In this paper, a new 3D object tracking system using the disparity motion vector (DMV) is presented. In the proposed method, the time-sequential disparity maps are extracted from the sequence of the stereo input image pairs and these disparity maps are used to sequentially estimate the DMV defined as a disparity difference between two consecutive disparity maps Similarly to motion vectors in the conventional video signals, the DMV provides us with motion information of a moving target by showing a relatively large change in the disparity values in the target areas. Accordingly, this DMV helps detect the target area and its location coordinates. Based on these location data of a moving target, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and consequently achieve real-time stereo tracking of a moving target. From the results of experiments with 9 frames of the stereo image pairs having 256x256 pixels, it is shown that the proposed DMV-based stereo object tracking system can track the moving target with a relatively low error ratio of about 3.05 % on average.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.3
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pp.568-576
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2003
This paper proposes a moving object tracking algorithm by using hierarchical search method in dynamic scenes. Proposed algorithm is based on two main steps: generation step of initial model from different pictures, and tracking step of moving object under the time-yawing scenes. With a series of this procedure, tracking process is not only stable under far distance circumstance with respect to the previous frame but also reliable under shape variation from the 3-dimensional(3D) motion and camera sway, and consequently, by correcting position of moving object, tracking time is relatively reduced. Partial Hausdorff distance is also utilized as an estimation function to determine the similarity between model and moving object. In order to testify the performance of proposed method, the extraction and tracking performance have tested using some kinds of moving car in dynamic scenes. Experimental results showed that the proposed algorithm provides higher performance. Namely, matching order is 28.21 times on average, and considering the processing time per frame, it is 53.21ms/frame. Computation result between the tracking position and that of currently real with respect to the root-mean-square(rms) is 1.148. In the occasion of different vehicle in terms of size, color and shape, tracking performance is 98.66%. In such case as background-dependence due to the analogy to road is 95.33%, and total average is 97%.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.293-297
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2007
This thesis suggests a new algorithm to detects multiple moving objects using a CMODE(Correct Multiple Object DEtection) method in the color images acquired in real-time and to track the interested pedestrian using motion and hue information. The multiple objects are detected, and then shaking trees or moving cars are removed using structural characteristics and shape information of the man , the interested pedestrian can be detected, The first similarity judgment for tracking an interested pedestrian is to use the distance between the previous interested pedestrian's centroid and the present pedestrian's centroid. For the area where the first similarity is detected, three feature points are calculated using k-mean algorithm, and the second similarity is judged and tracked using the average hue value for the $3{\times}3$ area of each feature point. The zooming of camera is adjusted to track an interested pedestrian at a long distance easily and the FOV(Field of View) of camera is adjusted in case the pedestrian is not situated in the fixed range of the screen. As a experiment results, comparing the suggested CMODE method with the labeling method, an average approach rate is one fourth of labeling method, and an average detecting time is faster three times than labeling method. Even in a complex background, such as the areas where trees are shaking or cars are moving, or the area of shadows, interested pedestrian detection is showed a high detection rate of average 96.5%. The tracking of an interested pedestrian is showed high tracking rate of average 95% using the information of situation and hue, and interested pedestrian can be tracked successively through a camera FOV and zooming adjustment.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.17
no.4
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pp.539-549
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1993
The purpose of this study was to find out the moving fitness and slit length of tight skirt in relation to its length & silhouette. Five kinds of length, micro mini, mini, natural line, medi and maxi, and two kinds of siihuette, slim & straight-a total of ten tight skirts-were investigated. Ten college students were chosen for this experiment. The moving fitness was tested by measuring the step length, step width and step angle in the case of walking on the flat and going up the stairway & bus stair. The slit length was tested by measuring the back slit length needed in the case of going up stairway & bus stair. Data were analyzed with use of SAS pakage. The statistics were based on average, standard diviation, two-way ANOVA, Pearson's correlation and multiple regression analysis. The main results were as follows. 1. There was significant difference in the moving fitness according to length & silhouette of tight skirt. The moving fitness of slim type was lower than that of straight type and the longer the skirt length was, the lower the moving fitness was. The significance appeared particularly in the case of going up the bus stair. 2. There was significant difference in the skirt length obove slit accorting to length & silhouette of tight skirt. The skirt length obove slit of slim type was shorter than that of straight type. The longer skirt length was, the longer it was from micro mini to natural line, that of medi skirt was shorter or a little longer than that of natural line skirt and there was little change from medi skirt to maxi skirt.
