With the increasing demand for the development of human pose estimation, such as human-computer interaction and human activity recognition, there have been numerous approaches to detect the 2D poses of people in images more efficiently. Despite many years of human pose estimation research, the estimation of human poses with images remains difficult to produce satisfactory results. In this study, we propose a robust 2D human body pose estimation method using an RGB camera sensor. Our pose estimation method is efficient and cost-effective since the use of RGB camera sensor is economically beneficial compared to more commonly used high-priced sensors. For the estimation of upper-body joint positions, semantic segmentation with a fully convolutional network was exploited. From acquired RGB images, joint heatmaps accurately estimate the coordinates of the location of each joint. The network architecture was designed to learn and detect the locations of joints via the sequential prediction processing method. Our proposed method was tested and validated for efficient estimation of the human upper-body pose. The obtained results reveal the potential of a simple RGB camera sensor for human pose estimation applications.
In this research, we design and perform experiment to investigate whether neuronal activity patterns elicited while solving game tasks are spontaneously reactivated in during sleep. In order to recognize human activity EEG-fMRI signals are used at the same time. Experimental results shows that reward for the success of tasks performed before sleeping have an effect on sleep brain activity. The study uncovers a neural mechanism whereby rewarded life experiences are preferentially replayed and consolidated while we sleep.
Trichoderma species/isolates exhibited varied degree of agglutination on sclerotial (Sc) and hyphal (Hy) surface of Macrophomina phaseolina. The agglutination efficiencies on Sc and Hy ranged from $11\;to\;57\%$. Isolates of T. harzianum (Th) and T. viride (Tv) showed greater agglutination on Sc ($23-57\%$) and Hy ($16-47\%$). Different enzymes (trypsin, pepsin, proteinase k, a-chymotrypsin, lyticase and glucosidase) and inhibitors (tunicamycin, cycloheximide, brefeldin A, sodium azide, dithiothreitol and SDS) reduced the agglutination potential of conidia of Th-23/98 and Tv-25/98; however, the extent of response varied greatly in different treatments. Different fractions of Th-23/98 and Tv-25/98 exhibited haemagglutinating reaction with human blood group A, B, AB and O. Haemagglutinating activity was inhibited by different sugars and glycoproteins tested. Crude haemagglutinating protein from outer cell wall protein fraction of Th-23/98 and Tv-25/98 were eluted on Sephadex G-100 column. Initially Th-23/98 and Tv-25/98 exhibited two peaks showing no agglutination activity; however, lectin activity was detected in the third peak. Similar to crude lectin, the purified lectin also exhibited haemagglutinating activity with different erythrocyte source. SDS-PAGE analysis of partially purified lectin revealed single band with an estimated molecular mass of 55 and 52 kDa in Th-23/98 and Tv-25/98, respectively. Trypsin, chymotrypsin and b-1,3-glucanase totally inhibited lectin activity. Similarly, various pH also affected the haemagglutinating activity of Th-23/98 and Tv-25/98. From the present observations, it can be concluded that the recognition/attachment of mycoparasite (T. harzianum and T. viride) to the host surface (M. phaseolina) may be most likely due to lectin-carbohydrate interaction.
Transcription termination of the human mitochondrial genome requires specific binding to termination factor mTERF. In this study, mTERF was produced in E. coli and purified by two-step chromatography. mTERF-binding DNA sequences were isolated from a pool of randomized sequences by the repeated selection of bound sequences by gel-mobility shift assay and polymerase chain reaction. Sequencing and comparison of the 23 isolated clones revealed a 16-bp consensus sequence of 5'-GTG$\b{TGGC}$AGANCCNGG-3' in the light-strand (underlined residues were absolutely conserved), which nicely matched the genomic 13-bp terminator sequence 5'-$\b{TGGC}$AGAGCCCGG-3'. Moreover, mTERF binding assays of heteroduplex and single-stranded DNAs showed mTERF recognized the light strand in preference to the heavy strand. The preferential binding of mTERF with the light-strand may explain its distinct orientation-dependent termination activity.
For efficient interaction between human and robots, speech interface is a core problem especially in noisy and reverberant conditions. This paper analyzes main issues of spoken language interface for humanoid robots, such as sound source localization, voice activity detection, and speaker recognition.
