Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.92-100
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2006
In many common control charting situations, the statistic to be charted can be viewed as the output of a linear filter applied to the sequence of process measurement data. In recent work that has generalized this concept, the charted statistic is the output of a general linear filter in impulse response form, and the filter is designed by selecting its impulse response coefficients in order to optimize its average run length performance. In this work, we restrict attention to the class of all second-order linear filters applied to the residuals of a time series model of the process data. We present an algorithm for optimizing the design of the second-order filter that is more computationally efficient and robust than the algorithm for optimizing the general linear filter. We demonstrate that the optimal second-order filter performs almost as well as the optimal general linear filter in many situations. Both methods share a number of interesting characteristics and are tuned to detect any distinct features of the process mean shift, as it manifests itself in the residuals.
This paper presents a power-efficient hardware realization for a motion estimation technique that is based on the full-search block matching algorithm (FSBMA). The considered input is the quarter common intermediate format of digital video. The mean of absolute difference (MAD) is the distortion criteria employed for the block matching process. The conventional architecture considered for the hardware realization of FSBMA is that of the shift register-based 2-D systolic array. For this architecture, a conservative approximation technique is adapted to eliminate unnecessary MAD computations involved in the block matching process. Upon introducing the technique to the conventional architecture, the power and complexity of its implantation is reduced, while the accuracy of the motion vector extracted from the block matching process is preserved. The proposed architecture is verified for its functional specifications. A performance evaluation of the proposed architecture is carried out using parameters such as power, area, operating frequency, and efficiency.
The aim of this paper is to present the methodology for hand tracking and hand gesture recognition. The detected hand and gesture can be used to implement the non-contact mouse. We had developed a MP3 player using this technology controlling the computer instead of mouse. In this algorithm, we first do a pre-processing to every frame which including lighting compensation and background filtration to reducing the adverse impact on correctness of hand tracking and hand gesture recognition. Secondly, YCbCr skin-color likelihood algorithm is used to detecting the hand area. Then, we used Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) algorithm to tracking hand. As the formula-based region of interest is square, the hand is closer to rectangular. We have improved the formula of the search window to get a much suitable search window for hand. And then, Support Vector Machines (SVM) algorithm is used for hand gesture recognition. For training the system, we collected 1500 hand gesture pictures of 5 hand gestures. Finally we have performed extensive experiment on a Windows XP system to evaluate the efficiency of the proposed scheme. The hand tracking correct rate is 96% and the hand gestures average correct rate is 95%.
Methods of contrast enhancement have problem such as side effect of over-enhancement with non-gaussian histogram distribution, tradeoff enhancement efficiency against brightness preserving. In order to enhance contrast at various histogram distribution, segmentation to region with gaussian distribution and then enhance contrast each region. First, we segment an image into several regions using GMM(Gaussian Mixture Model)fitting by that k-mean clustering and EM(Expectation-Maximization) in $L^*a^*b^*$ color space. As a result region segmentation, we get the region map and probability map. Then we apply local contrast enhancement algorithm that mean shift to minimum overlapping of each region and preserve brightness histogram equalization. Experiment result show that proposed region based contrast enhancement method compare to the conventional method as AMBE(AbsoluteMean Brightness Error) and AE(Average Entropy), brightness is maintained and represented detail information.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.15
no.2
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pp.42-47
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2014
A finger-gesture game controller using the single camera is implemented in this paper, which is based on the recognition of the number of fingers and the index finger moving direction. Proposed method uses the CAMShift algorithm to trace the end-point of index finger effectively. The number of finger is recognized by using a double circle tracing method. Then, HSI color mode transformation is performed for the CAMShift algorithm, and YCbCr color model is used in the double circle tracing method. Also, all processing tasks are implemented by using the Intel OpenCV library and C++ language. In order to evaluate the performance of the proposed method, we developed a shooting game simulator and validated the proposed method. The proposed method showed the average recognition ratio of more than 90% for each of the game command-mode.
In this paper, the performance of the decoding schemes using linear MMSE filters in the frequency and time domains and the reinforcement Gauss-Seidel algorithm for the orthogonal time frequency space (OTFS) system that can improve robustness under high-speed mobile environments are compared. The reinforcement Gauss-Seidel algorithm can improve the bit error rate performance by suppressing the noise enhancement. The simulation results show that the performance of the decoding scheme using the linear MMSE filter in the frequency domain is severely degraded due to the effect of Doppler shift as the mobile speed increases. In addition, the decoding scheme using the reinforcement Gauss-Seidel algorithm under the channel environment with 120 km/h and 500 km/h speeds outperforms the decoding schemes using linear MMSE filters in the frequency and time domains.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.4
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pp.328-336
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2012
In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.281-284
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2010
In this paper, we present Hand-gesture recognition for actual computing into color images from camera. Color images are binarization and labeling by using the YCbCr Color model. Respectively label area seeks the center point of the hand from to search Maximum Inscribed Circle which applies Voronoi-Diagram. This time, searched maximum circle and will analyze the elliptic ingredient which is contiguous so a hand territory will be able to extract. we present the presentation contral system using elliptic element and Maximum Inscribed Circle. This algorithm is to recognize the various environmental problems in the hand gesture recognition in the background objects with similar colors has the advantage that can be effectively eliminated.
Purpose: Double sampling $T^2$ chart is a useful tool for detecting a relatively small shift in process mean when the process is controlled by multiple variables. This paper finds the optimal design of the double sampling $T^2$ chart in both economical and statistical sense under Weibull failure model. Methods: The expected cost function is mathematically derived using recursive equation approach. The optimal designs are found using a genetic algorithm for numerical examples and compared to those of single sampling $T^2$ chart. Sensitivity analysis is performed to see the parameter effects. Results: The proposed design outperforms the optimal design of the single sampling $T^2$ chart in terms of the expected cost per unit time and Type-I error rate for all the numerical examples considered. Conclusion: Double sampling $T^2$ chart can be designed to satisfy both economic and statistical requirements under Weibull failure model and the resulting design is better than the single sampling counterpart.
This paper describes a structure of adaptive equalizer to improve reception performance of ATSC digital television (DTV) for 8-VSB receivers. There are many strong and dynamic echoes affecting reliable reception of DTV signal. Conventional DFE based least mean square (LMS) algorithm is readily implemented and has good Performance. There are still problems to be solved, however, in handling strong echoes and indoor reception. In this paper, structure of adaptive equalizer to mitigate these Problems in strong multipath interference conditions and indoor reception environment is first presented. Methods to reduce error propagation effects on DFE and initialization scheme of filter coefficients for fast convergence are then introduced. Computer simulation results prove that an adaptive equalizer with proposed design methods can combat with Brazil Ensemble and the Threshold of Visibility(TOV) is improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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