Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.4
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pp.25-33
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2010
In this paper, we propose a simple and efficient algorithm for head pose estimation using a single camera. First, four subimages are obtained from the camera image for face feature extraction. These subimages are used as feature templates. The templates are then tracked by Kalman filtering, and camera projective matrix is computed by the projective mapping between the templates and their coordinate in the 3D coordinate system. And the user's face pose is estimated from the projective mapping between the user's face and image plane. The accuracy and the robustness of our technique is verified on the experimental results of several real video sequences.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.4
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pp.811-819
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2017
A behavior pattern analysis algorithm based on descriptors consists of information of a moving object and temporal histogram is proposed. Background learning is performed first for detecting, tracking and analyzing moving objects. Each object is identified using an association of the center of gravity of objects and tracked individually. A temporal histogram represents a motion pattern using positions of the center of gravity and time stamp of objects. The characteristic and behavior of objects are figured out by comparing each coordinates of a position history in the histogram. Behavior information which is comprised with numbers of a start and end frame, and coordinates of positions of objects is stored and managed in the linked list. Descriptors are made with the stored information and the video retrieval algorithm is designed. We confirmed the higher retrieval accuracy compare with conventional methods.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.7
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pp.737-743
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2011
Service robots are equipped with various sensors such as vision camera, sonar sensor, laser scanner, and microphones. Although these sensors have their own functions, some of them can be made to work together and perform more complicated functions. AudioFvisual fusion is a typical and powerful combination of audio and video sensors, because audio information is complementary to visual information and vice versa. Human beings also mainly depend on visual and auditory information in their daily life. In this paper, we conduct two studies using audioFvision fusion: one is on enhancing the performance of sound localization, and the other is on improving robot attention through sound localization and face detection.
Park, Jong-Hyun;Lee, Gee-Sang;Toan, Nguyen Dinh;Cho, Wan-Hyun;Park, Soon-Young
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.22-29
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2010
A real-time detection and tracking of moving objects in video sequences is very important for smart surveillance systems. In this paper, we propose a novel algorithm for the detection of moving objects that is the entropy-based adaptive Gaussian mixture model (AGMM). First, the increment of entropy generally means the increment of complexity, and objects in unstable conditions cause higher entropy variations. Hence, if we apply these properties to the motion segmentation, pixels with large changes in entropy in moments have a higher chance in belonging to moving objects. Therefore, we apply the Clausius entropy theory to convert the pixel value in an image domain into the amount of energy change in an entropy domain. Second, we use an adaptive background subtraction method to detect moving objects. This models entropy variations from backgrounds as a mixture of Gaussians. Experiment results demonstrate that our method can detect motion object effectively and reliably.
This paper presents a study investigating the effects of VR learning style on user attention and memory. The study involved users performed the guided or unguided style learning in the virtual environment while user attention was measured through physiological sensors (EEG, ECG, and GSR) and an eye tracking system. The users experienced the five specific events in a virtual environment associated with different stimuli, while they were given more specific goals during the guided task whereas they were given more goal asking them to actively search for the interesting items during the unguided task. The subject's attentions workload, feelings, memories about VR experience were measured by using a variety of physiological sensors during the task, video analysis, and post test survey. The results showed that the unguided task followed by the guided task made a considerable learning effect by giving a preview effect to the user. Moreover, the guided task drew more user attention and mental workload than the unguided task did.
In sport programs, real-time virtual imaging system come into notice for new technology which can compose information like team logos, scores. distances directly on playing ground, so it can compensate for the defects of general character generator. In order to synchronize graphics to camera movements, generally two method is used. One is for using sensors attached to camera moving axis and the other is for analyzing camera video itself. KBS technical research institute developed real-time sensor-based virtual imaging system 'VIVA', which uses four sensors on pan, tilt, zoom, focus axis and controls virtual graphic camera in three dimensional coordinates in real-time. In this paper, we introduce our system 'VIVA' and it's technology. For accurate camera tracking we calculated view-point movement occurred by zooming based on optical principal point variation data and we considered field of view variation not only by zoom but also by focus. We developed our system based on three dimensional graphic environment. so many useful three dimensional graphic techniques such as keyframe animation can be used. VIVA was successfully used both in Busan Asian Games and 2002 presidential election. We confirmed that it can be used not only in the field but also in the studio programs in which camera is used within more close range.
