Visual communication is widely used and enhanced in modern society, where there is an increasing demand for spirituality. Museum robots are one of many service robots that can replace humans to provide services such as display, interpretation and dialogue. For the improvement of museum guide robots, the paper proposes a human-robot interaction system based on visual communication skills. The system is based on a deep neural mesh structure and utilizes theoretical analysis of computer vision to introduce a Tiny+CBAM mesh structure in the gesture recognition component. This combines basic gestures and gesture states to design and evaluate gesture actions. The test results indicated that the improved Tiny+CBAM mesh structure could enhance the mean average precision value by 13.56% while maintaining a loss of less than 3 frames per second during static basic gesture recognition. After testing the system's dynamic gesture performance, it was found to be over 95% accurate for all items except double click. Additionally, it was 100% accurate for the action displayed on the current page.
Traffic volume is gradually increasing due to the development of technology and the concentration of people in cities. As the results, traffic congestion and traffic accidents are becoming social problems. Detecting and tracking a vehicle based on computer vision is a great helpful in providing important information such as identifying road traffic conditions and crime situations. However, vehicle detection and tracking using a camera is affected by environmental factors in which the camera is installed. In this paper, we thus propose a deep learning based on vehicle classification and tracking scheme to classify and track vehicles in a complex and diverse environment. Using YOLO model as deep learning model, it is possible to quickly and accurately perform robust vehicle tracking in various environments, compared to the traditional method.
This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.
This paper presents a mobile robot that travels employing visual information. The mobile robot is equipped solely with a TV camera as a sensor, and views from the TV camera are transferred to a separately installed micro computer through an image acquisition device. An acquired image of a view is processed there and the information necessary for travel is yielded. Instructions based on the information are then sent from the micro computer to the mobile robot, which causes the mobile robot next action. Among several application programs that have already been developed for the mobile robot other than the entire control program, this paper focuses its attention on the travelling control of the mobile robot in a model environment with obstructions as well as an overview of the whole system. The behaviour the present mobile robot takes when it travels among obstructions was investigated by an experiment, and satisfactory results were obtained.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.601-605
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2009
We have proposed a measurement system for measuring a whole shape of an object easily. The proposed system consists of a camera and a cylinder whose inside is coated by a mirror layer. A target object is placed inside the cylinder and an image is captured by the camera from right above. The captured image includes sets of points that are observed from multiple viewpoints: one is observed directly, and others are observed via the mirror. Therefore, the whole shape of the object can be measured using stereo vision in a single shot. This paper shows that a prototype of the proposed system was implemented and an actual object was measured using the prototype. A method based on a pattern matching which uses a value of SSD (Sum of Squared Difference), and a method based on DP (Dynamic Programming) are employed to identify a set of corresponding points in warped captured images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.3935-3949
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2017
In this paper, a novel multiple description image coding (MDC) scheme is proposed, which is based on the characteristics of the human visual model. Due to the inherent characteristics of human vision, the human eye can only perceive the change of the specific thresholds, that is, the just noticeable difference (JND) thresholds. Therefore, JND model is applied to improve MDC syetem. This paper calculates the DCT coefficients firstly, and then they are compared with the JND thresholds. The data that is less than the JND thresholds can be neglected, which will improve the coding efficiency. Compared with other existing methods, the experimental results of the proposed method are superior.
Lim, JoonHoo;Choi, Kwang Ho;Yoo, Won Jae;Kim, La Woo;Lee, Yu Dam;Lee, Hyung Keun
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.21
no.3
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pp.251-257
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2017
Recently, hybrid positioning system combining GPS, vision sensor, and inertial sensor has drawn many attentions to estimate accurate vehicle positions. Since accurate multi-sensor fusion requires efficient time synchronization, this paper proposes an efficient method to obtain time synchronized measurements of vision sensor, inertial sensor, and OBD device based on GPS time information. In the proposed method, the time and position information is obtained by the GPS receiver, the attitude information is obtained by the inertial sensor, and the speed information is obtained by the OBD device. The obtained time, position, speed, and attitude information is converted to the color information. The color information is inserted to several corner pixels of the corresponding image frame. An experiment was performed with real measurements to evaluate the feasibility of the proposed method.
