• 제목/요약/키워드: 동작 검출

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동작 검출과 피부색 검출을 이용한 손 검출 (Hand Detection Using Motion Detection and Skin Detection)

  • 이상협;손금영;김상민;김현태
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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    • pp.297-298
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    • 2016
  • 본 논문에서는 손을 보다 효과적으로 인식하기 위해 동작 검출과 피부색 검출을 이용하여 인식하는 시스템을 제안한다. 단순히 피부색만을 이용하여 손을 인식하는 경우 피부색과 유사한 색상의 물체나 다른 신체 부위를 인식하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동작 검출을 이용하여 움직이는 물체만을 손이라고 가정하였다. 이렇게 가정을 하고 피부색 검출과 동작 검출을 이용하여 인식하는 경우 신체부위를 제외하고는 거의 검출되지 않는다. 그리고 인식된 영역마다 뼈대를 찾아 손을 검출한다. 조명이나 주변 환경에 최대한 영향을 적게 받기위해 시스템을 설계하였으며 단순 피부색 검출을 이용한 손 검출보다 좋은 성능을 발휘하며 손가락의 개수와 손 모양, 손 추적까지 응용할 수 있다.

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카메라의 동작을 보정한 장면전환 검출 (Shot Transition Detection by Compensating Camera Operations)

  • 장석우;최형일
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권4호
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    • pp.403-412
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    • 2005
  • 본 논문에서는 비디오 데이터로부터 장면 사이의 경계를 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하는 장면전환 검출 방법을 제안한다 제안한 장면전환 검출 방법은 급진적인 장면전환인 컷(cut)과 점진적인 장면전환인 페이드(fade) 및 디졸브(dissolve)를 검출한다. 본 논문에서는 영상 내에 포함된 카메라의 동작 정보를 이용하여 영상을 보정하고, 보정된 영상으로부터 특징을 추출하여 장면전환을 검출한다. 따라서 카메라의 동작으로 인해 기인하는 여러 가지 오 검출을 방지한다. 또한, 영상을 보정하는 과정에서 지역적인 이동 물체의 동작을 제거하므로 이동 물체의 동작으로 인해 기인하는 장면전환의 오 검출도 방지한다. 실험에서는 다양한 비디오 데이터를 입력 받아 기존의 장면전환 검출 방법들과 제안한 방법의 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

깊이 정보를 이용한 실시간 비전 센서 기반 낙상 위험 검출기 (Real-Time Vision Sensor-based Unexpected Fall Risk Detector Using Depth Information)

  • 이영숙;정완영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.476-477
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    • 2011
  • 본 논문에서는 홈 헬스케어 환경에서 위험 동작이 발생할 경우 이를 검지하는 방법으로, 물체 검출을 위해 입력받은 영상으로 부터 배경모델을 생성하여 이를 이용해 관심 물체를 검출한다. 검출된 물체 영역 내에서 중심점의 주변 탐색을 통해 관심 물체를 추적하며, 관심 물체의 모멘트 분석 정보와 깊이 정보를 활용하여 정상 동작이 아닌 낙상과 같은 비정상적인 위험 동작이 발생되었을 경우 검출할 수 있다. 기존 비전 센서 기반 방법들은 2차원 영상 정보를 이용하기 때문에 다양한 낙상 동작에 대해 낮은 검출율을 보이고 있다. 이에 대한 개선책으로 깊이정보를 활용하여 검출함으로써 신뢰성있는 검출율을 보여주는 실시간 비전 센서 기반을 둔 위험 낙상 검출기를 제안한다.

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계층적 프레임 탐색을 이용한 MPEG 비디오 분할 (MPEG Video Segmentation using Hierarchical Frame Search)

  • 김주민;최영우;정규식
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.215-218
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    • 2000
  • 디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.

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퍼지 가비지 모델과 사용자 적응을 이용한 의미 있는 동작 검출 (Gesture Spotting using Fuzzy Garbage Model and User Adaptation)

  • 양승은;박광현;장효영;도준형;허성회;변증남
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.681-687
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    • 2007
  • 첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.

