본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.
거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.
본 논문은 밀리미터파 라디오미터를 이용한 의료응용의 한 분야인 인체 내부의 밝기온도 측정에 관한 연구이다. 밀리미터파 대역 중에서 Ka - band의 주파수 영역에서 동작하는 렌즈, 직접 검출 수신기, 캘리브레이션 소스 등을 설계 제작하여 라디오미터 시스템을 구성하였다. 밀리미터파 렌즈 초점에 수신안테나를 스캔하는 방식을 통하여 미약한 신호를 수신하였으며, 렌즈 수차를 감소시키기 위해 광선 추적 방법을 사용하여 비구면 렌즈를 설계 하였다. 직접 검출 수신기는 Dicke 타입 수신기 형태로 설계되었으며, 제작된 수신기의 잡음지수는 3.3 dB, 온도감도는 0.1 K으로 측정되었다. 라디오미터의 수신기 교정은 밀리미터파 대역에서 사용가능한 새로운 형태의 블랙바디(Black body)를 제작하여 물체의 등가 잡음온도와 출력전압의 관계를 도출하였다. 제작된 시스템을 이용하여 1.7 m 거리에서 인체의 상반신을 측정하여 약 $38^{\circ}$[C]의 밝기온도를 측정하였다. 적외선 영상과 라디오미터 영상의 비교를 통해 상반신의 밝기온도 영상을 통하여 밀리미터파 라디오미터의 의료응용 가능성을 제시하였다.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 입력되는 3차원의 정지 또는 동적인 입체영상으로부터 색상과 깊이 특징을 결합하여 인간의 피부색상 영역을 강건하게 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 정합 기법을 이용하여 입력된 좌우 영상으로부터 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 화소들을 레이블링하고, 레이블링한 영역 중에서 인간의 피부색상 분포를 가지는 영역들을 실제적인 피부색상 영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 3차원의 특징을 활용한 방법의 성능을 정확도 측면에서 비교 및 평가하였다. 그 결과 제안된 방법은 색상 특징과 깊이 특징을 효과적으로 결합함으로써 기존의 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부색상 영역의 오류를 상당수 제거하는 효과를 가지며, 이로 인해 전반적으로 보다 정확하게 피부영역을 추출하였다.
전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
Control of a multi-fingered robotic hand is usually based on the theoretical analysis for kinematics and dynamics of fingers and of object. However, the implementation of such analyses to robotic hands is difficult because of errors and uncertainties in the real situations. This article presents the control method for estimating the kinematic constraint of an unknown object by active sensing. The experimental system has a two-fingered robotic hand suspended vertically for manipulation in the vertical plane. The fingers with three degrees-of-freedom are driven by wires directly connected to voice-coil motors without reduction gears. The fingers are equipped with three-axis force sensors and with dynamic tactile sensors that detect slippage between the fingertip surfaces and the object. In order to make an accurate estimation for the kinematic constraint of the unknown object, i.e. the constraint direction and the constraint center, four kinds of the active sensing and feedback control algorithm were developed: two position-based algorithms and two force-based algorithms. Furthermore, the compound and effective algorithm was also developed by combining two algorithms. Force sensors are mainly used to adapt errors and uncertainties encountered during the constraint estimation. Several experimental results involving the motion of lifting a finger off an unknown object are presented.
실시간 설치가 가능한 움직이는 물체를 추적하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 연산자 표현과 variation이 알고리즘[10]에 근거하여 fast 알고리즘을 개발하였다. Variational알고리즘에 대한 초기 추정치는 상호 상관 계수가 최대가 되는 위치를 directed search를 통하여 구하였다. 개발한 fast 알고리즘은 먼저 영상을 16개의 작은 부영상으로 분해하고 새로 제시한 움직임 검출 방법과 variational 알고리즘을 각 부영상에 순차적으로 적웅하는 알고리즘이다. 따라서 부영상을 단위로 하는 recursive 알고리즘이다. 개발한 알고리즘은[10]자 비교하여 평균 7대 1 정도의 계산상의 이득을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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