In this thesis, we develop a vision based hand motion recognition system using a camera with two rotational motors. Existing systems were implemented using a range camera or multiple cameras and have a limited working area. In contrast, we use an uncalibrated camera and get more wide working area by pan-tilt motion. Given an image sequence provided by the pan-tilt camera, color and pattern information are integrated into a tracking system in order to find the 2D position and direction of the hand. With these pose information, we estimate 3D motion plane on which the gesture motion trajectory from approximately forms. The 3D trajectory of the moving finger tip is projected into the motion plane, so that the resolving power of the linear gesture patterns is enhanced. We have tested the proposed approach in terms of the accuracy of trace angle and the dimension of the working volume.
In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Basing on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, stereo tracking of the target object can be possible. From some experiments with the 2 frames of the stereo image pairs having $256\times256$ pixels, it is shown that the proposed stereo tracking system can adaptively track the target object with a low error ratio of about 3.05 % on average between the detected and actual location coordinates of the target object.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.2C
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pp.166-174
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2006
In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Being based on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, stereo tracking of the target object can be possible. From some experiments with the 2 frames of the stereo image pairs having 256$\times$256 pixels, it is shown that the proposed stereo tracking system can adaptively track the target object with a low error ratio of about 3.05$\%$ on average between the detected and actual location coordinates of the target object.
Remote sensing is the science and art of obtaining information about an object, area or phenomenon through the analysis of data acquired by a device that is not in contact with the object, area, or phenomenon under investigation./sup 1)/ EOC (Electro -Optical Camera) sensor loaded on the KOMPSAT-1 (Korea Multi- Purpose Satellite-1) performs the earth remote sensing operation. EOC can get high-resolution images of ground distance 6.6m during photographing; it is possible to get a tilt image by tilting satellite body up to 45 degrees at maximum. Accordingly, the device developed in this study enables to obtain images by photographing one pair of tilt image for the same point from two different planes. KOMPSAT-1 aims to obtain a Korean map with a scale of 1:25,000 with high resolution. The KOMPSAT-1 developed automated feature extraction system based on stereo satellite image. It overcomes the limitations of sensor and difficulties associated with preprocessing quite effectively. In case of using 6, 7 and 9 ground control points, which are evenly spread in image, with 95% of reliability for horizontal and vertical position, 3-dimensional positioning was available with accuracy of 6.0752m and 9.8274m. Therefore, less than l0m of design accuracy in KOMPSAT-1 was achieved. Also the ground position error of ortho-image, with reliability of 95%, is 17.568m. And elevation error showing 36.82m was enhanced. The reason why elevation accuracy was not good compared with the positioning accuracy used stereo image was analyzed as a problem of image matching system. Ortho-image system is advantageous if accurate altitude and production of digital elevation model are desired. The Korean map drawn on a scale of 1: 25,000 by using the new technique of KOMPSAT-1 EOC image adopted in the present study produces accurate result compared to existing mapping techniques involving high costs with less efficiency.
Matched-Field Processing (MFP) is a model-based approach that requires accurate knowledge of the ocean environment and array geometry (e.g., array tilt) to localize underwater acoustic sources. Consequently, it is inherently sensitive to model mismatches. In contrast, the waveguide invariant-based approach (also known as array invariant) offers a simple and robust means for source-range estimation in shallow waters. This approach solely exploits the beam angles and travel times of multiple arrivals separated in the beam-time domain, requiring no modeling of the acoustic fields, unlike MFP. This paper extends the waveguide invariant-based approach to shallow water environments featuring a shallow pit, where the waveguide invariant is not defined due to the complex bathymetry. An in-depth performance analysis is conducted using experimental data and numerical simulations.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.11
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pp.98-105
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2010
In this paper, double ball-bar is used to estimate the geometric errors of a rotary table, which includes one-axial motion, two-radial motions and two-tilt motions, except the angular positioning error. To simplify the measurement procedures, three measurement steps have been designed and developed. At each measurement step, one end of the double ball-bar is fixed at the nose of spindle and the other end is located on the rotary table. And specific circular test path is planned to keep the distance between two balls as constant at ideal case. The relationship including the geometric errors of a rotary table and the measured distance between two balls which is distorted by the geometric errors is defined by using ball-bar equation. Each geometric error is modeled as $4^{th}$ order polynomial considering $C^1$-continuity. Finally the coefficients of polynomial are calculated by least-square method. Simulation is done to check the validation of the suggested method considering set-up errors and measurement noise. Suggested method is applied to estimate geometric errors of a rotary table of a 5-axis machine tool.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.9
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pp.799-807
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2017
In this paper, a new method is proposed for estimating pedestrians' walking velocity based on lower-limb kinematics and wearable inertial measurement unit (IMU) sensors. While the soles and ground are not in contact during the walking cycle, the walking velocity can be estimated by integrating the acceleration output of the inertial sensor mounted on the pelvis. To minimize the effects of acceleration measurement errors caused by the tilt of the pelvis while walking, the estimated walking velocity based on lower-limb kinematics is imposed as the initial value in the acceleration signal integration process of the pelvis inertial sensor. In the experiment involving outdoor walking for six minutes, sensor drift due to error accumulation was not observed, and the RMS error in the walking velocity estimation was less than 0.08 m/s.
In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
In this paper, efficient tracking of a moving object using optimal representative blocks is implemented by a mobile robot with a pan-tilt camera. The key idea comes from the fact that when the image size of moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object can be improved by changing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimation using Edge Detection(ED) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data since these schemes suffer from the heavy computational load. In this paper, the optimal representative block that can reduce a lot of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative block according to the size of object in the image frame to improve the tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of-freedom active camera mounted on a mobile robot.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.50
no.4
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pp.427-434
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2014
Although ex situ target strength (TS) measurements using dual- and split-beam systems have become the primary approach of estimating fish abundance, theoretical model estimation is a powerful tool for verifying the measurements, as well as for providing values when making direct measurements is difficult. TS values for 20 samples of live bambooleaf wrasse (Pseudolabrus japonicus) whose target length (TL) ranged between 13.7 and 21.3 cm were estimated theoretically using the Kirchhoff-ray mode model, and the TS values for 18 live fish samples were additionally measured at ${\sim}0^{\circ}$ tilt angle to the swimming aspect using a tethered method at a frequency of 120 kHz to verify the theoretical values. The digitizing intervals used to extract the fish body and swim bladder morphology in the X-ray photographs significantly affected the calculated TS patterns, but variations based on the speed of sound and density ratio values for the general range of fish flesh were relatively small (within 1 dB). Close agreement was observed between the measured and theoretical TS values, and the correlation between the average TS and body length of the fish could be calculated accurately as <$TS_{120kHz}$>= 20logTL (cm) -71.6 using the theoretical method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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