동영상에서의 물체추적은 각 프레임간의 시공간적 정보의 대응성을 추적함으로써 이루어질 수 있다. 시공간적 대응성을 결정함에 있어 각 프레임의 color invariant 속성을 이용하여 각 프레임의 물체 위치를 예측하고, 추출된 물체 블록의 누적 유사도 변환을 적용한 수치를 이용하여 프레임간의 물체 대응성을 결정함으로써 물체를 추적하는 방법론을 제시한다. 실험결과를 통하여 이러한 방법의 적용 적절성을 검증하였다.
In this paper, a position control scheme of the ink droplet is presented for the high image quality and print speed inkjet printer. The proposed scheme estimates the impact position and compensates it by control of the fire strobe time based on the dynamic equations describing the moving trajectory of the ink droplet. Compared to the conventional fire strobe control which is based on the simple synchronization the fire strobe with the position signal of the inkjet nozzle, the proposed control scheme provides more accurate impact position control during the carrier is moving with accelerated or decelerated speed as well as constant speed. The availability of printing during the acceleration and deceleration states of the carrier moving enables the print speed up and the frame size down which means the cost down.
The diffusion neural network can be cfficiently applied to the Gaussian processing. For example, a difference of two Gaussians(DOG) is performed by this network with ease. In this paper, we model a neural network to perform the function /t(.del.${\Delta}^{2}$G) by using the diffusion neural network. This model is used to detect the edges of moving target in image. By this model not only moving target is separated from stationary background but also their trajectories are obtained using accumulated past information in the diffusion neural network. Furthermore this model needs a small number of connections per cell and the connection weights are fixed-valued. Therefore its hardware can be easily implemented with simple structure.
Computational speed plays key role in background subtraction and shadow detection, because those are only preprocessing steps of a moving object segmentation, tracking and activity recognition. A color intensity variation based approach fastly detect a moving object and extract shadow in a image sequences. The moving object is subtracted from background using meanmax, meanmin thresholds and shadow is detected by decrease limit and correspondence thresholds. The proposed approach relies on the ability to represent shadow cast impact by offline experiment dataset on sub grouped RGB color space.
Park, Chang-Hee;Lee, Kwang-Sei;Kim, Jae-Hyung;Nam, Sang-Hee
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 2005년도 추계학술대회 논문집 Vol.18
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pp.47-48
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2005
The moving photocarrier grating(MPG) technique for the determination of the carrier mobilities and the recombination lifetime in a-Se:As films have been studied. The electron and hole drift mobility and the recombination lifetime of a-Se films with arsenic (As) additions have been obtained. We have found an increase in hole drift mobility and recombination lifetime, especially when 0.3% As is added into a-Se film. However, the electron mobility exhibits no observable change up to 0.5% As addition in a-Se films.0.3% As added a-Se film also exhibits the maximum short circuit current densities per laser intensity of $5.29\times10^{-7}$ A/W.
Park, Chang-Hee;Kim, Jeong-Bae;Kim, Jae-Hyung;Nam, Sang-Hee
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 2005년도 추계학술대회 논문집 Vol.18
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pp.305-306
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2005
The effects of As addition In amorphous selenium (a-Se) films for digital X-ray conversion material have been studied using the moving photocarrier grating (MPG) technique We have found an increase in hole drift mobility and recombination lifetime, especially when 0.3% As is added into a-Se film, whereas electron mobility decreases with As addition due to the defect density. The transport properties for As doped a-Se films obtained by using MPG technique have been compared with X-ray sensitivity for a-Se:As X-ray device. The fabricated a-Se (0.3%As) based X-ray detector exhibited the highest X-ray sensitivity of 5 samples.
An advanced visual tracking and stable grasping algorithm for a moving object is proposed. The stable grasping points for a moving 2D polygonal object are obtained through the visual tracking system with the Kalman filter and image prediction technique. The accuracy and efficiency are improved more than any other prediction algorithms for the tracking of an object. In the processing of a visual tracking. the shape predictors construct the parameterized family and grasp planner find the grasping points of unknown object through the geometric properties of the parameterized family. This algorithm conducts a process of ‘stable grasping and real time tracking’.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제17권1호
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pp.47-54
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2013
This work deals with automatic motion detection for with surveillance tracking that aims to provide high-lighting movable objects which is discriminated from moving backgrounds such as moving trees, etc. For this aim, we perform a false background region detection together with an initial foreground detection. The false background detection detects the moving backgrounds, which become eliminated from the initial foreground detection. This false background detection is done by performing the bimodal segmentation on a deformed image, which is constructed using the information of the dominant colors in the background.
This paper deals with a tracking algorithm based on integral projection which tracks moving targets with varying brightness and size. An adaptive windowing technique is employed to reduce the sensitivity of the system to the complex background image and also to reduce the computational load. The threshold value is determined by considering both the size and the threshold value of the brightness intensity of the recognized target obtained in the previous processing step. Window position is estimated by using the information of the velocity and acceleration of the target. And integral projection is applied to find the position of the target in the window accurately. Experimental results show that moving targets with varying brightness and size can be tracked properly in noisy environments.
This paper describes a effective information compressor algorithm for the fourth industrial technology. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because input images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a effective information algorithm for variable environment variable under outdoor is proposed, which apply the Kalman Estimation Modeling and adaptive threshold on pixel level to separate foreground and background images from current input image. In results, the better SNR of about 3dB~5dB and about 10%~25% noise distribution rate in the proposed method. Furthermore, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor and better result Information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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