Face tracking and recognition are difficult problems because the face is a non-rigid object. The main reasons for the failure to track and recognize the faces are the changes of a face pose and environmental illumination. To solve these problems, we propose a nonlinear manifold framework for the face pose and the face illumination normalization processing. Specifically, to track and recognize a face on the video that has various pose variations, we approximate a face pose density to single Gaussian density by PCA(Principle Component Analysis) using images sampled from training video sequences and then construct the GMM(Gaussian Mixture Model) for each person. To solve the illumination problem for the face tracking and recognition, we decompose the face images into the reflectance and the illuminance using the SSR(Single Scale Retinex) model. To obtain the normalized reflectance, the reflectance is rescaled by histogram equalization on the defined range. We newly approximate the illuminance by the trained manifold since the illuminance has almost variations by illumination. By combining these two features into our manifold framework, we derived the efficient face tracking and recognition results on indoor and outdoor video. To improve the video based tracking results, we update the weights of each face pose density at each frame by the tracking result at the previous frame using EM algorithm. Our experimental results show that our method is more efficient than other methods.
Purpose of the present study is to investigate the aerodynamic performances of air-shafts with different inner diameters in a single track tunnel for reducing pressure fluctuations and micro pressure waves. Three configurations of air-shafts with different inner diameters were examined for comparison of aerodynamic performances. Experiments were performed with a 1/61-scale moving model rig for the tunnel of 0.764 km length and the train of 4 cars per 1 unit. The results showed the reduction effect of the maximum pressure fluctuations in tunnel and micro-pressure waves radiating towards the surroundings from the tunnel exit according to the increase of the diameter of 10 air-shafts spaced equally.
Le, Dinh Vuong;Park, Sang-Min;Yu, In-Keun;Park, Minwon
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.4
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pp.21-30
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2016
In a single-phase power factor correction (PFC), the standard cascaded control algorithm using a proportional-integral-derivative (PID) controller has two main drawbacks: an inability to track sinusoidal current reference and low harmonic compensation capability. These drawbacks cause poor power factor and high harmonics in grid current. To improve these drawbacks, this paper uses a proportional-integral-derivative-resonant (PIDR) controller which combines a type-III PID with proportional-resonant (PR) controllers in the PFC. Based on a small signal model of the PFC, the type-III PID controller was implemented taking into account the bandwidth and phase margin of the PFC system. To adopt the PR controllers, the spectrum of inductor current of the PFC was analyzed in frequency domain. The hybrid PIDR controller were simulated using PSCAD/EMTDC and implemented on a 3 kW PFC prototype hardware. The performance results of the hybrid PIDR controller were compared with those of an individual type-III PID controller. Both controllers were implemented successfully in the single-phase PFC. The total harmonic distortion of the proposed controller were much better than those of the individual type-III PID controller.
This paper deals with an experimental study on the wheel flange climbing of railway vehicles, which is a major factor leading to derailment. An experiment is carried out on a 1/5-scale model wheelset of a truck used on a standard-gauge track, which is placed on a roller rig. The lateral external force acting on the wheelset is ramped up until derailment occurs under the condition of a fixed attack angle and wheel-load unbalance ratio. Three parameters, the height of wheel lift, the lateral force, and the wheel load acting on the outer rail, are measured until derailment occurs. From these measurements, it is possible to observe the behavior of the wheelset and to elucidate how the attack angle, the wheel-load unbalance ratio and the lateral external force affect flange-climb derailment. Then, a numerical simulation is carried out using an analytical model based on a single wheelset. As a result, the flange-climb behavior observed in the experiment can be explained theoretically on the bases of the analytical results, although further improvement of the model is desired.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.101-107
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2009
In this paper, we describe a method of detecting emergency situation using images from surveillance cameras and propose a mobile robot tracking system for detailed examination of that situation. We are able to track a few persons and recognize their actions by an analyzing image sequences acquired from a fixed camera on all sides of buildings. When emergency situation is detected, a mobile robot moves and closely examines the place where the emergency is occurred. In order to recognize actions of a few persons using a sequence of images from surveillance cameras images, we need to track and manage a list of the regions which are regarded as human appearances. Interest regions are segmented from the background using MOG(Mixture of Gaussian) model and continuously tracked using appearance model in a single image. Then we construct a MHI(Motion History Image) for a tracked person using silhouette information of region blobs and model actions. Emergency situation is finally detected by applying these information to neural network. And we also implement mobile robot tracking technology using the distance between the person and a mobile robot.
