In this paper, we will examine single face tracking algorithms with scaling function in a mobile device. Face detection and tracking either in PC or mobile device with scaling function is an unsolved problem. Standard single face tracking method with particle filter has a problem in tracking the objects where the object can move closer or farther from the camera. Therefore, we create an algorithm which can work in a mobile device and perform a scaling function. The key idea of our proposed method is to extract the average of skin color in face detection, then we compare the skin color distribution between the detected face and the tracking face. This method works well if the face position is located in front of the camera. However, this method will not work if the camera moves closer from the initial point of detection. Apart from our weakness of algorithm, we can improve the accuracy of tracking.
Mehul S. Vesvikar;Thaar M. Aljuwaya;Mahmoud M. Taha;Muthanna H. Al-Dahhan
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.11
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pp.4213-4227
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2023
Computer Automated Radioactive Particle Tracking (CARPT) technique has been successfully utilized to measure the velocity profiles and mixing parameters in different multiphase flow systems where a single radioactive tracer is used to track the tagged phase. However, many industrial processes use a wide range of particles with different physical properties where solid particles could vary in size, shape and density. For application in such systems, the capability of current single tracer CARPT can be advanced to track more than one particle simultaneously. Tracking multiple particles will thus enable to track the motion of particles of different size shape and density, determine segregation of particles and probing particle interactions. In this work, a newly developed Multiple Radioactive Particle Tracking technique (M-RPT) used to track two different radioactive tracers is demonstrated. The M-RPT electronics was developed that can differentiate between gamma counts obtained from the different radioactive tracers on the basis of their gamma energy peak. The M-RPT technique was validated by tracking two stationary and moving particles (Sc-46 and Co-60) simultaneously. Finally, M-RPT was successfully implemented to track two phases, solid and liquid, simultaneously in three phase slurry bubble column reactors.
The main goal of this paper is to develop a robust visual tracking algorithm with particle filtering. Visual Tracking with particle filter technique is not easy task due to cluttered environment, illumination changes. To deal with these problems, we develop an efficient observation model for target tracking with particle filter. We develop a robust phase correlation combined with motion information based observation model for particle filter framework. Phase correlation provides straight-forward estimation of rigid translational motion between two images, which is based on the well-known Fourier shift property. Phase correlation has the advantage that it is not affected by any intensity or contrast differences between two images. On the other hand, motion cue is also very well known technique and widely used due to its simplicity. Therefore, we apply the phase correlation integrated with motion information in particle filter framework for robust tracking. In experimental results, we show that tracking with multiple cues based model provides more reliable performance than single cue.
The in-cylinder flow field of gasoline engine comprises unsteady compressible turbulent flows caused by the intake port, combustion chamber geometry. Thus, the quantitative analysis of the in-cylinder flow characteristics plays an important role in the improvement of engine performances and the reduction of exhaust emission. In order to obtain the quantitative analysis of the in-cylinder gas flows for a gasoline engine, the single-frame particle tracking velocimetry was developed, which is designed to measure 2-dimensional gas flow field. In this paper, influences of the swirl and tumble intensifying valves on the in-cylinder flow characteristics under the various intake flow conditions were investigated by using this PTV method. Based on the results of experiment, the generation process of swirl and tumble flow in a cylinder during intake stroke was clarified. Its effect on the tumble ratio at the end of compression stroke was also investigated.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.479-482
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2004
In this article we consider a single maneuvering target Tracking algorithm in the presence of missing measurements and high clutter environments for multi-sensor target tracking problem. The tracking algorithm is based on the Particle filtering method to predict and update target states. Proposed is the AMM-PF(Auxiliary Multiple Model Particle Filter)[2] method for maneuvering target tracking to improve performance in track estimate and maintenance with a high level of uncertainty. The algorithm we propose is compared to the Extended Kalman Filter(EKF). A simulation study is included.
Kim, Hyung-Bok;Ko, Kwang-Eun;Kang, Jin-Shig;Sim, Kwee-Bo
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.1
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pp.106-111
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2011
Video-based detection and tracking of moving objects has been widely used in real-time monitoring systems and a videoconferencing. Also, because object motion tracking can be expanded to Human-computer interface and Human-robot interface, Moving object tracking technology is one of the important key technologies. If we can track a specified object in an environment of multiple moving objects, then there will be a variety of applications. In this paper, we introduce a specified object motion tracking using particle filter. The results of experiments show that particle filter can achieve good performance in single object motion tracking and a specified object motion tracking in an environment of multiple moving objects.
It is generally known that particle filters can produce consistent target tracking performance in comparison to the Kalman filter for non-linear and non-Gaussian systems. In this paper, I propose a Rao-Blackwellized multiple model particle filter(RBMMPF) to enhance computational efficiency of the particle filters as well as to reduce sensitivity of modeling. Despite that the Rao-Blackwellized particle filter needs less particles than general particle filter, it has a similar tracking performance with a less computational load. Comparison results for performance is listed for the using single sensor information RBMMPF and using multisensor data fusion RBMMPF.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.3
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pp.517-523
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2011
The estimation filter in radar systems must track targets' position within low tracking error. In the Multi-Function Radar(MFR), ${\alpha}-{\beta}$ filter and Kalman filter are widely used to track single or multiple targets. However, due to target maneuvering, these filters may not reduce tracking error, therefore, may lost target tracks. In this paper, a target tracking filter based on particle filtering algorithm is proposed for the MFR. The advantage of this method is that it can track targets within low tracking error while targets maneuver and reduce impoverishment of particles by the proposed resampling method. From the simulation results, the improved tracking performance is obtained by the proposed filtering algorithm.
Injection of microbubbles within the turbulent boundary layer has been investigated for several years as a method to achieve drag reduction. However, the physical mechanism of this phenomenon is not yet fully understood. Experiments in a channel flow for single phase (water) and two phase (water and microbubbles) flows with various void fraction values are studied for a Reynolds number of 5128 based on the half height of the channel and bulk velocity. The state-of-the art Particle Tracking Velocimetry (PTV) measurement technique is used to measure the instantaneous full-field velocity components. Comparisons between turbulent statistical quantities with various values of local void fraction are presented to elucidate the influence of the microbubbles presence within the boundary layer. A decrease in the Reynolds stress distribution and turbulence production is obtained with the increase of microbubble concentration. The results obtained indicate a decorrelation of the streamwise and normal fluctuating velocities when microbubbles are injected within the boundary layer.
In this study, an optical imaging method was developed for the measurements of the sizes and velocities of droplets in sprays. Double-exposure single-frame spray images were captured by the imaging system. An image processing program was developed for the measurements of the sizes and positions of individual particles including separation of the overlapped particles and particle tracking and pairing at two time instants. To recognize and separate overlapping particles, the morphological method based on watershed segmentation as well as separation using the perimeter and convex hull of image was used consecutively. Better results in separation were obtained by utilization of both methods especially for the multiple or heavily-overlapped particles. The match probability method was adopted for particle tracking and pairing after identifying the positions of individual particles and it produced good matching results even for large particles like droplets in sprays. Therefore, the developed optical imaging method could provide a reliable way of analyzing the motion and size distribution of droplets produced by various sprays and atomization devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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