This paper proposes a linear distributed target tracking filter for multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) sharing their passive sensor measurements through communication channels. Different from the conventional nonlinear filtering schemes, the distributed passive target tracking problem is newly formulated within the framework of a linear robust state estimation theory incorporated with a linear uncertain measurement equation including the coordinate transform uncertainty. To effectively cope with the performance degradation due to the coordinate transform uncertainty, a linear consistent robust Kalman filter(CRKF) theory is devised and applied for designing a distributed passive target tracking filter. Through the simulations for typical UAV surveillance mission, the superior performance of the proposed method over the existing schemes of distributed passive target tracking are demonstrated.
Let D be an integral domain with quotient field K, X be a nonempty set of indeterminates over D, * be a star operation on D, $N_*$={f $\in$ D[X]|c(f)$^*$= D}, $*_w$ be the star operation on D defined by $I^{*_w}$ = ID[X]${_N}_*$$\cap$ K, and [*] be the star operation on D[X] canonically associated to * as in Theorem 2.1. Let $A^g$ (resp., $A^{[*]g}$, $A^{[*]g}$) be the global (resp.,*-global, [*]-global) transform of a ring A. We show that D is a $*_w$-Noetherian domain if and only if D[X] is a [*]-Noetherian domain. We prove that $D^{*g}$[X]${_N}_*$ = (D[X]${_N}_*$)$^g$ = (D[X])$^{[*]g}$; hence if D is a $*_w$-Noetherian domain, then each ring between D[X]${_N}_*$ and $D^{*g}$[X]${_N}_*$ is a Noetherian domain. Let $\tilde{D}$ = $\cap${$D_P$|P $\in$$*_w$-Max(D) and htP $\geq$2}. We show that $D\;\subseteq\;\tilde{D}\;\subseteq\;D^{*g}$ and study some properties of $\tilde{D}$ and $D^{*g}$.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제18권2호
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pp.181-192
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2014
In this paper, we propose a robust real-time myocardial border tracking algorithm for echocardiography. Commonly, after an initial contour of LV border is traced at one or two frame from the entire cardiac cycle, LV contour tracking is performed over the remaining frames. Among a variety of tracking techniques, optical flow method is the most widely used for motion estimation of moving objects. However, when echocardiography data is heavily corrupted in some local regions, the errors bring the tracking point out of the endocardial border, resulting in distorted LV contours. This shape distortion often occurs in practice since the data acquisition is affected by ultrasound artifacts, dropout or shadowing phenomena of cardiac walls. The proposed method deals with this shape distortion problem and reflects the motion realistic LV shape by applying global deformation modeled as affine transform partitively to the contour. We partition the tracking points on the contour into a few groups and determine each affine transform governing the motion of the partitioned contour points. To compute the coefficients of each affine transform, we use the least squares method with equality constraints that are given by the relationship between the coefficients and a few contour points showing good tracking results. Many real experiments show that the proposed method supports better performance than existing methods.
The purpose of this study is to build and manage environment models with line segments from sonar range data on obstacles in unknown and varied environments. The proposed method therefore employs a two-stage data-transform process in order to extract environmental line segments from range data on obstacles. In the first stage, the occupancy grid extracted from the range data is accumulated to form a two-dimensional local histogram grid. In the second stage, a line histogram extracted from a local histogram grid is based on a Hough transform, and matching serves as a means of comparing each of the segments on a global line segments map against the line segments to detect the degree of similarity in the overlap, orientation, and arrangement. Each of these tests is formulated by comparing one of the parameters in the segment representation. After the tests, new line segments can be found at maximum-density cells in the line histogram, and they are composed onto the global line segment map. The proposed technique is demonstrated in experiments in an indoor environment.
