Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.207-215
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2013
In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.
본 논문에서는 수중로봇에 쓰일 수 있는 카메라 영상을 기반으로 하는 인공표식물의 인식 및 추종 기법을 제안한다. 문제를 풀기 위해 제안된 방법은 인식과 추종의 두 개의 단계로 이루어져 있으며 인식단계에서는 물체의 외형에 관한 특징을 분석한 후 비선형 최적화 알고리즘을 통하여 알맞은 목표물로 분류한다. 이 후 추종 단계에서는 분류된 목표물에서 색깔 히스토그램을 추출한 후 meanshift 추종 법을 이용하여 지속적으로 추종하는 방법을 택하였다. 히스토그램 매칭 시에는 Bhattacharyya 거리를 계산하는 방법을 이용하였다. 결과적으로 제안하는 접근법은 수중로봇의 영상처리 분야에 다음과 같은 공헌을 할 것으로 기대한다. 1) 제안하는 방법은 카메라의 움직임으로 생기는 물체의 자세변화나 크기 변화에도 강인하게 대처할 수 있으며 2) 카메라 센서를 통한 방법이므로 초음파 센서 등의 기기들에 비하여 가격 경쟁력이 우수하다. 3) 또한 본 논문에서는 일반적으로 많이 쓰이는 특징 점을 기반으로 한 방법이 탁도 변화에서는 형태를 기반으로 한 방법보다 열등할 수 있음을 실험을 통하여 보였다. 4) 마지막으로 제안된 방법의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 수치적으로 검증해 보았다.
This application-oriented paper describes an automated welding carriage system to weld a thin corrugated workpiece with welding seam tracking function. Hyundai Heavy Industries Corporation has developed an automatic welding carriage system, which utilizes pulsed plasma arc welding process for corrugated sheets. It can obtain high speed welding more than 2 times faster than traditional TIG based welding system. The aim of this development is to increase the productivity by using automatic plasma welding carriage systems, to track weld seam line using vision sensor automatically, and finally to provide a convenience to operator in order to carry out welding. In this paper a robust image processing and a distance based tracking algorithms are introduced for corrugated workpiece welding. The automatic welding carriage system is controlled by the programmable logic controller(PLC), and the automatic welding seam tracking system is controlled by the industrial personal computer(IPC) equipped with embedded OS. The system was tested at actual workpiece to show the feasibility and performance of proposed algorithm and to confirm the reliability of developed controller.
본 논문은 쿼드로터형 무인 비행체를 비전센서를 이용한 목표 추적 위치 제어기 설계하였고, 이를 시뮬레이션 및 실험을 통해서 확인하였다. 우선 제어기 설계에 앞서 쿼드로터의 동역학 분석 및 실험데이터를 통한 모델링을 수행하였다. 이때, 모델의 계수들은 실제 비행 데이터를 이용한 PEM(Prediction Error Method)을 이용하여 얻었다. 이 추정된 모델을 바탕으로 LQR(Linear Quadratic Regulator) 기법을 이용한 임의의 목표를 따라가는 위치 제어기를 설계하였으며, 이때 위치 정보는 비전센서의 색 정보를 이용한 Color Tracking기능을 이용하여 쿼드로터와 물체의 상대적인 위치를 얻어내었고, 초음파 센서를 이용하여 고도 정보를 얻어 내었다. 마지막으로 실제 움직이는 물체의 추적 제어 실험을 수행하여 LQR 제어기 성능을 평가하였다.
The aim of this study is to develop and evaluate an efficient camera calibration method for vision-based head tracking. Tracking head movements is important in the design of an eye-controlled human/computer interface. A vision-based head tracking system was proposed to allow the user's head movements in the design of the eye-controlled human/computer interface. We proposed an efficient camera calibration method to track the 3D position and orientation of the user's head accurately. We also evaluated the performance of the proposed method. The experimental error analysis results showed that the proposed method can provide more accurate and stable pose (i.e. position and orientation) of the camera than the conventional direct linear transformation method which has been used in camera calibration. The results of this study can be applied to the tracking head movements related to the eye-controlled human/computer interface and the virtual reality technology.
Visual tracking of selected target objects is fundamental challenging problems in computer vision. Object tracking localize the region of target object with bounding box in the video. We propose a Siam-FPN based custom fully CNN to solve visual tracking problems by regressing the target area in an end-to-end manner. A method of preserving the feature information flow using a feature map connection structure was applied. In this way, information is preserved and emphasized across the network. To regress object region and to classify object, the region proposal network was connected with the Siamese network. The performance of the tracking algorithm was evaluated using the OTB-100 dataset. Success Plot and Precision Plot were used as evaluation matrix. As a result of the experiment, 0.621 in Success Plot and 0.838 in Precision Plot were achieved.
본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 2개의 CMOS 영상 센서가 탑재된 스테레오 시각 모듈을 사용하여 얼굴 움직임 및 표정을 효과적으로 추적할 수 있는 얼굴용 모션 캡쳐 기술을 제안한다. 제안한 추적 알고리즘에는 신경회로망 기반의 중심점추적기법 및 상관추적기법을 사용한다. 실험 결과, 일반 얼굴 표정에 대해 스테레오 시각 모션 캡쳐를 사용한 두 추적기법 모두 15, 30프레임율에 대해 각각 95.6%, 99.6%의 추적성공률을 가진다는 것을 보여준다. 그러나 '입술 떨림'의 경우, 입술부위는 중심점추적기법(82.7%/15frame, 99.1%/30frame)의 추적성공률이 상관추적기법(78.7%/15frame, 92.7%/30frame)보다 높다는 것을 보여준다.
This paper presents a complete method for vehicle detection and tracking in a fixed setting based on computer vision. Vehicle detection is performed based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature matching. With SIFT feature detection and matching, the geometrical relations between the two images is estimated. Then, the previous image is aligned with the current image so that moving vehicles can be detected by analyzing the difference image of the two aligned images. Vehicle tracking is also performed based on SIFT feature matching. For the decreasing of time consumption and maintaining higher tracking accuracy, the detected candidate vehicle in the current image is matched with the vehicle sample in the tracking sample set, which contains all of the detected vehicles in previous images. Most remarkably, the management of vehicle entries and exits is realized based on SIFT feature matching with an efficient update mechanism of the tracking sample set. This entire method is proposed for highway traffic environment where there are no non-automotive vehicles or pedestrians, as these would interfere with the results.
Due to the continuous space development by mankind, the number of space objects including space debris in orbits around the Earth has increased, and accordingly, difficulties of space development and activities are expected in the near future. In this study, among the stages for space debris removal, the implementation of a vision-based approach technique for approaching space debris from a far-range rendezvous state to a proximity state, and the ground test performance results were described. For the vision-based object tracking, the CAM-shift algorithm with high speed and strong performance, and the Kalman filter were combined and utilized. For measuring the distance to a tracking object, a stereo camera was used. For the construction of a low-cost space environment simulation test bed, a sun simulator was used, and in the case of the platform for approaching, a two-dimensional mobile robot was used. The tracking status was examined while changing the position of the sun simulator, and the results indicated that the CAM-shift showed a tracking rate of about 87% and the relative distance could be measured down to 0.9 m. In addition, considerations for future space environment simulation tests were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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