In Malaysia, figurative painting has increasingly become a means for artists to pose questions about presumptions of power and assumptions of history. The body, its potentially breached boundaries and defenses, forms an integral component of the battle for political influence. The degree of control over one's own and other people's bodies has become a measuring stick to determine the power of potential political leaders. Anxiety about boundaries and access to powerful bodies is intertwined with the questions of who has the right to hold power; the relevance of moral bodies and of what comprises an ideal self or selves. These questions are raised in intriguing ways in contemporary Malaysian art. While eschewing a direct take on current politics, Malaysian artists have increasingly turned to the body to address issues in Malaysian history, culture and the distribution of power. This paper will explore some works by three artists in particular, Wong Hoy Cheong, Nadiah Bamadhaj and Ahmad Fuad Osman use the figure to problematise dominant narratives in Malaysian history. Their work variously challenge political, racial and gender hierarchies and in so doing, reveal them as social constructions.
In this paper, we proposed a framework that generates the trajectory of a single rigid body based on its COM configuration and contact pose. Because we use a smaller input dimension than when we use a full body state, we can improve the learning time for reinforcement learning. Even with a 68% reduction in learning time (approximately two hours), the character trained by our network is more robust to external perturbations tolerating an external force of 1500 N which is about 7.5 times larger than the maximum magnitude from a previous approach. For this framework, we use centroidal dynamics to calculate the next configuration of the COM, and use reinforcement learning for obtaining a policy that gives us parameters for controlling the contact positions and forces.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.28
no.5
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pp.1180-1186
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1999
A wide ranges of chemicals released into the environment have potential to interfere with physiological and development process by disrupting endocrine pathways. Endocrine system embraces a multitude of mechanisms of action, including effect on growth, behavior, reproduction and immune function. These environmental endocrine disruptors are present in environment and pose potential health consequences to human and wildlife. The best known form in endocrine distruptors involves substances which mimic or block the action of natural hormone in the body. Endocrine disruptor have been variously defined as exogenous agents that interfere with the synthesis, secretion, transport, metabolism, binding action or elimination of the natural hormones in the body which are responsible for the maintenance of homeostasis, reproduction developmental and/or behavior. Many compounds polluted into the environment by human activity are capable of disrupting the endocrine system of animals, including fish, wildlife, and humans. Among these chemicals are pesticides, industrial chemicals, and other anthropogenic products. It has been alleged that several adverse effects on human health are linked with exposure to chemicals which are claimed to be endocrine disrupters, that is, increased incidence of testicular, prostate and female breast cancer, time dependent reductions in sperm quality and quantity, increased incidence of cryptorchidism (undescended testicles) and hypospadias(malformation of the penis), altered physical and mental de velopment in children. This observation is currently the only example of chemically mediated endocrine disruption which has resulted in a clear effect at the population level.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.4
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pp.231-235
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2011
In these day, the number of people who have an abnormal posture caused by bad habit are increasing. Therefore, people suffer various disease and symptoms. For correcting the posture to cure, we need continuous monitor, expenditure of time and money. In this study, we develop a posture correcting aid system in other to monitor a posture continuously and leads to pose correctly and records postural variation which are attached to the neck and the waist. The devised system showed good potential for the correct posture guide and a cure of postural defect.
This paper contributes towards the development of a computer vision system for telemonitoring of industrial articulated robotic arms. The system aims to provide precision real time measurements of the joint angles by employing low cost cameras and visual markers on the body of the robot. To achieve this, a mathematical model that connects image features and joint angles was developed covering rotation of a single joint whose axis is parallel to the visual projection plane. The feature that is examined during image processing is the varying area of given circular target placed on the body of the robot, as registered by the camera during rotation of the arm. In order to distinguish between rotation directions four targets were used placed every $90^{\circ}$ and observed by two cameras at suitable angular distances. The results were deemed acceptable considering camera cost and lighting conditions of the workspace. A computational error analysis explored how deviations from the ideal camera positions affect the measurements and led to appropriate correction. The method is deemed to be extensible to multiple joint motion of a known kinematic chain.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.347-353
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2023
Currently, soldiers enlisted in the military (Army) are receiving measurements (automatic, manual) of body parts and trying on sample clothing at boot training centers, and then receiving clothing in the desired size. Due to the low accuracy of the measured size during the measurement process, in the military, which uses a relatively more detailed sizing system than civilian casual clothes, the supplied clothes do not fit properly, so the frequency of changing the clothes is very frequent. In addition, there is a problem in that inventory is managed inefficiently by applying the measurement system based on the old generation body shape data collected more than a decade ago without reflecting the western-changed body type change of the MZ generation. That is, military uniforms of the necessary size are insufficient, and many unnecessary-sized military uniforms are in stock. Therefore, in order to reduce the frequency of clothing replacement and improve the efficiency of stock management, deep learning-based automatic measurement of body size, big data analysis, and machine learning-based "Personalized Combat Uniform Automatic Recommendation System for Enlisted Soldiers" is proposed.
