Eye tracking research for upper limb disabilities is showing an effect in the aspect of device control. However, the reality is that it is not enough to perform web interaction with only eye tracking technology. In the Eye-Voice interface, a previous study, in order to solve the problem that the existing gaze tracking interfaces cause a malfunction of pointer execution, a gaze tracking interface supplemented with a voice command was proposed. In addition, the reduction of the malfunction rate of the pointer was confirmed through a comparison experiment with the existing interface. In this process, the difficulty of pointing due to the small size of the execution object in the web environment was identified as another important problem of malfunction. In this study, we propose an auto-magnification interface of objects so that people with upper extremities can freely click web contents by improving the problem that it was difficult to point and execute due to the high density of execution objects and their arrangements in web pages.
본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Computers are the most common tool when using the Internet and utilizing a mouse to select and execute objects. Eye tracking technology is welcomed as an alternative technology to help control computers for users who cannot use their hands due to their disabilities. However, the pointer execution method of the existing eye tracking technique causes many malfunctions. Therefore, in this paper, we developed a gaze tracking interface that combines voice commands to solve the malfunction problem when the upper limb disabled uses the existing gaze tracking technology to execute computer menus and objects. Usability verification was conducted through comparative experiments regarding the improvements of the malfunction. The upper limb disabled who are hand-impaired use eye tracking technology to move the pointer and utilize the voice commands, such as, "okay" while browsing the computer screen for instant clicks. As a result of the comparative experiments on the reduction of the malfunction of pointer execution with the existing gaze interfaces, we verified that our system, Eye-Voice, reduced the malfunction rate of pointer execution and is effective for the upper limb disabled to use.
본 논문에서는 깊이 정보만을 이용하여 얼굴을 고속으로 추적하는 방법을 제안하다. 그 방법으로는 템플릿 매칭 방법을 사용하며, 템플릿 매칭 방법의 문제점인 과다한 수행시간의 문제를 해결하여 고속으로 얼굴을 추적하기 위하여 조기종료 기법과 sparse 탐색 기법을 적용하고, 그에 따른 추적오류를 보정하고자 주변 화소들을 대상으로 매칭보정을 수행한다. 얼굴의 움직임에 따른 깊이의 변화를 보정하기 위해 추적할 얼굴의 깊이 값을 추정하고 그 결과에 따라 템플릿의 크기를 조정한다. 또한 조정된 템플릿의 크기에 따라 템플릿 매칭을 수행할 탐색영역을 조정한다. 자체 제작한 테스트 시퀀스들을 사용하여 추적에 필요한 파리미터들을 결정하였으며, 또 다른 자체 제작한 테스트 시퀀스들과 MPEG에서 제공한 다시점 테스트 시퀀스를 제안한 방법에 적용하는 실험을 수행하였다. 실험결과 Kinect을 이용하여 자체제작($640{\times}480$) 시퀀스에서는 약 3%의 추적오류와 2.45ms의 수행시간을 보였으며, Lovebird1($1024{\times}768$) 시퀀스에서는 약 1%의 추적 오류와 7.46ms의 수행시간을 보였다.
본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존방법과 비슷한 검출률을 보였지만, 오검출률에 있어서는 0.66%로 기존방법보다 상당히 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding system is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. However, in this paper, multipass tracking more than single pass tracking is performed by conventional seam tracking algorithm and developed one. And tracking performances of two algorithm are compared in multipass tracking. As the result, tracking performance in multi-pass welding shows superior conventional seam tracking algorithm to developed one.
에이전트는 다양한 분야에 적용이 가능하기 때문에 컴퓨터 통신 분야의 새로운 응용기술의 패러다임으로 제시되었다. 그러나 이동 에이전트는 이동성으로 인하여 에이전트에 대한 보안에 대한 문제가 제기되었다. 본 논문은 이동 에이전트를 보다 효과적인 보호와 안전성을 보장할 수 있는 이동 에이전트 보호 프로토콜의 프레임워크를 제안한다. 설계된 프로토콜은 JAVA기반의 PKI환경에서 공개키와 개인키 그리고 전자서명을 이용한다. 이는 VS를 통하여 에이전트의 실행 패턴과 이동계획의 패턴을 추적하여 안전하게 에이전트 임무 수행을 하는 메커니즘이다. 또한 악의적인 공격으로부터 안전함을 인증하는 VS을 통해서 에이전트의 무결성과 기밀성을 보장한다.
Object tracking is a common task in computer vision, an essential part of various vision-based applications. After several years of development, object tracking in video is still a challenging problem because of various visual properties of objects and surrounding environment. Particle filter is a well-known technique among common approaches, has been proven its effectiveness in dealing with difficulties in object tracking. However, particle filter is a high-complexity algorithms, which is an severe disadvantage because object tracking algorithms are required to run in real time. In this research, we utilize parallel programming to accelerate particle filter-based object tracking algorithms. Experimental results showed that our approach reduced the execution time significantly.
이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차 등과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리한다. 이러한 이동 객체 관리 시스템은 차량 위치 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스 등에 적용된다. 그러나 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치정보를 개별적으로 관리하며, 불확실한 과거 및 미래의 위치 추정 방법을 구체적으로 제시하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 차량 위치 추적을 위한 이동 객체를 모델링하고 이동 객체 데이터베이스 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템의 실행 모델을 제시하고, 이를 차량 추적을 위한 가상 시나리오에 적용한다.
Kim, Dong-Wook;Kim, Woo-Youl;Yoo, Jisang;Seo, Young-Ho
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.707-720
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2014
This paper proposes a face tracking scheme that is a combination of a face detection algorithm and a face tracking algorithm. The proposed face detection algorithm basically uses the Adaboost algorithm, but the amount of search area is dramatically reduced, by using skin color and motion information in the depth map. Also, we propose a face tracking algorithm that uses a template matching method with depth information only. It also includes an early termination scheme, by a spiral search for template matching, which reduces the operation time with small loss in accuracy. It also incorporates an additional simple refinement process to make the loss in accuracy smaller. When the face tracking scheme fails to track the face, it automatically goes back to the face detection scheme, to find a new face to track. The two schemes are experimented with some home-made test sequences, and some in public. The experimental results are compared to show that they outperform the existing methods in accuracy and speed. Also we show some trade-offs between the tracking accuracy and the execution time for broader application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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