• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.993-1001
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• 2011

Unmanned ground vehicle for facility protection mostly uses model of territory for autonomous navigation. However, modeling of territory using several sensors is highly time consuming and sometimes inefficient for road application. Therefore, an estimation of drivable path based on features of road is required for high speed autonomous navigation on road. In this paper, an estimation method of drivable path using camera and 2D laser rangefinder is proposed. First, a vanishing point is estimated based on image data from CCD camera. Second, a road width is estimated based on range data from 2D laser rangefinder. Finally, the drivable path is estimated by fusing the vanishing point and the road width. The proposed method is tested on both well-structured road and unpaved road like cross-country situation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.517-525
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• 2006

본 논문에서는 영상 감시 시스템의 중요한 조건인 주위의 조명 광이 변화하는 환경 하에서도 감시의 효율 개선할 수 있는 알고리듬을 고안하고 이를 실험을 통하여 확인하였다. 감시 시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나인 카메라로 들어오는 조명광의 변화에 대처할 수 있는 영상처리 기법으로서 기존의 감시 시스템들은 이러한 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 실제로, 영상 감시시스템에 미치는 영향들로는 야간의 미약한 영상정보 그리고 조명의 반사나 등이 있으며, 이러한 영향은 정확한 물체를 인식하는데 많은 오차를 발생시킨다. 특히 야간영상에서 미약한 영상정보와 노이즈로 인한 오차특성은 감시 시스템의 성능을 가늠할 정도로 그 영향이 크다. 따라서 본 논문에서는 조명광의 변화에 강인한 필터를 설계하고, 히스토그램 분석과 가보 필터를 이용하여 효과적으로 이 동물체를 인식 및 추적 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 그 결과 조명 광이 좋은 상태인 주간에는 인식률이 이동 물체의 수에 대하여 약간의 차이가 있으나, $92\sim100%$의 인식률을 보였고, 야간의 경우 조명이 미약한 상태에서도 $80\sim90%$의 인식률을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.