Ji, Seong Cheol;Kang, Sun Woo;Kim, Joon Seek;Joo, Hyonam
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.12
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pp.1100-1108
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2015
A camera-based real-time hand posture and gesture recognition system is proposed for controlling various devices inside automobiles. It uses an imaging system composed of a camera with a proper filter and an infrared lighting device to acquire images of hand-motion sequences. Several steps of pre-processing algorithms are applied, followed by a background normalization process before segmenting the hand from the background. The hand posture is determined by first separating the fingers from the main body of the hand and then by finding the relative position of the fingers from the center of the hand. The beginning and ending of the hand motion from the sequence of the acquired images are detected using pre-defined motion rules to start the hand gesture recognition. A set of carefully designed features is computed and extracted from the raw sequence and is fed into a decision tree-like decision rule for determining the hand gesture. Many experiments are performed to verify the system. In this paper, we show the performance results from tests on the 550 sequences of hand motion images collected from five different individuals to cover the variations among many users of the system in a real-time environment. Among them, 539 sequences are correctly recognized, showing a recognition rate of 98%.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.10
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pp.303-310
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2016
Recently there has been growing popularity in exergame, such as Wii Sport or Xbox Fitness game, which enables users to get physical exercise while playing the games. In such experienced exercise games, the user's posture recognition is very important to find out exactly how much the users need to take their body posture as compared to the proper posture. This paper proposes a new exercise posture recognition model designed for the exercise game content for the elderly. The proposed model is based on extracting feature points of a skeleton model provided by the Kinect sensor to generate the feature vectors to recognize the user's exercise posture information. This paper describes the design and implementation of the exercise posture recognition model and demonstrates the feasibility of this proposed posture recognition model through a simple experiment. The experimental results showed 94.52% of average accordance rate for 12 exercise postures of 10 participants.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.2
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pp.106-114
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2017
In this paper, we propose the method of designing an extended kalman filter in order to accurately measure the position of the spatial-phase system using sensor fusion. We use the quaternion as a state variable in expressing the attitude of an object. Then, the attitude of rigid body can be calculated from the accelerometer and magnetometer by applying the Gauss-Newton method. We estimate the changes of state by using the measurements obtained from the gyroscope, the quaternion, and the vision informations by ARVR_SDK. To increase the accuracy of estimation, we designed and implemented the extended kalman filter, which showed excellent ability to adjust and compensate the sensor error. As a result, we could experimentally demonstrate that the reliability of the attitude estimation value can be significantly increased.
We present a method for creating realistic 2D stick figure animations easily and rapidly using captured motion data. Stick figure animations are typically created by drawing a single pose for each frame manually for the entire time interval. In contrast, our method allows the user to summarize an action (e.g. kick, jump) for an extended period of time into a single image in which one or more action lines are drawn over a stick figure to represent the moving directions of body parts. In order to synthesize a series of time-varying poses automatically from the given image, our system first builds a deformable character model that can make arbitrary deformations of the user's stick figure drawing in 2D plane. Then, the system searches for an optimal motion segment that best fits the given pose and action lines from pre-recorded motion database. Deforming the character model to imitate the retrieved motion segment produces the final stick figure animation. We demonstrate the usefulness of our method in creating interesting stick figure animations with little effort through experiments using a variety of stick figure styles and captured motion data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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