본 논문에서는 동영상의 장면전환점 중 급진적인 장면전환점인 컷(cut)과 점진적인 장면전환점인 페이드(fade)와 디졸브(dissolve) 구간을 웨이블릿 변환영역에서 검출하는 알고리즘을 제안한다. 웨이블렷 변환을 이용한 기존의 연구들은 공간영역과 변환영역 각각의 특징을 이용하여 장면전환점을 검출한다. 그러나 본 논문은 입력된 컬러영상을 먼저 YW 공간으로 변환하고, Y 성분에 대해 리프팅기법을 적용하여 2 레벨 웨이블릿 변환 후, 변환영역에서 공간영역의 특징이 유지되는 저주파 부대역을 히스토그램 비교하고, 나머지 고주파 부대역에서 추출된 에지 정보를 전체(global), 부분(semi-global), 국부(local) 영역으로 정의하여 웨이블릿 에지 히스토그램 비교를 한다. 모의실험 결과 기존의 방법보다 recall에서는 약 17%, precision에서는 약 18%의 성능향상을 보였으며 점진적인 장면 전환점인 페이드와 디졸브 구간 검출에도 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 엔트로피 가중치와 웨버 대비 도를 이용한 세일리언시 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 기존의 일반적인 방법과 마찬가지로 국부적인 세일리언시를 결정하는 상향식 검출과 전역적인 세일리언시를 구성하는 하향식 검출을 결합하는 구조를 가진다. 먼저, CIE Lab 컬러 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고, 저주파 부밴드에 대하여 웨버 대비도 계산하고 이를 저주파 계수에 부가하여 전역 세일리언시를 구한다. 다음으로, 고주파 부밴드의 엔트로피를 이용한 가중치를 가우시안 필터에 적용하여 국부 세일리언시를 구한다. 마지막으로 국부 세일리언시와 전역 세일리언시의 비선형 결합을 통하여 최종 세일리언시를 검출한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 2개의 영상 데이터베이스에 대하여 모의실험을 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 방법은 우수한 세일리언시 검출 결과를 나타내었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.198-204
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2007
In mobile robotics, ultrasonic sensors became standard devices for collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within both indoor and outdoor environments. The global map building based on multi-sensor data fusion is applied for recognition an obstacle free path from a starting position to a known goal region, and simultaneously build a map of straight line segment geometric primitives based on the application of the Hough transform from the actual and noisy sonar data. We will give an explanation for the robot system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, Hough transform, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Experimental results with a real Pioneer DX2 mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.
본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.78-87
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2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
The intensive dust observation experiment has been performed at Korea Global Atmosphere Watch Center (KGAW) in Anmyeon, Korea during each spring season from 2007 to 2009. Downward and upward hyper-spectral spectrums over the dust condition were measured to understand the hyper-spectral properties of Asian dust using both ground-based Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR) and space-borne AIRS/Aqua. To understand the impact of the Asian dust, a Line-by-Line radiative transfer model runs to calculate the high resolution infrared spectrum over the wave number range of $500-500cm^{-1}$. Furthermore, the radiosonde, a $PM_{10}$ Sampler, a Micro Pulse Lidar (MPL), and an Aerodynamic Particle Sizer (APS) are used to understand the vertical profile of temperature and humidity and the properties of Asian dust like concentration, altitude of dust layer, and size distribution. In this study, we found the Asian dust distributed from surface up to 3-4 km and volume concentration is increased at the size range between 2 and $8{\mu}m$ The observed dust spectrums are larger than the calculated clear sky spectrums by 15~60K for downward and lower by around 2~6K for upward in the wave number range of $800-1200cm^{-1}$. For the characteristics of the spectrum during the Asian dust, the downward spectrum is revealed a positive slope for $800-1000cm^{-1}$ region and negative slope over $1100-1200cm^{-1}$ region. In the upward spectrum, slopes are opposed to the downward one. It is inferred that the difference between measured and calculated spectrum is mostly due to the contribution of emission and/or absorption of the dust particles by the aerosol amount, size distribution, altitude, and composition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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