본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.
MPEG-4 영상압축 방식은 객체지향적이다. 기존의 H.261, MPEG-1, MPEG-2에서 화면 전체를 부호화 해주는 것과 달리 MPEG-4에서는 한 화면을 물체, 배경 등 여러 객체들로 나누어 각각의 객체를 따로 부호화한다. 이렇게 전송된 객체들은 수신 단말기에서 다시 합성하여 완성된 화면으로 보여준다. MPEG-4의 형상 부호화는 화면에서 visual 객체에 해당하는 부분만을 부호화 해주는 부분이다. 본 논문에서는 MPEG-4 디코더가 형상 복호화의 표준 규격을 따르는지를 시험하는 방법을 제안한다. 본 논문은 BAB type을 결정하는 mode 복호화의 모든 경우와 Context-based Arithmetic 복호화의 Context computation에 대한 모든 경우에 대해 확인하는 방법을 제안하였다.
An efficient context-free multiple-object segmentation using attention operator based on modified generalized symmetry transform is proposed and implemented by modifying a radial basis function network. By using the difference of intensity gradient, instead of te intensity gradient itself, in generalized symmetry tranform so as to make the attention operator to preserve the edges of the objects shape, an efficient context-free multiple-object segementation is proposed in which no a priori shape informtion on the objects is requried. The attention operator is implemented by using a modified radial basis function network which can reflect symmetry, and by using te edge pyramid of the input image, both of the local and the global symmetry of the objects are reflected simultaneously to make the multiple-object with different sizes be segmented with a singel fixed-size $n\timesm$ can be done with O(n) complexity. The simulaton results show that the proposed algorithm can efficiently be used in context-free multiple-object segmentation even for the low contrast IR images as well as for the images from the camera.
To represent shape characteristics of digital closed curve, many algorithms, mainly based on local properties, have been proposed. In this paper, we propose a new algorithm for detecting local curvature maxima which reflects context, i.e., structural or surrounding regional characteristics. The algorithm does not require the value of k as an input parameter which is the major problem in k-curvature method in digital curve, but calculates it at each point depening on the context. The algorithm has been applied to two dimensional image boundaries. The efficiency of the algorithm is addressed by comparing the result of existing contest dependent algorithm.
Based on concepts of human ecology, this study explored how diverse systems- cultural setting, work context and maternal perception- shape paternal involvement in child care. For this purpose, I compared Korean fathers (n=93) and Korean sojourner fathers in the United States (n=129). Hypothesized structural equation model explaining direct and indirect relationships among variables was developed. The results showed that cultural context had no direct relationship with paternal involvement. Cultural context showed indirect influence on paternal involvement through fathers' work context. Maternal perception, which had significant relationship with paternal involvement, was not explained by cultural context. However, it was significantly influenced by work context.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.543-549
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2008
Inspired by using a robust loss function in the support vector machine regression to control training error and the idea of robust template matching with M-estimator, Chen (2004) applies M-estimator techniques to gaussian radial basis functions and form a new class of robust kernels for the support vector machines. We are specially interested in the shape of the Huber's M-estimator in this context and propose a way to find the shape parameter of the Huber's M-estimating function. For simplicity, only the two-class classification problem is considered.
Shape memory alloys (SMAs) have the ability to recover their original shape upon thermo-mechanical loading even after large inelastic deformation. The unique feature is known as pseudoelasticity and shape memory effect caused by the crystalline structural transformation between two solid-state phases called austenite and martensite. To support the engineering application, a number of constitutive models, which can be formally classified into either micromechanics-based or phenomenological model, have been developed. Most of the constitutive models include a kinetic law governing the crystallographic transformation. The present work presents a one-dimensional, phenomenological constitutive model for SMAs in the context of the unified viscoplasticity theory. The proposed model does not incorporate the complex mechanisms of phase transformation. Instead, the effects induced by the transformation are depicted through the growth law for the back stress that is an internal state variable of the model.
문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 물류회사에서 수작업으로 이루어지던 물류 배달 구분 작업을 자동화하기 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안한 로봇제어 정보 관리시스템은 3D 영상인식장치로부터 소포의 가로, 세로, 높이, 집는 윗면의 형태 등 소포 형상정보와 무게, 놓여 진 위치, 부대 정보를 기록한 바코드 등의 소포 상황 정보를 넘겨받아서 로봇 매니퓰레이터의 픽업 제어정보와 드롭 제어정보를 생성하여 로봇제어정보를 보내준다. 로봇 매니퓰레이터는 물류 정보에 따른 픽업제어 정보와 드롭 제어정보를 넘겨받아 소포 픽업과 배달 위치에 따른 파레트에 해당물류를 드롭 할 수 있게 된다. 제안된 물류배달을 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템은 수작업으로 처리되었던 물류배달 순서 구분 작업을 자동화함으로써 물류 배달에 있어 시간과 비용을 절감시키고 산업재해를 예방하는데 크게 기여하게 될 것이다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 이용한 강의 도우미 시스템을 제안한다. 강의자가 강의를 진행하며 사용하는 강의 노트 및 관련 동영상 등 다양한 강의 컨텐츠를 사용할 때, 컨텐츠 전환 등 컴퓨터 조작으로 인해 강의의 끊김이 유발된다. 제안하는 시스템에서는 강의 도중 강의 컴퓨터에 대한 조작이 필요할 때, 보드에 미리 정해진 기호를 그려 넣고 시스템이 이를 인식하여 해당 조작을 수행함으로써 강의 끊김 없이 손쉽게 강의를 이끌어 가도록 도와준다. 제안된 강의 도우미 시스템에서는 임의의 기호를 인식하기 위해 모양 문맥이라는 특징 표현자를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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