GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.
We propose a clustering based object feature matching for identification of same object in multi-camera system. The method is focused on ease to system initialization and extension. Clustering is used to estimate parameters of Gaussian mixture models of objects. A similarity measure between models are determined by Kullback-Leibler divergence. This method can be applied to occlusion problem in tracking.
In case the uncertainty existing in a system is assumed to satisfy the matching condition and to be come-bounded. Y. H. Chen proposed an adaptive robust control algorithm which introduced adaptive sheme for a design parameter into robust deterministic controls. In this paper, the adaptive robust control algorithm is applied to the position tracking control of direct drive robots, and simulation and experimental studies are conducted to evaluate control performance.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.145-148
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1996
In moving object tracking based on the visual sensory feedback, a prerequisite is to determine which feature or which object is to be tracked and then the feature or the object identification precedes the tracking. In this paper, we focus on the object identification not image feature identification. The target identification is realized by finding out corresponding line segments to the hypothesized model segments of the target. The key idea is the combination of the Mahalanobis distance with the geometrica relationship between model segments and extracted line segments. We demonstrate the robustness and feasibility of the proposed target identification algorithm by a moving vehicle identification and tracking in the video traffic surveillance system over images of a road scene.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.1-14
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2004
This paper surveys some existing direct adaptive feedback control schemes for linear time-invariant systems with actuator failures characterized by the failure pattern that some inputs are stuck at some unknown fixed or varying values at unknown time instants, and applications of those schemes to aircraft flight control system models. Controller structures, plant-model matching conditions, and adaptive laws to update controller parameters are investigated for the following cases for continuous-time systems: state tracking using state feed-back, output tracking using state feedback, and output tracking using output feedback. In addition, a discrete-time output tracking design using output feedback is presented. Robustness of this design with respect to unmodeled dynamics and disturbances is addressed using a modified robust adaptive law.
Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.
Object tracking in a real time environment is one of challenging subjects in computer vision area during past couple of years. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background estimation in real time environment. To obtain a stable and adaptive background, we combine 3-frame differential method and running average single gaussian background model. Using this background model, we can successfully detect moving objects while minimizing false moving objects caused by noise. In the tracking phase, we propose a matching criteria where the weight of position and inner brightness distribution can be controlled by the size of objects. Also, we adopt a Kalman Filter to overcome the occlusion of tracked objects. By experiments, we can successfully detect and track objects in real time environment.
마커리스 추적 기술은 명시적 마커의 부착없이 실시간으로 카메라의 자세를 획득하게 해, 증강 현실 애플리케이션에서의 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 마커리스 증강 현실책인 디지로그북에 적합한 새로운 비전기반 페이지 인식 및 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 페이지의 직교 영상만을 요구하며, 긴 학습 과정이 필요없고 실시간으로 동작한다. 실시간 페이지 인식은 페이지의 비교 우선 순위 평가 함수와 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 설명자를 활용하여 두 단계로 수행된다. 또한, 멀티 코어 프로그래밍을 이용하여 프레임간 특징점 추적과 페이지 인식을 분리해, 25fps ~ 30fps 의 카메라 추적 실시간성을 보장한다. 제안된 알고리즘은 향후 다수의 객체를 추적하는 증강 현실 애플리케이션에 확장될 수 있다.
오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.
This paper presents a new method to extract traffic information such as number of passing vehicles and average speed by a pair of stereo road images. The whole process consists of the extraction of vehicles and the tracking of the extracted vehicles. For the extraction of vehicles, the outline of each vehicle is obtained by using binary region growing technique applied to disparity map based on multi-resolution stereo matching. The Kalman filter tracking algorithm is applied to the extracted vehicle outlines to determine the flow of vehicles. Experimental results show that the proposed method significantly improved recognition rate of vehicles over the conventional methods-frame difference and background elimination methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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