In an intensively competitive global market, small-and medium-sized firms are puzzled about how to develop sustainable competitive advantages against global rivalries, thus leading satisfactory economic performance. However, despite the roles and contributions of such small-and medium-sized firms in the local community and national economies in Japan, little guidance has been offered to the practical issues related to their strategic behaviors toward global management. To fill this notable knowledge gap, this study aims to investigate the conditions in which how Japanese small-and medium-sized could dominates global market, which is one of key challenges in the literature of small business and entrepreneurship. To obtain better insights to this research area, this study undertakes an in-depth interview survey with I.S.T (Industrial Summit Technology) Corporation that shows off the highest global market share (40 per cent) with seamless polyimide tube product widely used in office automation equipment (e.g., copiers and printers). This method of survey is designed to deeply understand historical considerations about how I.S.T Corporation could dominate in the global market of such seamless polyimide tube product. Based on findings drawn from an interview, this study identifies five major factors enabling I.S.T Corporation to be a competitive global hidden company: vision sharing through founder's entrepreneurship, core competence, strategic network, risk management, and employee engagement. Specifically, to become a global hidden champion, sharing the vision motivating employees to partake in shaping company's future will be the first step on the road to global success through founder's entrepreneurship. However, in order to achieve such a vision, the importance of company's core competence cannot be overemphasized, which differentiates your customer solution with those of competitors. As such, a group of experts will be naturally formed and demonstrates your expertise in the global market, thereby building sustainable competitiveness. On the other hand, to maintain sustainable competitiveness, it is necessary to make up for the weaknesses small-and medium-sized firms suffer from competitive resources while strengthening their own strengths through strategic networks with external organizations. Here, every company has to understand the critical role of risk management, which is essential in this process of being global company so as not to lose your own strengths. Last but not least, do not forget the significant effects of employee engagement in firm performance. To enhance employees' engagement, a company has to create an ideal organization culture which fits into company's history and personality. In doing so, such organization culture can allow the vision and strategy to be implemented into detailed business tactics while facilitating employees to challenge the status quo by experimenting with creative ideas.
Industrial and economical importance of CP(Cellular Phone) is growing rapidly. Combined with IT technology, CP is currently one of the most attractive technologies for all. However, unless we find a breakthrough to the technology, its growth may slow down soon. RT(Robot Technology) is considered one of the most promising next generation technology. Unlike the industrial robot of the past, today's robots require advanced technologies, such as soft computing, human-friendly interface, interaction technique, speech recognition, object recognition, and many others. In this study, we present a new technological concept named RCP(Robotic Cellular Phone), which combines RT & CP, in the vision of opening a new direction to the advance of CP, IT, and RT all together. RCP consists of 3 sub-modules. They are $RCP^{Mobility}$, $RCP^{Interaction}$, and $RCP^{Interaction}$. $RCP^{Mobility}$ is the main focus of this paper. It is an autonomous navigation system that combines RT mobility with CP. Through $RCP^{Mobility}$, we should be able to provide CP with robotic functionalities such as auto-charging and real-world robotic entertainments. Eventually, CP may become a robotic pet to the human being. $RCP^{Mobility}$ consists of various controllers. Two of the main controllers are trajectory controller and self-localization controller. While Trajectory Controller is responsible for the wheel-based navigation of RCP, Self-Localization Controller provides localization information of the moving RCP. With the coordinate information acquired from RFID-based self-localization controller, Trajectory Controller refines RCP's movement to achieve better RCP navigations. In this paper, a prototype system we developed for $RCP^{Mobility}$ is presented. We describe overall structure of the system and provide experimental results of the RCP navigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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