Object-based image matching algorithms have been widely used in the image processing and computer vision fields. A variety of applications based on image matching algorithms have been recently developed for object recognition, 3D modeling, video tracking, and biomedical informatics. One prominent example of image matching features is the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) scheme. However many applications using the SIFT algorithm have implemented based on stand-alone basis, not client-server architecture. In this paper, We initially implemented based on client-server structure by using SIFT algorithms to identify and match objects in biomedical images to provide useful information to the user based on the recently released Mobile platform. The major methodological contribution of this work is leveraging the convenient user interface and ubiquitous Internet connection on Mobile device for interactive delineation, segmentation, representation, matching and retrieval of biomedical images. With these technologies, our paper showcased examples of performing reliable image matching from different views of an object in the applications of semantic image search for biomedical informatics.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.253-260
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2008
This paper is based on the ubiquitous network of telematics technology, equipped with a black box to the car by a unique address given to IPv6. The driver's black box at startup and operation of certification, and the car's driving record handling video signals in real-time sensor signals handling to analyze the records. Through the recorded data is encrypted transmission, and the Ubiquitous network of base stations, roadside sensors through seamless mobility and location tracking data to be generated. This is a file of Transportation Traffic Operations Center as a unique address IPv6 records stored in the database. The car is equipped with a black box used on the road go to Criminal cases, the code automotive black boxes recovered from the addresses and IPv6, traffic records stored in a database to compare the data integrity verification and authentication via secure. This material liability in the courtroom and the judge Forensic data are evidence of the recognition as a highly secure. convenient and knowledge in the information society will contribute to human life.
Kim, Hee-Jin;Joo, So-Hyun;Choi, In-Ha;Kim, Pitna;Kim, Min-Kyoung;Park, Seung-Hwa;Cheong, Jae-Hoon;Shin, Chan-Young
Journal of Ginseng Research
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v.34
no.1
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pp.8-16
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2010
Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) affects 4-12% of chool-age children worldwide and is characterized by three core symptoms: hyperactivity, inattention, and impulsivity. Although standard pharmacological treatments, such as methylphenidate and atomoxetine, are available, concerns about drug-induced psychological and cardiovascular problems, as well as growth retardation and sleep disturbances, highlight the continuing need for new therapeutic interventions. Using a neonatal hypoxia-induced hyperactivity model in rats, the potential positive role that oral administration of red ginseng extract may have in relation to the hyperactive phenotype was investigated. Hypoxia was induced in 2-day-old male Sprague-Dawley (SD) rat pups by placing them in a nitrogen chamber for 15 min. The neonatal hypoxia-induced rats showed a significant increase in hyperactivity phenotype, such as increased movement duration, movement distance, and rearing frequency, which was determined by monitoring their spontaneous locomotor activity using the Ethovision video tracking system. One week of oral treatment with red ginseng extract decreased the hyperactivity phenotype of the neonatal hypoxia-induced rats and increased the locomotor activity of the control rats. In the neonatal hypoxia-induced rats, expression of the norepinephrine transporter in the forebrain was increased, and red ginseng treatment partially prevented its up-regulation, while increasing its level in the control rats. Taken together, these results suggest that red ginseng extract decreased the neonatal hypoxia-induced hyperactivity phenotype, although it increased locomotor activity in normal animals.
Recently, researchers are actively addressed to utilize Unmanned Aerial Vehicles(UAV) for military and industry applications. One of these applications is to trace the preceding flight when it is necessary to track the route of the suspicious reconnaissance aircraft in secret, and it is necessary to estimate the attitude of the target flight such as Roll, Yaw, and Pitch angles in each instant. In this paper, we propose a method for estimating in real time the attitude of a target aircraft using the video information that is provide by an external camera of a following aircraft. Various image processing methods such as color space division, template matching, and statistical methods such as linear regression were applied to detect and estimate key points and Euler angles. As a result of comparing the X-plane flight data with the estimated flight data through the simulation experiment, it is shown that the proposed method can be an effective method to estimate the flight attitude information of the previous flight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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