.
The segmentation of target objects from three dimensional volume images is an essential step for visualization and volume measurement. In this paper, we present a method to detect the surface of objects by improving the widely used levoy filtering for volume visualization. Using morphological operators we generate completely closed surfaces and selectively segment objects using the volume growing algorithm. The presented method was applied to 3-D artificial sphere images and angiocardiograms. We quantitatively compared this method with the conventional levoy filtering using artificial sphereimages, and the results showed that our method is better in the aspect of voxel errors. The results of visual comparison using angiocardiograms also showed that our method is more accurate. The presented method in this paper is very effective for segmentation of volume data because segmentation, visualization and measurement are frequently used together for 3-D image processing and they can be easily related in our method.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3710-3717
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1999
For the development of unmanned autonomous vehicle, it is essential to detect obstacles, especially vehicles, in the forward direction of navigation. In order to reliably exclude regions that do not contain obstacles and save a considerable amount of computational effort, it is often necessary to confine computation only to ROI(region of interest)s. A ROI is usually chosen as the interior region of the lane. We propose a computationally simple and efficient method for the detection of lanes based on Hough transform and quadratic curve fitting. The proposed method first employs Hough transform to get approximate locations of lanes, and then applies quadratic curve fitting to the locations computed by Hough transform. We have experimented the proposed method on real outdoor road scene. Experimental results show that our method gives accurate detection of straight and curve lanes, and is computationally very efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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