Real-Time object tracking has emerged as an important component in several application areas including machine vision. surveillance. Human-Computer Interaction. image-based control. and so on. And there has been developed various algorithms for a long time. But in many cases. they have showed limited results under uncontrolled situation such as illumination changes or cluttered background. In this paper. we present a novel. computationally efficient algorithm for tracking human face robustly under illumination changes and cluttered backgrounds. Previous algorithms usually defines color model as a 2D membership function in a color space without consideration for illumination changes. Our new algorithm developed here. however. constructs a 3D color model by analysing plenty of images acquired under various illumination conditions. The algorithm described is applied to a mobile head-eye robot and experimented under various uncontrolled environments. It can track an human face more than 100 frames per second excluding image acquisition time.
사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술이 증강현실이다. 증강현실 시스템에서 손동작을 이용하여 효과적인 의사전달 표현방법을 연구 중이다. 손동작은 인간의 의사소통을 위해 글이나 음성과 함께 매우 중요한 수단으로 사용되고 있다. 증강현실에서 가상의 정보를 얻기 위하여 마커를 사용한 공간 배치 기술과 핸드 트래킹 기술에 관하여 상당한 제약이 따른다. 본 논문에서는 핸드 트래킹 기법을 이용하여 핸드 영역을 트래킹하여 추적영역 위에 객체를 증강시킨다. 증강된 객체는 핸드 위치에 따라서 뷰포인트 변화에 따라서 입체감과 몰입감이 향상된다.
본 논문에서는 이동물체의 궤적을 인식하기 위하여 Condensation 알고리즘을 이용하였고, 인식된 궤적을 추적하기 위해서 퍼지추론을 이용한 퍼지제어기를 사용하였다. Condensation 알고리즘은 사전분포(prior distributions)를 통해서 사후분포(posterior distributions)를 얻는 베이지안 조건확률(Bayesian conditional probabilities)을 기반으로 한다. 추적시스템은 요(raw)운동과 롤(roll)운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적 시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 ${\theta}_1$은 $0^{\circ}$ 에서 $360^{\circ}$ 까지 회전할 수 있으며, 관절각 ${\theta}_2$는 $0^{\circ}$ 에서 $180^{\circ}$ 까지 회전할 수 있다. 속도를 가진 움직이는 물체 궤적을 Condensation 알고리즘을 이용하여 거의 에러 없이 인식함을 보였고, 추적 시스템으로 하여, 공간상에서 주어진 궤적에 대해 시뮬레이션를 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
좁은 공간에 돼지들을 밀집 사육하는 구조가 대부분인 국내 돈사의 환경은 구제역과 같은 전염병 확산에 취약하다. 이러한 밀집 사육의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 감시 카메라를 활용한 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 분석하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 공격행동 등 복잡한 상황에서 개별 돼지들을 추적하기 위해서는 근접한 돼지들에 대한 올바른 분리가 우선적으로 수행되어야 하지만, 정확도가 떨어지는 키넥트 카메라의 깊이 정보를 이용할 경우 돼지들 간의 경계선이 정확히 추출되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법은 혼잡한 돈방에서 개별 돼지를 추적하는 경우 추적 오류를 탐지하는 문제에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 두 개의 근접 돼지 시퀀스에 대하여 86%의 정확도로 분리 가능함을 확인하였고, 객체 추적에 대한 검증을 통하여 식별 번호가 잘못 부여된 객체를 정확히 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권4호
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pp.382-388
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2007
Indoor location system using wireless sensor network technology was applied for the status evaluation and activity monitoring of elderly person or chronic invalid at home. Location awareness application is transparent to the daily activities, while providing the embedded computing infrastructure with an awareness of what is happening in this space. To locate an object, the active ceiling-mounted reference beacons were placed throughout the building. Reference beacons periodically publish location information on RF and ultrasonic signals to allow application running on mobile or static nodes to study and determine their physical location. Once object-carried passive listener receives the information, it subsequently determines it's location from reference beacons. By using only the sensor nodes without any external network infrastructure the cost of the system was reduced while the accuracy in our experiments. was fairly good and fine grained between 7 and 15 cm for location awareness in indoor environments. Passive architecture used here provides the security of the user privacy while at the server the privacy was secured by providing the authentication using Geopriv approach. This information from sensor nodes is further forwarded to base station where further computation is performed to determine the current position of object and several applications are enabled for context awareness.
현재까지 국내에서 궤도 상의 자국 우주 물체를 지상에서 추적할 수 있는 시스템은 한국천문연구원에서 개발 중인 우주물체 전자광학 감시체계가 유일하다. 이 시스템은 자국 저궤도 위성의 궤도력 산출과 현재 대한민국에 할당된 정지궤도 영역을 감시하는 기능을 보유하고 있다. 그러나 관측 대상이 확대되고 운영 조건의 변화에 따라, 국내 정지궤도 영역 상시감시가 가능한 저예산 보조관측 시스템은 전체 우주 감시시스템의 매우 효율적인 운영을 지원할 수 있다. 따라서 저예산 시스템의 관측정밀도 저하에 따른 궤도력 산출의 위험도 증가를 억제할 수 있는, 지구 정지궤도 영역 상시 감시용 전용 광학관측 시스템의 요구사항을 분석했다.
모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.
지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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