This study is concerned with predicting human search performance using a visual lobe. The most previous studies on human performance in visual search have been limited to a single-target search. This study extended the visual search research to multiple-target search including targets of different types as well as targets of same types. A model for predicting visual search performance was proposed and the model was validated by human search data. Additionally, this study found that human subjects always did not use a constant ratio of the whole visual lobe size for each type of targets in visual search process. The more conspicuous the target is, the more ratio of the whole visual lobe size human subjects use. The model that can predict human performance in multiple-target search may facilitate visual inspection plan in manufacturing.
This study aims to develop three types of the visual fields: stationary field, eye field, and head field, which are classified depending upon the eye and head movements. A visual experiment taking target size, target color, and meridian into account was conducted, in which the L32 orthogonal array was employed. The results showed that target size and meridian were significant at ${\alpha}$=0.01 in all three visual fields. Contrary to expectation, target color was significant at ${\alpha}$=0.10 only in the head field. Furthermore, the differences in size of the head field depending upon four target colors were negligibly small. Three linear regression models were provided to generate visual fields which are appropriate for given visual task's characteristics. In addition, a simple method using adjusting factor was also proposed so that anyone without knowledge for human factors/ergonomics can easily generate and use them when designing or evaluating visual tasks. It is expected that the visual fields presented in this study can be easily used even by non-ergonomic experts in real situations due to their simplicity.
본 연구는 의미적 속성을 가진 시각과 청각자극 간의 SOA(stimulus onset asynchrony)가 시청각 통합 현상에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 시청각 통합 현상 중 표적을 의미하는 자극의 양상이 두 개 이상인 경우 표적에 반응이 빠르고 정확한 중복 표적 효과(redundant target effect)와 청각 자극에 비해 시각 자극에 대한 반응이 빠르고 정확한 시각 우세성 효과(visual dominance effect)를 중심으로 살펴보기 위해서 시각과 청각 단일 양상 표적 조건과 다중 양상 표적 조건을 구성하여 조건들의 반응시간과 정확률을 살펴보았다. 그 결과, 시 청각자극의 SOA가 변하더라도 중복 표적 효과는 이에 영향을 받지 않는 것으로 나타났으며, 두 자극 간의 SOA가 100ms 이상인 조건에서는 청각자극의 우세현상이 나타났다. 이러한 결과는 중복 표적 효과의 경우 두 양상자극 간의 SOA가 변하더라도 안정적으로 지속된다는 점을 시사하며, 청각자극의 경우 시각자극에 비해 약 100ms 이상의 시간적 이득조건이 마련되었을 때에 비로소 우세한 정보처리의 행동결과가 도출될 수 있음을 시사한다.
This paper proposes a target tracking algorithm for wheeled mobile robots using in various fields. For the stable tracking, we apply a vision system to a mobile robot which can extract targets through image processing algorithms. Furthermore, this paper presents an algorithm to position the mobile robot at the desired location from the target by estimating its relative position and attitude. We show the problem in the tracking method using the Position-Based Visual Servo(PBVS) control, and propose a tracking method, which can achieve the stable tracking performance by combining the PBVS control with Image-Based Visual Servo(IBVS) control. When the target is located around the outskirt of the camera image, the target can disappear from the field of view. Thus the proposed algorithm combines the control inputs with of the hyperbolic form the switching function to solve this problem. Through both simulations and experiments for the mobile robot we have confirmed that the proposed visual servo control method is able to enhance the stability compared to of the method using only either PBVS or IBVS control method.
A new visual tracking scheme is proposed for a mobile robot that tracks a moving object in 3D space in real time. Visual tracking is to control a mobile robot to keep a moving target at the center of input image at all time. We made it possible by simplifying the relationship between the 2D image frame captured by a single camera and the 3D workspace frame. To precisely calculate the input vector (orientation and distance) of the mobile robot, the speed vector of the target is determined by eliminating the speed component caused by the camera motion from the speed vector appeared in the input image. The problem of temporary disappearance of the target form the input image is solved by selecting the searching area based on the linear prediction of target motion. The experimental results have shown that the proposed scheme can make a mobile robot successfully follow a moving target in real time.
In this study, stereo vision system is applied to a mobile manipulator for effective tasks. The robot can recognize a target and compute the position of the target using a stereo vision system. While a monocular vision system needs properties such as geometric shape of a target, a stereo vision system enables the robot to find the position of a target without additional information. Many algorithms have been studied and developed for an object recognition. However, most of these approaches have a disadvantage of the complexity of computations and they are inadequate for real-time visual servoing. However, color information is useful for simple recognition in real-time visual servoing. In this paper, we refer to about object recognition using colors, stereo matching method, recovery of 3D space and the visual servoing.
In this study, stereo vision system is applied to a mobile manipulator for effective tasks. The robot can recognize a target and compute the potion of the target using a stereo vision system. While a monocular vision system needs properties such as geometric shape of a target, a stereo vision system enables the robot to find the position of a target without additional information. Many algorithms have been studied and developed for an object recognition. However, most of these approaches have a disadvantage of the complexity of computations and they are inadequate for real-time visual servoing. Color information is useful for simple recognition in real-time visual servoing. This paper addresses object recognition using colors, stereo matching method to reduce its calculation time, recovery of 3D space and the visual servoing.
일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.
It is well known that visual cues can improve the motor performance of Parkinsonian patients. Previous laboratory studies have examined the effects of visual cueing to the floor. This case study examined the effects of using a visual cue above eye level on the gait of a Parkinsonian man. It was found that cueing the patient to a target above eye level while waking not only improved the kinematic parameters of the gait cycle but also facilitated a more functional gait pattern with re-intergration of arm swing, rhythm, heel strike and a more erect posture. Visual targeting above eye level may serve as an important clinical tool for physiotherapists treating Parkinsonian patients.
본 논문에서는 상관필터를 이용한 영상 추적에서 탐색 영역의 크기 조절이 가능한 재탐지 방법을 제안한다. 실제 장비를 통해 영상 추적 기능을 실행할 때에는 표적이 특정 물체에 가리고 다시 나타나는 일이 빈번하게 일어나는데, 따라서 표적의 소실 판단과 재탐지 방법이 필요하다. 본 알고리즘은 강인한 추적을 위해 커널 상관필터를 사용한다. 일반적인 상관필터를 활용한 영상 추적 알고리즘에서는 표적을 탐지하는 범위가 학습된 필터의 크기에 국한된다. 하지만 표적의 가림이 오랜 시간 지속될수록 표적의 위치는 예측된 위치에서 벗어날 가능성이 커지고, 따라서 충분히 큰 범위에서 표적의 탐색이 이루어져야 한다. 제안하는 방법은 매 프레임 2%씩 탐색 범위를 넓히며 재탐지를 시도하여 성공률을 높인다. 실험은 항공에서 촬영된 4가지 영상을 활용하였고, 제안한 알고리즘은 재탐지가 어려운 데이터셋에서도 성공적인 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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