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평균값을 이용한 통합형 카메라 동작 추출 시스템 개발 (A Hybrid System for Extracting Camera Motion from Average Projected Image)

  • 한규서;이재연;정세윤;배영래
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.777-780
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    • 2001
  • 동영상 검색 및 관리 기술의 필요성 증가에 따라 동영상 검색 기법들이 제안되고 있으며, 특히 내용 기반 검색 기법에 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 요소중의 하나인 카메라 동작 검출을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상의 평균값을 이용하여 제작된 투영 영상상에서 추출된 edge 의 방향 성분으로 구성된 optical flow 에 따라 적절한 카메라 동작을 검출한다. 효과적인 카메라 동작 요소 검출을 위하여 평균값으로 구성된 투영 영상을 검출하고자 하는 카메라 동작 요소에 따라 달리 제작한다. 투영 영상은 전체적인 영상에 대하여 제작하는 방법과 sub-block 으로 나눈 영상에 따라 각 블록별로 제작하는 방법으로 나누어진다.

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확률전파를 이용한 구성요소기반 인체 추적 (Component-Based Human Body Tracking Using Density Propagation)

  • 차은미;이경미
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.549-552
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    • 2006
  • 본 논문에서는 인체의 각 구성 요소별로 추적하여 사람의 동작을 추적하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상정보를 이용하여 구성요소를 검출한다. 본 논문에서는 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 5가지 구성요소를 검출하여 추적하였다. 이렇게 검출된 구성요소는 개별적으로 확률전파에 의해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적결과는 융합을 통해 전체 인체의 동작을 추적할 수 있다. 제안하는 인체동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작에 적용되었다.

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자가용전기설비 사고사례-<사고예>PT, CT 에 관한 것 변류기(CT)의 단자에서 불꽃이-

  • 대한전기협회
    • 전기저널
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    • 7호통권127호
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    • pp.100-102
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    • 1987
  • 변류기는 자가용 수전설비에서는 계측과 보호계전기를 동작시키기 위해 필요한 것이다. 변류기 중 CT라고 하는 것은 회로의 전류를 검출하여 전류계, 전력계, 역률계 등에 접속되는 외에 과전류계전기를 동작시켜 과부하나 단락사고시에 회로를 차단하여 고압기기를 보호한다. 또한 ZCT (영상변류기)는 지락전류는 검출하여 지락계전기를 동작시키는 역할을 한다. 여기서는 이와 같이 중요한 역할을 하는 변류기의 고장사례이다.

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움직임 벡터를 이용한 히스토그램 장면 전환 검출 기법의 개선 (Improving Histogram Scene Change Detection Method Using Motion Vector)

  • 한영욱;정성일;김성재;이시영;김승호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.410-412
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    • 1999
  • 히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.

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Sub-Block 투영 영상을 이용한 카메라 동작 검출 방법 (A Camera Operation Detection using Projected Image on Sub-Blocks)

  • 한규서;이재연;정세윤;배영래
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.367-369
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    • 2001
  • 멀티미디어 환경의 발전에 따라 동영상에 대한 효과적인 검색 및 관리와 CG와 일반 영상의 합성을 위하여 영상 내의 카메라 동작 요소 검출 기법이 필요하다. 본 논문에서는 sub-block당 투영 영상을 이용만 카메라 동작 요소 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 sub-block당 평균값을 이용만 투영 영상상에서 각 sub-block 내에서의 x, y 방향 이동 성분을 구하여 이를 통한 Optical flow를 얻는다. 제안하는 방법은 기존의 block-matching을 통하여 optical flow를 얻는 방법보다 계산량의 감소와 계산 속도의 증가를 나타낸다. 실험 결과에서는 제안하는 방법에 의하여 얻은 optical flow를 보여주며 예측도의 증가를 보여준다.

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