본 논문에서는 사용자 시선 추적에 사용되는 시선 추적기의 정확도 향상 및 이를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 시선 좌표와 색 정보를 추출하여 정확한 동공 정보를 기반으로 만들어진 사용자 profile 정보를 추출한 후 이를 기반으로 시선 추적기가 부착된 디스플레이에서 고르게 높은 정확도를 유지 하도록 한다. 이 때 사용자 profile 정보 추출 시 응시 시간에 따른 정확도의 변화 또한 추정하여 최적의 파라미터 값을 추출한다. 시선 추적의 정확도에 대한 실험 결과 짧은 시간으로 특정지점을 응시할 경우 시선 추적의 정확도가 낮게 측정되지만, 응시 시간을 2초 이상의 유지 시 80% 이상의 높은 시선 추적 정확도가 측정됨을 알 수 있었다.
In this paper, we present a hybrid inertial and vision-based tracking system for VR applications. One of the most important aspects of VR (Virtual Reality) is providing a correspondence between the physical and virtual world. As a result, accurate and real-time tracking of an object's position and orientation is a prerequisite for many applications in the Virtual Environments. Pure vision-based tracking has low jitter and high accuracy but cannot guarantee real-time pose recovery under all circumstances. Pure inertial tracking has high update rates and full 6DOF recovery but lacks long-term stability due to sensor noise. In order to overcome the individual drawbacks and to build better tracking system, we introduce the fusion of vision-based and inertial tracking. Sensor fusion makes the proposal tracking system robust, fast, accurate, and low jitter and noise. Hybrid tracking is implemented with Kalman Filter that operates in a predictor-corrector manner. Combining bluetooth serial communication module gives the system a full mobility and makes the system affordable, lightweight energy-efficient. and practical. Full 6DOF recovery and the full mobility of proposal system enable the user to interact with mobile device like PDA and provide the user with natural interface.
Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.
Purpose: We aimed to investigate whether visuomotor function would be modulated, when healthy subjects performed tracking task after tDCS application over the primary sensorimotor cortex (SM1) in the non-dominant hemisphere. Methods: Thirty four right-handed healthy participants were enrolled, who randomly and evenly divided into two groups, real tDCS group and sham control group. Direct current with intensity of 1 mA was delivered over SM1 for 15 minutes. After tDCS, tracking task was measured, and their performance was calculated by an accuracy index (AI). Results: No significant difference in AI at the baseline between the two groups was observed. The AI of the real tDCS group was significantly increased after electrical stimulation, compared to the sham control group. Two way ANOVA with repeated measurement showed a significant finding in a large main effects of time and group-by-repeated test interaction. Conclusion: This study indicated that application of the anodal tDCS over the SM1 could facilitate higher visuomotor coordination, compared to sham tDCS group. These findings suggest possibility that tDCS can be used as adjuvant brain modulator for improvement of motor accuracy in healthy individuals as well as patients with brain injury.
This paper proposes an automatic tracking control algorithm for efficiency improvement of photovoltaic generation. Increasing the power of PV systems should improve the efficiency of solar cells or the power condition system. The normal alignment of the PV module always have to run perpendicular to the sun's rays. The solar tracking system, able to improve the efficiency of the PV system, was initiated by applying that to the PV power plant. The tracking system of conventional PV power plant has been studied with regard to the tracking accuracy of the solar cells. Power generation efficiency were increased by aligning the cells for maximum exposure to the sun's rays. Using a perpendicular position facilitated optimum condition. However, there is a problem about the reliability of tracking systems unable to not track the sun correctly during environmental variations. Therefore, a novel control algorithm needs to improve the generation efficiency of the PV systems and reduce the loss of generation. This control algorithm is the proposed automatic tracking algorithm in this paper. Automatic tracking control is combined the sensor and program method for robust control in environment changing condition. This tracking system includes the insolation, rain sensor and anemometer for climate environment changing. Proposed algorithm in this paper, is compared to performance of conventional tracking control algorithm in variative insolation condition. And prove the validity of proposed algorithm through the experimental data.
Park, Seung-Min;Park, Jun-Heong;Kim, Hyung-Bok;Sim, Kwee-Bo
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.118-123
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2011
Video based object tracking normally deals with non-stationary image streams that change over time. Robust and real time moving object tracking is considered to be a problematic issue in computer vision. Multiple object tracking has many practical applications in scene analysis for automated surveillance. In this paper, we introduce a specified object tracking based particle filter used in an environment of multiple moving objects. A differential image region based tracking method for the detection of multiple moving objects is used. In order to ensure accurate object detection in an unconstrained environment, a background image update method is used. In addition, there exist problems in tracking a particular object through a video sequence, which cannot rely only on image processing techniques. For this, a probabilistic framework is used. Our proposed particle filter has been proved to be robust in dealing with nonlinear and non-Gaussian problems. The particle filter provides a robust object tracking framework under ambiguity conditions and greatly improves the estimation accuracy for complicated tracking problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1496-1521
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2012
Uncertainty is ubiquitous in target tracking wireless sensor networks due to environmental noise, randomness of target mobility and other factors. Sensing results are always unreliable. This paper considers unreliability as it occurs in wireless sensor networks and its impact on target-tracking accuracy. Firstly, we map intersection pairwise sensors' uncertain boundaries, which divides the monitor area into faces. Each face has a unique signature vector. For each target localization, a sampling vector is built after multiple grouping samplings determine whether the RSS (Received Signal Strength) for a pairwise nodes' is ordinal or flipped. A Fault-Tolerant Target-Tracking (FTTT) strategy is proposed, which transforms the tracking problem into a vector matching process that increases the tracking flexibility and accuracy while reducing the influence of in-the-filed factors. In addition, a heuristic matching algorithm is introduced to reduce the computational complexity. The fault tolerance of FTTT is also discussed. An extension of FTTT is then proposed by quantifying the pairwise uncertainty to further enhance robustness. Results show FTTT is more flexible, more robust and more accurate than parallel approaches.
Maximum power point tracking (MPPT) techniques play a big role in improving the efficiency of photovoltaic (PV) system. Among various schemes, the incremental conductance (INC) method is mostly discussed in literature because of its fast response to the rapid irradiation changes and high tracking accuracy. However, the existing INC algorithm has trade-offs between fast dynamic response and steady state stability. This study proposes a novel INC method to meet high efficiency and fast tracking performance at the same time.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권3호
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pp.59-74
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2006
According to developing Wireless Communication, not only a location based service at the outside but also a location based service at the inside was more increased socially. This paper proposes the efficient algorithm to locate a transfer object in frequent change of indoor environment using indoor location tracking system we develop ourself. Proposing algorithm in this paper can locate a transfer object using the Fingerprint, one of the Location Tracking techniques which are used in general to minimize error data between Location Tracking System and Fingerprint, using this way that corrects location data as KF apply to result data can improve accuracy of a transfer object. At last we are going to compare and analyze existing typical triangulation with proposed Indoor location tracking system to demonstrate algorithm efficiency for proposed Indoor location tracking system.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권3호
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pp.979-994
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2008
Moving objects are spatio-temporal data that change their location or shape continuously over time. Generally, if continuously moving objects are managed by a conventional database management system, the system cannot properly process the past and future location which is not stored in the database. Up to now, for the purpose of location tracking which is not stored, the linear interpolation to estimate the past location has been usually used. It is suitable for the moving objects on linear route, not curved route. In this paper, we propose a past location tracking algorithm for a moving object on curved routes, and also suggest a future location tracking algorithm using some past location information. We found that the proposed location tracking algorithm has higher accuracy than the linear interpolation function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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