사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
A practical method is proposed to improve hit probability of the digital gun fire control system, when the measured rate of the tracking sensor becomes biased under some operational situation. For ground moving target it is shown that the well-known Kalman filter which uses position measurement only can be optimally used to eliminate the rate bias error. On the other hand, for 3D moving aircraft we present a new algorithm which incorporate FIR-type filter, which uses position and rate measurement at the same time, and the fixed-lag smoother using position measurement only, and show that it has the optimal performance in terms of both estimation accuracy and response time.
This paper presents an evaluation system to determine the completeness of a space map obtained by a visual SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) algorithm. The proposed system consists of three parts. First, the proposed system detects the occurrence of loop closing to confirm that users acquired the information from all directions. Thereafter, the acquired map is divided with regular intervals and is verified whether each area has enough map points to successfully estimate users' position. Finally, to check the effectiveness of each map point, the system checks whether the map points are identifiable even at the location where there is a large distance difference from the acquisition position. Experimental results show that space maps whose completeness is proven by the proposed system has higher stability and accuracy in terms of position estimation than other maps that are not proven.
Text extraction and binarization are the important pre-processing steps for text recognition. The performance of text binarization strongly related to the accuracy of recognition stage. In our proposed method, the first stage based on line detection and shape feature analysis applied to locate the position of a business card and detect the shape from the complex environment. In the second stage, several local regions contained the possible text components are separated based on the projection histogram. In each local region, the pixels grouped into several connected components based on the connected component labeling and projection histogram. Then, classify each connect component into text region and reject the non-text region based on the feature information analysis such as size of connected component and stroke width estimation.
In this paper, two pre-filtering techniques are presented for accurately estimating the impact location of a loose part. The reason why a pre-filterng technique Is necessary in a Loose Part Monitoring System is that the effects of background noise on the signal to noise ratio (SNR) can be reduced considerably resulting in improved estimation accuracy. The first method is to take d moving average operation in the time domain. The second one is to adopt band-pass filters designed in the frequency domain such as a Butterworth filter, Chebyshev filter I & II and an Elliptic Filter. To show the effectiveness, the impact test data (signals) from the YGN3 power plant are first preprocessed and then used to estimate the loose pan impact position. Resultantly. we observed that SNR is much improved and the average estimation error is below 7.5%.
Estimating the temperature distribution of a refrigerator-room is important for preventing the over-refrigeration and improving its operating efficiency. It is also necessary in the realization process of the concentrated refrigeration function which has been provided recently as a generalized function in many refrigerator models. In this paper, we investigate the estimation problem of temperature in refrigerator-room and propose a fuzzy adaptive model. The model is unique in that it employs the concept of the fuzzy dead zone in order to improve the accuracy of estimation. The obtained results are then used for determining the optimal position of a temperature sensor.
This paper presents a threat list acquisition method in an engagement area using the support vector machines (SVM). The proposed method consists of track creation, track estimation, track feature extraction, and threat list classification. To classify the threat track robustly, dynamic track estimation and pattern recognition algorithms are used. Dynamic tracks are estimated accurately by approximating a track movement using position, velocity and time. After track estimation, track features are extracted from the track information, and used to classify threat list. Experimental results showed that the threat list acquisition method in the engagement area achieved about 95 % accuracy rate for whole test tracks when using the SVM classifier. In case of improving the real-time process through further studies, it can be expected to apply the fire control systems.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.39-46
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2019
Human mobility estimation plays a key factor in a lot of promising applications including location-based recommendation systems, urban planning, and disease outbreak control. We study the human mobility estimation problem in the case where recent locations of a person-of-interest are unknown. Since matrix decomposition is used to perform latent semantic analysis of multi-dimensional data, we propose a human location estimation algorithm based on matrix factorization to reconstruct the human movement patterns through the use of information of persons with correlated movements. Specifically, the optimization problem which minimizes the difference between the reconstructed and actual movement data is first formulated. Then, the gradient descent algorithm is applied to adjust parameters which contribute to reconstructed mobility data. The experiment results show that the proposed framework can be used for the prediction of human location and achieves higher predictive accuracy than a baseline model.
일반적인 위성 항법 장치 수신기는 루프 필터 기반의 스칼라 추적 루프를 통해 신호 추적이 이루어진다. 본 논문에서는 루프 필터를 LQG 제어기로, 스칼라 추적 루프를 벡터 추적 루프로 대체한 LQG 기반 벡터 추적 루프의 성능을 정확성과 강건성 측면에서 살펴보았다. 정확성을 판단하기 위해서, 일반적인 루프 필터 기반 스칼라 추적 루프 대비 LQG 기반 스칼라 추적 루프의 측정치 추정 오차가 60% 이상 향상됨을 확인하였다. 다음으로 LQG 기반 스칼라 추적 루프 대비 LQG 기반 벡터 추적 루프의 측정치 추정 오차의 성능 향상과 위성 개수 증가에 따른 위치/속도 추정 오차 성능 향상을 확인함으로써 정확성을 확인하였다. 마지막으로 4초 동안의 30 dB-Hz의 일시적 신호 감쇄 상황에서 루프 필터 기반의 스칼라 추적 루프는 신호 추적에 실패하는 반면, LQG 기반 벡터 추적 루프는 연속적으로 위치/속도, 측정치 추정이 가능함을 확인함으로써 강건성을 확인하였다.
Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignment using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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