In an attempt to examine the ability of benzisothiazole-based drugs to interact with $\beta$-adrenoceptors, a series of 1,2-benzisothiazole derivatives, which were substituted with various propanolamine or oxypropanolamine side chains in the 2 or 3 position, were synthesised and tested. The pharmacological activity of these compounds at the ,$\beta$-adrenoceptors was examined using isolated rat atria and small intestinal segments, which preferentially express the $\beta_{1}$- and $\beta_{3}$-adrenoceptor-mediated responses, respectively. None of these products showed any $\beta$-adrenoceptor agonistic activity. In contrast, the 2- and 3-substituted isopropyl, tert-butyl, benzyl, and piperonyl derivatives 2a-d and 3a-d elicited surmountable inhibition of the isoprenaline-induced chronotropic effects in the atria, suggesting competitive antagonism at the $\beta_{1}$recognition site. The $pA_{2}$ values revealed tert-butyl 3b and the isopropyl substituted piperonyl derivatives 3a to be the most effective. Remarkably, many of the 2-substituted propanolamines were less active than the corresponding 3-substituted oxypropanolamines. With the exception of compound 3b, none of these drugs antagonised the muscle relaxant activity of isoprenaline in the intestine, suggesting no effect on the $\beta_{3}$-adrenoceptors. These results confirm the ability of the benzisothiazole ring to interact with the $\beta$-adrenoceptors, and demonstrate that 2-substitution with propanolamine or 3-substitution with oxypropanolamine groups yields compounds with preferential antagonistic activity at the cardiac $\beta_{1}$adrenoceptors. The degree of antagonism depends strongly on both the nature of the substituent and its position on the benzisothiazole ring.
In this paper, we propose and examine the feasibility of the robot-assisted behavioral intervention system so as to strengthen positive response of the children with autism spectrum disorder (ASD) for learning social skills. Based on well-known behavioral treatment protocols, the robot offers therapeutic training elements of eye contact and emotion reading respectively in child-robot interaction, and it subsequently accomplishes pre-allocated meaningful acts by estimating the level of children's reactivity from reliable recognition modules, as a coping strategy. Furthermore, for the purpose of labor saving and attracting children's interest, we implemented the robotic stimulation configuration with semi-autonomous actions capable of inducing intimacy and tension to children in instructional trials. From these configurations, by evaluating the ability of recognizing human activity as well as by showing improved reactivity for social training, we verified that the proposed system has some positive effects on social development, targeted for preschoolers who have a high functioning level.
There have been many studies on u-Healthcare system for human using sensor network systems. In this paper, we design and implement a healthcare system for pets called uPetCare(Ubiquitous Pet-Care System) that can manage the status of pet on the web. The main functions of this system are 1) gathering data using sensor network, 2) multi-hop communication in sensor network, 3) data compression and aggregation at sink node, 4) storing data in web server, 5) real-time data monitoring using AJAX, 6) activity recognition of pet.
In this paper, we propose an effective method for recognizing daily human activities from a stream of three dimensional body poses, which can be obtained by using Kinect-like RGB-D sensors. The body pose data provided by Kinect SDK or OpenNI may suffer from both the view variance problem and the scale variance problem, since they are represented in the 3D Cartesian coordinate system, the origin of which is located on the center of Kinect. In order to resolve the problem and get the view-invariant and scale-invariant features, we transform the pose data into the spherical coordinate system of which the origin is placed on the center of the subject's hip, and then perform on them the scale normalization using the length of the subject's arm. In order to represent effectively complex internal structures of high-level daily activities, we utilize Hidden state Conditional Random Field (HCRF), which is one of probabilistic graphical models. Through various experiments using two different datasets, KAD-70 and CAD-60, we showed the high performance of our method and the implementation system.
Jin Gye-Hwan;Lee Sang-Bock;Choi Hun;Suh Jae-Won;Bae Hyeon-Deok;Lee Tae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
/
v.5
no.5
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pp.287-295
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2005
This paper describes user context awareness system, which is one of the most essential technologies in various application services of ubiquitous computing. The proposed system used two-akial accelerometer, embedded in SenseWear(R)PRO2 Armband (BodyMedia). When it was worn on the right upper arm of the experiment subjects, MAD (mean of absolute difference) value of the sensor data was calculated to quantify the amount of the wear's activity. Using this data, PC-based fuzzy inference system was realized to distinguish human motion states, such as, lying, sitting, walking and running and to recognize the restricted emergency situations. In laboratory experiment, the amount of activities for tying, sitting, walking and running were 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s and 16.243 g/s respectively. The recognition rates of human motion states were 96.7 %, 93.0 %, 95.2 % and 98.4 % respectively for lying, sitting, walking and running. The recognition rate of restricted emergency situation was 100%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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