본 연구는 유아 시선 추적 연구의 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 유아를 대상으로 하는 시선 추적 장치를 개발하여, 자료수집 기능을 실험하는데 목적을 두었다. 시선 추적은 눈의 위치와 움직임을 측정하고 분석하는 과정을 통하여, 인간의 인지 및 사고에 대한 과학적인 자료를 제공한다. 본 연구에서 제작한 시선 추적 장치 카메라 모듈은 국내에서 쉽게 구할 수 있는 일반 부품을 활용하여 구성하였고, 분석 소프트웨어는 Arrington Research의 Viewpoint를 사용하였다. 본 연구에서 개발된 시선 추적 장치의 정확도를 검증하기 위하여 시선 추적 전문 기업 Tobii의 시선 추적 장치에서 수집된 시선 추적 자료와 비교하였다. 시선 추적 자료 수집은 만 5세 유아 52명을 대상으로 이루어졌으며, 테스트 결과 유효도를 t 검증으로 분석한 결과 두 시스템 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 시선 추적 장치가 일정한 실험 환경 내에서 유아의 시선 추적 자료를 수집하는데 적절한 수준의 정확도를 보여준다는 것을 나타낸다.
Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.
컴퓨터 보조의 3차원 수술지원시스템(CAS. Computer Assisted Surgery)의 3차원 위치검출을 위한 광학식 추적자(Optical Tracker)에서 수술도구에 장착되는 적외선 LED의 좌우 영상을 CCD 카메라로 획득하는 데 있어서 기존의 2개의 프레임그래버를 이용하는 방법을 개선하여 하나의 그래버로 획득하는 방법을 개발하였다 좌우의 영상은 칼라 프레임그래버의 색차신호로 부가되며 이에 관련된 하드웨어 및 검출 알고리즘을 개발하였다 결과적으로 본 연구에서 개발된 방법은 비용이 절감되며 좌우영상의 추출이 빠른 것이 장점이다
The goal of this study is to explore the possibility of KLT tracker for tracking the features between two images including rotation and shift. As a test site, Jangsu-Gun area of South Korea is selected and the images taken from UAV camera are used for analysis. The analysis was carried out using KLT tracker developed in a PC environment. The results of the experiment used two images with the large overlapping area are compared with the results of two images with the little overlapping area and rotation. Overall, the research indicates that the integrated features of littlerotation and motion images can significantly increase during the tracking process. But using KLT tracker for extracting and tracking features between images with large rotation and motion, the number of tracked features are decreased.
Finding sufficient supplies of clean energy for future is one of the society's most important challenges according to technologies. Alternative renewable energy source such as solar energy can be substituted for exceeding human energy need. The main factor affect to solar performance is a collective intensity. To enhance intensity, suitable equipment is a solar tracker. The solar tracker consists of sun point detector module, mechanical mechanism module with actuator and control system module. This paper presents sun point detector for solar tracker of daylight system. To evaluate the detecting accuracy, an experimental device is implemented. In experimental results, the accuracy of development system has under 0.11%/0.5deg.
This paper describes the implementation of the AVT(Automatic video Tracker) using ASIC. The basic tracking algorithm is based on the spatio-temporal gradient method, and adaptive window sizing, track state decision algorithm were also realized. Newly developed ASIC performs recursive image filtering, extraction of spatio-temporal gradient/gradient functions of image in field rate. Using the FPGA/ASIC, the tracker was simply realized in one board type which can be easily applied to various image system. We conformed ASIC operation by computer simulation and tested the system in real tracking situations. From the result, the system can track the moving target which has a velocity of 2-3 pixel/field and a size of varying from 2 to 128 pixes. Also fast refresh rateof motion estimation(60Hz) improves the characteristics of servoing system which forms feedback loop with the tracker.
This paper describes the development of integrated head and eye tracker system. Vision based head tracker is performed and it has 7mm error in 300mm translation. The epi-polar method and point matching are used for determining a position of head and rotational degree. High brightness LEDs are installed on helmet and the installed pattern is very important to match the points of stereo system. Eye tracker also uses LED for constant illumination. A Position of gazed object(3m distance) is determined by pupil tracking and eye tracker has 1~5 pixel error. Integration of result data of each tracking system is important. RS-232C communication is applied to integrated system and triggering signal is used for synchronization.
인공위성의 자세를 정밀하게 제어함에 있어서 중요한 기술 요소가운데 하나로 센서를 들 수 있다. 일반적인 관성센서의 특징은 잡음과 드리프트에 의해서 지속적인 오차를 유발할 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 기준이 되는 절대값이 필요하게 되는데, 이를 위해서 인공위성에서는 별센서를 활용한다. 별센서의 중요성은 정밀하게 자세를 제어함에 있어서 매우 필요한 센서이다. 그러나 국내에서는 이러한 별센서를 개발하기 위한 기초적인 연구나 지상에서의 시험방안이 아직 마련되어 있지 않다. 그리하여 본 논문에서는 이러한 별센서의 기본적인 원리를 이해하고 이를 바탕으로 S/W 방식의 별센서 시뮬레이터를 소개하도록 한다. 천구 시뮬레이터는 별센서 자체의 기능 시험 및 별센서가 부착된 인공위성 전체의 시험에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 LabVIEW를 활용한 임베디드 태양추적장치가 개발되었다. 이 시스템은 LabVIEW로 작성된 소프트웨어, CompactRIO, C-계열의 모션 인터페이스 모듈, 아날로그 수집 모듈(DAQ:Data Acquisition), 스텝 드라이브, 스텝 모터, 피드백디바이스 그리고 기타 부품들로 구성되어져 있다. CompactRIO는 내부에 리얼타임 프로세서를 내장하고 있으며 이는 태양추적장치가 외부 제어없이도 자동으로 작동이 가능하게 한다. 태양 추적장치의 정확도를 높이기 위하여 천문학적인 방법과 광학적인 방법을 통합하여 개발하였다. 광학적인 방법에서는 피드백디바이스가 사용되었는데 4개의 CdS를 사용하여 지속적으로 피드백 신호를 컨트롤러로 공급하여 문제 발생시에도 태양을 지속적으로 추적한다. 태양의 고도 및 방위각의 데이터베이스는 미국의 Naval Observatory의 데이터와 비교하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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