• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1910-1911
• /
• 2011

본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 물체 감시 및 비정상 행위의 판단을 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 물체의 감시를 위해 SIFT 알고리즘에 기반으로 감시 물체의 특징 정보를 DB화 하고, 히스토그램(Histogram)기법을 활용하여 감시지역을 설정한다. 또한 인간의 행동 및 비정상 행위를 판단하기 위하여, 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 입력된 영상에서의 인간의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점을 바탕으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 인간의 움직임을 보다 정확하게 표현할 수 있는 특징벡터를 생성하였다. 생성된 특징벡터를 기반으로 퍼지분류기를 이용하여 인간의 행동을 분류하고, 생성된 특징벡터와 특정물체의 거리를 기반으로 인간의 비정상행위를 판단한다. 제안된 방법은 실험을 통해 시스템의 응용 가능성을 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.285-288
• /
• 2007

3차원 초음파 센싱에 의해 획득한 데이터로부터 물체의 부피를 자동으로 측정하고 분류적재 관리하는 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현한다. 부피측정은 3개의 초음파 센서에서 획득한 데이터에서 높이와 폭은 물체가 컨베이어를 통과할 때 3 값을 기준 값과 비교하여 측정하고 길이는 물체가 처음 감지된 시점부터 범위를 벗어날 때까지의 시간을 물체의 이동속도에 대입하여 측정한다. 또한 센서의 온도 변화에 속도가 변하기 때문에 환경에 따라 보정하고 물체가 정방향이 아닐 경우 센싱값을 평균하여 오차를 줄인다. 실험은 직육면체를 기준하였으며 포장된 물류를 크기별로 분류하고 창고 및 이동체에 적재 할 경우 실용적으로 활용가능성을 높인다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.187-195
• /
• 1992

본 논문에서는 입력으로 들어온 레이지 데이터에서 표면곡률을 계산하여 물체의 형상정보를 추출하는데 있어서 형상을 분류하기 위해 필요한 임계값을 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이는 우선 입력으로 들어온 레인지 데이타에서 평균곡률과 가우스곡률 등과 같은 표면곡률을 계산한다. 그 후 계산된 표면곡률값의 범위에 따라 물체의 형상특징을 분류하게 되는데 이때 임계값을 잘못 선정하게 되면 물체의 형상을 잘못 분류하게 되어 물체를 오인식하게 되는 문제점을 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 통계적인 관점에서 표면이 평면인 경우 평균곡률과 가우스곡률이 동시에 0으로 간주될 수 있는 신뢰영역을 도출할 수 있는 방법을 제안하고자 하며, 경험적으로 정한 임계값과 본 논문에서 제안한 임계값으로 선정한 결과를 비교함으로써 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
• /
• pp.47-48
• /
• 2013

본 논문에서는 이동 카메라 환경에서 이동물체 추적을 위한 영상 분할에 대하여 연구하였다. 입력영상으로 부터 이동물체영역을 분할하기위하여 입력영상에 대하여 윤곽선을 구한 다음 윤곽선 영역에 대하여 BMA을 이용하여 이동벡터를 구한다. 구해진 이동벡터를 같은 특성의 벡터들을 분류하여 이동물체를 분할한다. 제안된 알고리즘이 다중 이동물체의 분할이 가능하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
• /
• pp.197-202
• /
• 2006

본 논문에서는 퍼지 신경회로망을 사용하여 영상에서 물체를 배경으로부터 추출해내는 방법을 제시하였다. 퍼지 신경회로망의 vigilance parameter를 조정하여 영상을 2개의 클래스로 분류하고, 물체 영역과 배경영역의 Cb와 Cr의 대표값을 추출하였다. 제안한 방법을 사용하여 물체색상의 위치 및 크기와 밝기에 상관없이 물체영역을 추출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.100-103
• /
• 2015

본 논문에서는 실내에서 RGBD 영상을 이용하여 물체를 검출하는 방법을 제안한다. 특정 물체가 아닌 일반적인 여러 가지 물체에 대한 특징을 규정하기 어려우므로 본 논문에서는 영상 정보에 의존하기 보다 물체와 픽셀의 기하학적 구조에 기반하여 물체를 검출한다. 우선 컬러 정보를 이용하여 대략적인 영상 영역분할을 하고 이를 같은 레이블로 분류하여 물체와 배경의 후보를 얻는다. 대체로 실내 환경에서 바닥은 평면이라 가정할 수 있으므로 바닥의 평면 모델을 만들어서 물체 후보에서 이를 제외시킨다. 또한, 물체에 대한 간단한 가정을 통해 바닥 이외의 배경 역시 물체와 구분하여서 물체 후보들을 가려낸다. 최종적으로 3 차원 공간에서 가까이 위치하는 레이블을 하나로 통합하는 과정을 통해 최종적인 물체 영역을 검출하고 이를 bounding box 로 표시한다. 직접 촬영한 몇몇 실내 RGBD 영상에서 실험한 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 물체 검출 성능이 좋은 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
• /
• pp.184-188
• /
• 1999

최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.20-25
• /
• 2000

본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.143-150
• /
• 2010

무마커 증강현실 시스템은 실내나 옥외 환경에서 자연 물체를 인식하고 매칭하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비주얼 서술자와 코드북을 사용하여 특징을 추출하고 자연 물체를 인식하는 기법을 제안한다. 증강현실 응용은 동작 속도와 실시간 성능에 민감하기 때문에, 본 연구에서는 멀티 클래스의 자연 물체 인식에 초점을 두었으며 분류와 특징 추출 시간을 줄이는 것을 포함한다. 훈련과 테스트 과정에서 자연 물체로부터 특징을 추출하기 위해 SIFT와 SURF을 각각 사용하고 그들의 성능을 비교한다. 또한, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 다차원의 특징 벡터들로부터 비주얼 코드북을 생성하고 나이브 베이즈 분류기를 이용해 물체를 인식한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
• /
• pp.117-120
• /
• 2002

본 논문에서는 정지 영상에서 물체를 검출하는 방법을 제안한다 제안하는 방법은 먼저 정지 영상 내에서 찾을 물체에 대해서 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿은 웨이블렛 변환의 특징을 토대로 중요한 특징 벡터만 한곳에 모이게 된다. 그 중요한 특징 벡터를 모아놓은 템플릿을 토대로 영상 검색을 하는 것이다. 예를 들어 영상 내에서 보행자를 찾는다면, 보행자 영상을 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿을 토대로 영상 내에서 보행자를 검색할 수 있는 분류자를 만든다. 검색한 영상 내에서 보행자랑 유사한 Positives를 이미 만들어진 분류자를 통해서 찾으면 찾은 결과를 가지고 만들어진 템플릿에 비교를 한 후 최종적으로 보행자를 찾아내는 시스템이다. 이 시스템은 꼭 보행자뿐만 아니라 사용자가 검색하기 원하는 물체를 웨이블렛을 통해서 템플릿화 해 놓으면 물체를 효과적으로 검색 할 수 있다.