Human body motion is a non-verbal part for interaction or movement that can be used to involves real world and virtual world. In this paper, we explain a study on natural user interface (NUI) in human hand motion recognition using RGB color information and depth information by Kinect camera from Microsoft Corporation. To achieve the goal, hand tracking and gesture recognition have no major dependencies of the work environment, lighting or users' skin color, libraries of particular use for natural interaction and Kinect device, which serves to provide RGB images of the environment and the depth map of the scene were used. An improved Camshift tracking algorithm is used to tracking hand motion, the experimental results show out it has better performance than Camshift algorithm, and it has higher stability and accuracy as well.
The design of nuclear control room is advancing toward totally computer based human system interfaces (HSI). Computer based interfaces offer the opportunity to provide improved support of operator performance, but if not properly deployed, can introduce new challenges. This paper reviews the Westinghouse AP-600 Human Factors Verification and Validation Plan selected for HSI evaluation model of Korea next generation nuclear control rooms. The AP-600 HSI evaluation model addressed 15 evaluation issues considering major activity class of operator and task complexity factors. This paper also describes the test procedures experimenters should follow to evaluate the addressed issues.
Recently, various applications of robot system become more popular in accordance with rapid development of computer hardware/software, artificial intelligence, and automatic control technology. Formerly robots mainly have been used in industrial field, however, nowadays it is said that the robot will do an important role in the home service application. To make the robot more useful, we require further researches on implementation of natural communication method between the human and the robot system, and autonomous behavior generation. The gesture recognition technique is one of the most convenient methods for natural human-robot interaction, so it is to be solved for implementation of intelligent robot system. In this paper, we describe the state-of-the-art of advanced gesture recognition technologies for intelligent robots according to three methods; sensor based method, feature based method, appearance based method, and 3D model based method. And we also discuss some problems and real applications in the research field.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1118-1133
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2017
Computer vision-based human activity recognition (HAR) has become very famous these days due to its applications in various fields such as smart home healthcare for elderly people. A video-based activity recognition system basically has many goals such as to react based on people's behavior that allows the systems to proactively assist them with their tasks. A novel approach is proposed in this work for depth video based human activity recognition using joint-based motion features of depth body shapes and Deep Belief Network (DBN). From depth video, different body parts of human activities are segmented first by means of a trained random forest. The motion features representing the magnitude and direction of each joint in next frame are extracted. Finally, the features are applied for training a DBN to be used for recognition later. The proposed HAR approach showed superior performance over conventional approaches on private and public datasets, indicating a prominent approach for practical applications in smartly controlled environments.
우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.
본 논문에서는 Digital Twin 기반 건설기계 지능화를 위한 실시간 건설기계 데이터 처리 및 이상 유무 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 빅 데이터 분산처리 기반으로 실시간 스트리밍 처리가 가능하며, CEP(Complex Event Processing)의 Sliding Window Operator를 활용한 Rule 적용을 통해 건설기계 데이터 처리 및 분석한다. 분석된 결과로 건설기계의 실시간 이상 유무를 판단할 수 있으며, 결과를 기반으로 Deep Learning 기술을 적용하고 학습된 모델을 통해 건설기계의 이상 유무를 예측하여 원활한 부품관리를 할 수 있다.
본 논문에서는 데이터 이중화 저장시스템의 장애발생으로 인한 백업서버 데이터 손실을 보호하기 위해 무 손실 실시간 데이터 이중화 시스템 설계방안을 제안한다. 이는 원본서버의 데이터와 백업서버의 데이터가 특정 시점 T에서 100% 일치하지 않는 비동기 방식을 동기방식으로 해결하기 위한 시스템 설계 제안으로, 원본서버의 데이터 생성과 동시에 실시간 데이터 백업을 목적으로 한다. 이를 위해 전송단계에서 필요한 가장 빠른 압축인 LZ4 압축 알고리즘을 기반으로 Intel AVX 명령어를 사용하여 보다 압축속도를 증진시켜 실시간 시스템을 구축한다. 또한 전송 중 보안위협으로부터 보호하기 위해 Key 전달 기법과 AES 암호화 알고리즘에 대해 기술한다.
Human emotions are expressed in various ways. It can be expressed through language, facial expression and gestures. In particular, the facial expression contains many information about human emotion. These vague human emotion appear not in single emotion, but in combination of various emotion. This paper proposes a emotional expression algorithm using Active Appearance Model(AAM) and Fuzz k- Nearest Neighbor which give facial expression in similar with vague human emotion. Applying Mahalanobis distance on the center class, determine inclusion level between center class and each class. Also following inclusion level, appear intensity of emotion. Our emotion recognition system can recognize a complex emotion using Fuzzy k-NN classifier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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