• 제목/요약/키워드: 볼록 외피

검색결과 4건 처리시간 0.014초

손 이미지의 기하학적 특징을 이용한 중심 검출 (The Center of Hand Detection Using Geometric feature of Hand Image)

  • 김민하;이상걸;조재현;차의영
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
    • /
    • pp.311-313
    • /
    • 2012
  • 본 논문에서는 RGBD(Red Green Blue Depth)센서를 이용하여 얻은 영상의 깊이 정보와 손 이미지의 기하학적 특징을 이용하여 손의 중심을 검출하는 방법을 제안한다. 영상의 깊이 정보와 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손의 기하학적 정보로 손에 대한 볼록 외피(convex hull)를 형성한다. 볼록 외피의 정점들(vertices)의 위치 정보를 이용하여 손의 중심을 찾는다. 손의 중심은 손의 위치를 추적하거나 손가락 개수를 구하는 것 등에 이용될 수 있다. 이러한 응용은 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human Computer Interface)을 이용한 시스템에 적용될 수 있다.

  • PDF

광선 슈팅 문제를 위한 볼록 레이어 트리 (A Convex Layer Tree for the Ray-Shooting Problem)

  • 김수환
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.753-758
    • /
    • 2017
  • 광선 슈팅 문제는 주어진 기하 객체들에 대해서 직선을 따라서 이동하는 광선이 처음으로 부딪히는 객체의 점을 찾는 문제이다. 광선은 보통 질의의 형태로 주어지기 때문에, 이 문제의 일반적인 해법은 다음과 같다. 먼저, 전처리 과정으로, 주어진 객체들에 대한 자료구조를 구축한다. 그 다음, 이 자료구조를 이용하여 각 질의에 대한 답을 빠르게 구한다. 본 논문에서는 x축 상에 놓인 수직 선분들 집합에 대한 광선 슈팅 문제를 고려한다. 본 논문에서는 입력으로 주어진 n개의 수직 선분들에 대해 볼록 레이어 트리라고 부르는 새로운 자료구조를 제시한다. 이것은 수직 선분들의 볼록 외피들의 레이어로 구성되는 이진 트리이다. 이 트리는 O(n log n) 시간과 O(n) 공간의 알고리즘으로 구축되며 구현이 용이하다. 또한 이 자료구조를 사용하여 각 질의를 O(log n) 시간에 수행하는 알고리즘을 제시한다.

선분가시 다각형 내부에 있는 두 점 사이의 최단 경로를 구하는 빠른 알고리즘 (A Fast Shortest Path Algorithm Between Two Points inside a Segment-Visible Polygon)

  • 김수환
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제14권2호
    • /
    • pp.369-374
    • /
    • 2010
  • 다각형 내부에 위치한 두 점 사이의 최단 경로는 다각형의 외부를 지나지 않는 경로 중에서 길이가 가장 짧은 경로를 말한다. 일반적인 단순 다각형에서 최단 경로를 구하는 선형 시간 알고리즘은 매우 복잡한 과정으로 알려진 삼각분할을 전처리과정으로 수행해야 한다. 따라서 이론적으로는 최적인 시간복잡도를 갖지만, 실제적으로는 구현이 어려울 뿐만 아니라 입력의 크기가 매우 크지 않은 한 수행 시간이 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 다각형 내부의 모든 점들을 볼 수 있는 선분이 존재하는 다각형 부류인 선분가시 다각형의 내부에 위치한 두 점 사이의 최단 경로를 구하는 선형 시간 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 삼각 분할을 필요로 하지 않으며, 볼록 외피 구축 등 단순한 절차만으로 구성되어 있어 구현이 용이할 뿐만 아니라 수행 속도도 빠르다

복합특징과 SVM 분류기를 이용한 필기체 숫자인식 (Handwritten Numeral Recognition using Composite Features and SVM classifier)

  • 박중조;김태웅;김경민
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제14권12호
    • /
    • pp.2761-2768
    • /
    • 2010
  • 본 논문에서는 숫자의 전경특징과 배경특징을 이용하고 SVM 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식에서 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 숫자의 전경특징은 숫자의 에지선을 추출한 Kirsch 방향특징과 숫자선 자체를 추출한 projection 방향특징으로 구성되며, 숫자의 배경특징은 숫자의 볼록외피로 부터 추출되는 오목특징이다. 여기서 오목특징은 방향특징에 대해 보완적인 특징으로 작용하여 분류 성능 향상에 기여한다. 인식기로는 RBF 커널을 이용한 SVM 분류기를 사용하고, CENPAMI 숫자특징 데이터베이스를 사용하여 제시된 방법의 성능을 검사하였다. 실험 결과 각기 다른 분류 성능을 갖는 이들 3종의 특징들이 상호 보완적으로 작용하여 인식률 향상에 기여함을 확인할 수 있었으며, 제시된 복합특징에 의해 98.90%의 인식률을 달성하였다.