Slow movement of snail can be a benefit since it means less speed of tracking is required to get accurate movement track, but in the other side it is difficult to extract the object because the snail is almost as static as the background. In this paper, we present a technique to track the snail by using one of its common characteristic, dark color of its shell. The technique needs to be robust to illumination change since the experiment is usually to observe the movement of snail both at bright and dim condition. Snail position coordinate in 3D space is calculated using orthogonal stereo vision which combines the information from two images taken from cameras at the top and in front of the aquarium. Experimental results show this technique does not need prior background image extraction and robust to gradual or sudden illumination change.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.
This paper describes a new feature based tracking system that can track moving objects with a pan-tilt camera. We extract corner features of the scene and tracks the features using filtering, The global motion energy caused by camera movement is eliminated by finding the maximal matching position between consecutive frames using Pyramidal template matching. The region of moving object is segmented by clustering the motion trajectories and command the pan-tilt controller to follow the object such that the object will always lie at the center of the camera. The proposed system has demonstrated good performance for several video sequences.
Due to the development of information technologies and new businesses related to moving objects, the need for the storage and analysis of moving object data is increasing rapidly. Moving object data have a spatiotemporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multidimensional data model and data visualization to analyze moving object data efficiently and effectively. We expect that decision makers can understand the movement pattern of moving objects more intuitively through the proposed implementation.
본 논문은 연속적인 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법과 칼만 필터 기반의 동적 AR(2) 프로세스 기법을 적용하여 객체의 움직임을 적응적으로 추적하는 실시간 객체 추적 알고리즘을 구현하였다. 다양한 환경 조건에서 입력되는 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법을 이용하여 처리함으로써 효과적으로 움직임 객체를 추출하였으며, 객체의 움직임을 동적 AR(2) 프로세스 모형으로 모델링하고 동적으로 변하는 AR(2) 프로세스의 파라미터를 칼만 필터를 통해 추정함으로써 객체의 다변적인 움직임을 적응적으로 예측하여 추적할 수 있었다. 구현된 객체 추적 시스템을 실험한 결과, 기존의 선형 칼만 필터 기법을 이용한 추적 기법과 비교하여 추정 오차가 약 1/2.5∼1/50 만큼 더 적게 나와 객체의 움직임을 더 근사적으로 추적함을 알 수 있었다.
This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.
웹 카메라를 이용한 실시간 도난 방지 시스템은 움직임 객체를 구분하고 행동에 대한 분석을 통해서 그에 상응한 대응을 실시간으로 하여야 한다. 카메라를 통한 실시간 영상에서 객체의 움직임 검출은 불필요한 잡음, 조명의 변화, 가려짐 현상 등에 따라 정확한 움직임을 검출하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 이중카메라와 초음파 센서를 이용하여 특정객체의 정확한 움직임검출을 위한 향상된 검출방법인 실시간 도난방지 시스템을 제안하였다 즉, 초음파 센서를 위치변화 측정을 위한 요소로 사용하였고, 전면과 상단의 카메라의 정보를 통해 특정객체를 지속적으로 추적할 수 있음을 실험을 통해 검증하였다 실험결과 제안한 시스템은 97.4%의 객체 추출률을 얻을 수 있었으며, 객체의 가려짐 현상에서 지속적이고 정확한 추적을 할 수 있었다.
Objective: This study aims to investigate the effects of a learning cycle model-based early childhood education program using physical motion on young children's scientific inquiry ability, scientific attitude, object manipulation ability and spatial ability. Methods: The subjects of this study were 60 five-year-old children who were attending K-G City Childcare Center. The SPSS Window 21.0 program and content analysis method were used, and post-validation Tukey was conducted to examine the differences between the one-way ANOVA and the group. Results: Activities using body movement were practiced systematically based on the circle learning. Children could revise their pre-concept and concept of error by interacting with other children, teachers and the environment. Furthermore, children were attaining new knowledge while they were doing body movement activities, assessing and applying them to actual activities. Conclusion/Implications: This study is investigated a cyclic learning-based early childhood science education program using physical motion, which has significance in systematic and practical early childhood centered education for young children.
최근 디지털 시네마에 대한 관심이 많아지고 있다. 의자의 움직임 및 다른 물리적 효과와 시각적 3D영화의 결합으로 재미를 더해 준다. 이러한 디지털 시네마의 모션베이스 제어는 수동으로 제어되고 있는 실정이다. 디지털 시네마의 비디오 시퀀스를 분석하여 의자의 움직임을 자동으로 제어할 수 있다. 제안하는 방법은 먼저 모든 움직임의 초점을 객체와 배경으로 분류하고 9개의 검색 범위를 이용하여 모션벡터의 정보를 추출한다. 객체가 정지되는 동안 배경의 움직임에 따라 모션벡터는 결정된다. 디지털 시네마에서 추출된 움직임 정보는 움직임 제어에 사용된다. 실험결과 제안된 방법은 정확성 측면에서 기존의 방법을 능가하는 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이동하는 스테레오 카메라의 폭주개산 운동에 의한 물체의 위치 추정을 위하여 제로 시차영역 분할법의 문제점을 해결하는 방법과 양안시차를 추출하는 알고리즘을 제안하고 비교 실험하였다. 기존에는 모든 소영역에 대한 임계치를 일정하게 하기 위하여 농도값의 변화가 심한 영역에서는 높은 임계치로 맞추었기 때문에 특징이 거의 없는 영역에 농도값의 변화가 거의 없게 되어 대응점이 잘못추출되었다. 그러나 본 논문에서는 소영역의 특징을 자기 상관에 의하여 평가하고 그 값에 비례한 임계치로 설정하였기 때문에 대응점이 거의 잘못 추출되지 않았으며, 양안시차를 고속으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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