Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.4
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pp.77-81
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2014
This paper propose a method to detect moving object and locating in real time from video sequence. first the proposed method extract moving object by differencing two consecutive frames from the video sequence. If the interval between captured two frames is long, it cause to generate fake moving object as tail of the real moving object. secondly this paper proposed method to overcome this problem by using doppler effects and HSV color model. finally the object segmentation and locating is done by combining the result that obtained from steps above. The proposed method has 99.2% of detection rate in practical and also this method is comparatively speed than other similar methods those proposed in past. Since the complexity of the algorithm is directly affects to the speed of the system, the proposed method can be used as low complexity algorithm for real time moving object detection.
Kim, Hyeong-gwan;Kim, Suho;Jung, JinSeo;Hwang, Sungjae;Jeong, Seol Young
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.229-231
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2021
본 논문은 스테레오 카메라 영상으로부터 물체의 절대 위치를 측정하는 영상 기반 거리 측정 기술의 최적화를 목표로 한다. 기존의 openCV 라이브러리를 이용한 거리 측정 방식은 전체 영상에 대해 깊이를 계산하는 방식이다. 이에 본 논문은 YOLOv4 모델을 적용하여 검출된 특정 물체에 대해서 거리를 추출하여 속도를 향상시키는 방식을 제안하고 기존의 방식과 비교하여 성능을 평가해 보았다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.478-480
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2001
본 논문에서는 실제 도로 영상에서 움직이는 물체를 검출하고 판별하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 영상의 차영상에 적응적 임계간을 적용하여 움직임이 있는 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에 관심의 대상이 되는 물체의 포함 여부를 판별하기 위해 신경망을 사용한다. 신경망의 입력으로 사용되는 특징 벡터들의 차원을 줄이기 위해, 후보 영역의 스케일 공간 웨이블릿 특징 벡터 (scale-space wavelet feature vector)들을 사용한다. 제안된 방법은 비디오 기반의 응용 프로그램에 유용하게 이용될 수 있으며 특히, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.108.1-108.1
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2014
제품의 고성능 사양을 위해 초미소 크기(Nano Size)의 구조를 갖는 제품들이 일상에서 자주 등장한다. 대표 제품은 주변에서 쉽게 접할 수 있는 전자제품의 반도체 칩이다. 반도체 칩 소자 구조는 크기를 줄이는 것 외에도 적층을 통해 소자의 집적도를 높이는 방향으로 진화를 하고 있다. 복잡한 구조로 인해 발생되는 여러 반도체 결함 중에 TSV 결함은 현재 진화하는 반도체 칩의 구조를 대변하는 대표 결함이다. 이 결함을 효율적으로 검출하고 다루기 위해서는 초미소 크기(Nano Size)의 결함을 비파괴적인 방법으로 가시화하고 분석하는 장비가 필요하다. X-ray 시스템은 이러한 요구를 해결하는 훌룡한 한 방법이다. 이 논문에서는 X-ray 시스템의 구성 및 위의 TSV 결함을 검출하고 분석하기 위한 시스템의 특징에 대해 설명을 한다. X-ray 시스템은 크게 X선을 발생시키는 X선튜브와 대상 물체를 투과한 X선을 영상화하는 디텍터, 대상물체의 영상화를 위해 물체를 적절하게 구동시키는 이동장치로 구성되어 있다. 초미소크기(Nano Size)의 결함 검출을 위해서는 X선 튜브, 디텍터, 이동장치에 요구되는 사양의 복잡도, 정밀도는 이러한 시스템의 개발을 어렵게 만든다. 이 논문에서는 이러한 시스템을 개발 시에 시스템 핵심 요소의 특징을 분석한다.