Moving object boundary is very important for the accurate segmentation of moving object. We extract the moving object boundary from the moving object edge. But the object boundary shows broken boundaries so we develop a novel boundary linking algorithm to link the broken boundaries. The boundary linking algorithm forms a quadrant around the terminating pixel in the broken boundaries and searches for other terminating pixels to link in concentric circles clockwise within a search radius in the forward direction. The boundary linking algorithm guarantees the shortest distance linking. We register the background from the image sequence using the stationary background filtering. We construct two object masks, one object mask from the boundary linking and the other object mask from the initial moving object, and use these two complementary object masks to segment the moving objects. The main contribution of the proposed algorithms is the development of the novel object boundary linking algorithm for the accurate segmentation. We achieve the accurate segmentation of moving object, the segmentation of multiple moving objects, the segmentation of the object which has a hole within the object, the segmentation of thin objects, and the segmentation of moving objects in the complex background using the novel object boundary linking and the background automatically. We experiment the algorithms using standard MPEG-4 test video sequences and real video sequences of indoor and outdoor environments. The proposed algorithms are efficient and can process 70.20 QCIF frames per second and 19.7 CIF frames per second on the average on a Pentium-IV 3.4GHz personal computer for real-time object-based processing.
Objective: Environmental change is one of the stressful events in livestock production. Change in environment disturbs cow behavior and cows require several days to regain a stable behavioral pattern. Sleeping posture (SP) and lying posture (LP) have been used as indicators for animal that are relaxed and well-acclimated to their environment. The aim of this study was to examine the time required by Japanese black cows for stabilization of SP and LP after moving into new environment. Methods: Seven pregnant Japanese black cows were used. Cows were moved into new tie-stall shed and their sleeping and lying posture measured 17 times during 35 experimental days. Both SP and LP were detected by accelerometer fixed on middle occipital and hip-cross, respectively. Daily total time, frequency, and average bout of both SP and LP were calculated. Results: Daily SP time was the shortest on day 1 and increased to the highest on day 3. It then decreased until day 9, after that stabilized about 65 min/d till the end of experiment. Daily LP time changed in same manner as daily SP time. The average SP bout was the longest on day 1, and then decreased to stable level on day 7. On the other hand, the average LP bout was the shortest on day 1, and it increased to stable level on day 7. Conclusion: These results showed that pregnant Japanese black cows needed 1 week to stabilize their SP. However, there were different change patterns between the average SP and LP bout, even though the change pattern of daily SP and LP time were similar.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.4
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pp.104-111
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2012
It is advantageous to avoid the handover to cell whose dwell time is short or can be ignored in terms of service continuity and average throughput. This paper proposes the handover scheme that is suitable for vehicle in order to improve the wireless Internet service quality. In the proposed scheme, the handover process continues to be learned before being modeled to Discrete-Time Markov Chain (DTMC). This modeling reduces the handover frequency by preventing the handover to cell that could provide service sufficiently to passenger even when vehicle passed through the cell but there was no need to perform handover. In order to verify the proposed scheme, we observed the average number of handovers, the average RSSI and the average throughput on various moving paths that vehicle moved in the given urban environment.
Object tracking is being studied with various techniques such as Kalman filter and Luenberger tracker. Even in situations, such as the one in which the system model is not well specified, to which existing signal processing techniques are not successfully applicable, it is possible to design artificial neural networks to track objects. In this paper, we propose an artificial neural network, which we call 'maximum-likelihood weighted-average neural network', to continuously track unpredictably moving objects. This neural network does not directly estimate the locations of an object but obtains location estimates by making weighted average combining various results of maximum likelihood tracking with different data lengths. We compare the performance of the proposed system with those of Kalman filter and maximum likelihood object trackers and show that the proposed scheme exhibits excellent performance well adapting the change of object moving characteristics.
Adaptive EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)-x control chart using the Kalman gain recursive average is designed. The designed control chart is effective to on-line process monitoring as continuous flow processes. Performance evaluation between the designed control chart and traditional one is implemented. For this, ARL(Average Run Length) is adopted as a criterion. Results show that the designed adaptive EWMA-x control chart has shorter ARL than EWMA-x control chart when process mean is shifted. This model can be extended to process prevention control. The methodology proposed in this research is turned out to show the high performance than that of the given methodologies.
To monitor all elements simultaneously of variance-covariance matrix Σ of several correlated quality characteristics under multivariate normal process Np($\underline{\mu}$, Σ), multivariate exponentially weighted moving average (EWMA) chart and cumulative sum (CUSUM) chart are considered and compared. Numerical performances of the considered variable sampling interval (VSI) charts are evaluated using average run length (ARL), average time to signal (ATS), average number of switches (ANSW) to signal, and the probability of switch Pr(switch) between two sampling interval d1 and d2 where d1 < d2. For small or moderate changes of Σ, the performances of multivariate EWMA chart is approximately equivalent to that of multivariate CUSUM chart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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