The sensitivity of the typhoon track and intensity simulation to physics schemes of the global model are examined for the typhoon Bolaven and Tembin cases by using the Global/Regional Integrated Model System-Global Model Program (GRIMs-GMP) with the physics package version 2.0 of the Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems. Microphysics, Cloudiness, and Planetary boundary Layer (PBL) parameterizations are changed and the impact of each scheme change to typhoon simulation is compared with the control simulation and observation. It is found that change of microphysics scheme from WRF Single-Moment 5-class (WSM5) to 1-class (WSM1) affects to the typhoon simulation significantly, showing the intensified typhoon activity and increased precipitation amount, while the effect of the prognostic cloudiness and PBL enhanced mixing scheme is not noticeable. It appears that WSM1 simulates relatively unstable and drier atmospheric structure than WSM5, which is induced by the latent heat change and the associated radiative effect due to not considering ice cloud. And WSM1 results the enhanced typhoon intensity and heavy rainfall simulation. It suggests that the microphysics is important to improve the capability for typhoon simulation of a global model and to increase the predictability of medium range forecast.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.3
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pp.195-203
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2020
Selective laser melting(SLM) is one of the powder bed fusion(PBF) processes, which enables quicker production of nearly fully dense metal parts with a complex geometry at a moderate cost. However, the process still lacks knowledge and the experimental evaluation of possible process parameter sets is costly. Thus, this study presents a finite element analysis model of the SLM process to predict the melt pool characteristics. The physical phenomena including the phase transformation and the degree of consolidation are considered in the model with the effective method to model the volume shrinkage and the evaporated material removal. The proposed model is used to predict the melt pool dimensions and validated with the experimental results from single track scanning process of Ti-6Al-4V. The analysis result agrees with the measured data with a reasonable accuracy and the result is then used to evaluated each of the process parameter set.
Kim, Si-Jong;Kang, Jung-Won;Choe, Yun-Geun;Park, Sang-Un;Shim, In-Wook;Ahn, Seung-Uk;Chung, Myung-Jin
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.6
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pp.531-538
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2011
This paper describes a novel sensor system for 3D world modeling of an autonomous vehicle in large-scale outdoor environments. When an autonomous vehicle performs path planning and path following, well-constructed 3D world model of target environment is very important for analyze the environment and track the determined path. To generate well-construct 3D world model, we develop a novel sensor system. The proposed novel sensor system consists of two 2D laser scanners, two single cameras, a DGPS (Differential Global Positioning System) and an IMU (Inertial Measurement System). We verify the effectiveness of the proposed sensor system through experiment in large-scale outdoor environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5436-5458
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2017
Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.
The mechanical damage of concrete is normally attributed to the formation of microcracks and their propagation and coalescence into macroscopic cracks. This physical degradation is caused from progressive and hierarchical damage of the microstructure due to debonding and slip along bimaterial interfaces at the mesoscale. Their growth and coalescence leads to initiation of hairline discrete cracks at the mesoscale. Eventually, single or multiple major discrete cracks develop at the macroscale. In this paper, from this conceptual model of mechanical damage in concrete, the computational efforts were made in order to characterize physical cracks and how to quantify the damage of concrete materials within the laws of thermodynamics with the aid of interface element in traditional finite element methodology. One dimensional effective traction/jump constitutive interface law is introduced in order to accommodate the normal opening and tangential slips on the interfaces between different materials(adhesion) or similar materials(cohesion) in two and three dimensional problems. Mode I failure and mixed mode failure of various geometries and boundary conditions are discussed in the sense of crack propagation and their spent of fracture energy under monotonic displacement control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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