Kim, Kyu-Tae;Koo, Mo-Se;Ko, Young-Jun;Park, Myeong-Suk;Kim, Sang-Hoon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.417-420
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2021
본 논문은 서비스 로봇 분야에서 활용 가능한, ROS기반의 객체검출과 이동 기능을 갖는 6축 로봇 팔의 설계 방법 및 성능 개선결과를 제시한다. 기구설계, 물체검출, 3D좌표생성을 통한 실시간 역 기구학 해석 방법 및 지능적 모터 및 센서 제어 방법 등에 대해 제시하였다. 특히 영상과 센서기반 처리를 통해 고정된 작업반경 내 물체를 지능적으로 검출하고 목표지점까지 이동시키며, ROS기반의 추출된 정보를 이용하여 동작의 오차를 최소화하기 위해 다관절 로봇 팔의 운동을 최적화하여 설계하였으며 다양한 관련 실험을 통해 주요성능을 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.1020-1023
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2017
Viola와 Jones가 제안한 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘은 기존의 물체 검출기에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하여 실시간 물체 검출기로써 좋은 성능을 보인다. 하지만 여전히 많은 계산량 때문에 성능이 낮은 임베디드 환경에서는 실시간 검출에 대한 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위해 모션 검출을 통해 배경 영역을 제거하고 얼굴 영역을 추정한다. 제거된 배경 영역은 AdaBoost 알고리즘의 검출 과정에서 제외되며 추정된 얼굴 영역에 대해서만 검출을 하게 된다. 모션검출은 ${\Sigma}-{\Delta}$(Sigma-Delta) 배경 추정에 기반한 알고리즘을 사용한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.1
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pp.89-96
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2001
In this paper, a noise-tolerant generalized symmetry transform(NTGST) is proposed and implemented as a context-free attention operator for efficient detection of multi-object. In contrast to the conventional context-free attention operator based on the GST in which only the magnitude and the symmetry of the pixel pairs are taken into account, the proposed NTGST additionally takes into account the convergence and the divergence of the radial orientation of the intensity gradient of the pixel pair. Thus, the proposed attention operator can easily detect multiple objects out of the noisy and complex backgrounded image. Experiments are conducted on various synthetic and real images, and the proposed NTGST is proved to be effective in multi-object detection from the noisy and complex backgrounds.
Background modeling and motion detection is the one of the most significant real time video processing technique. Until now, many researches are conducted into the topic but it still needs much time for robustness. It is more important when other algorithms are used together such as object tracking, classification or behavior understanding. In this paper, we propose efficient multi-modal background modeling methods which can be understood as simplified learning method of Gaussian mixture model. We present its validity using numerical methods and experimentally show detecting performance.
This paper describes a method to identify objects for autonomous navigation of an outdoor mobile robot. To identify objects, the robot recognizes the object from an image taken by moving robot on outdoor environment. As a beginning, this paper presents the candidates for a segment of region to building of artificial object, sky and trees of natural objects. Then we define their characteristics individually. In the process, we segment the regions of the objects included by preprocessing using multiple features. Multiple features are HSI, line segments, context information, hue co-occurrence matrix, principal components and vanishing point. An analysis of building identifies the geometrical properties of building facet such as wall region, windows and entrance. The building as intersection in vertical and horizontal line segment of vanishing point extracts the mesh. The wall region of building detect by merging the mesh of the neighbor parallelograms that have similar colors. The property estimates the number of story and rooms in the same floors by merging skewed parallelograms of the same color. We accomplish the result of image segmentation using multiple features and the geometrical properties analysis of object through experiments.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.361-369
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2002
In order to extract motion features from an input image acquired by a static CCD-camera in a restricted area, we need a robust algorithm to cope with noise sensitivity and condition change. In this paper, we proposed an efficient algorithm to extract and track motion features in a noisy environment or with sudden condition changes. We extract motion features by considering a change of neighborhood pixels when moving objects exist in a current frame with an initial background. To remove noise in moving regions, we used a morphological filter and extracted a motion of each object using 8-connected component labeling. Finally, we provide experimental results and statistical analysis with various conditions and models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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