Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권4호
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pp.512-519
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2012
본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.
본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징 값을 얻을 수 있다. 이러한 특징 값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징 값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음, 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징 값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.
지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
본 논문에서는 pSDF(projection synthetic discriminant function)공간 불변 필터 개념을 적용하여 기준 이미지를 구현하고, 공간 평면 상관기인 이진 결합 변환 상관기를 이용하여 동일 클래스 인식 및 클래스 판별을 위한 광 패턴 인식을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 이진 결합 변환 상관기가 기존의 결합 변환 상관기보다 상관 첨두치 세기, 상관 첨두치 세기대 부로브비, 신호대 잡음비, 상관폭 부분에서 뛰어난 상관 특성을 보였다. 이진 결합 변환 상관기를 이용한 광 패턴 인식 실험을 한 결과, 동일 클래스 인식인 경우 $4.1~9.6{\%}$ 오차 범위 내에서 상관 첨두지 세기가 일정하게 나타났으며, 클래스 판별인 경우 두 클래스간의 상관 첨두지 세기가 2배 차이가 나서 판별 능력이 우수함을 알 수 있었다.
This paper describes the development of a vision-aided position and orientation recognition system for automatically adjusting electronic tuners which control the waveform by rotating variable resisters. The position and orientation recognition system estimates the center and the angle of the tuner grooves so that the main controller may correct the difference from the ideal position and thereby manipulate the variable resisters automatically. In this paper a robust algorithm is suggested which estimates the center and the angle of the tuner grooves fast and precisly from the source image with lighting variance and video noise. In the algorithm morphological filtering, 8-chain coding, and invariant moments are sequentially used to figure out image segments concerned. The performance of the proposed system was evaluated using a set of real specimens. The results indicate the system works well enough to be used practically in real manufacturing lines. If the system adopts a high speed frame grabber which enables real time image processing, it can also be applied to positioning of robot manipulators as well as automated PCB adjusters.
특징 기반 영상 인식 방법은 객체의 특징을 이용하므로 템플릿 정합에 비해 고속으로 수행될 수 있다. 불변 특징 기반의 파노라마 생성은 영상 인식의 한 응용으로서, 두 영상 간의 특징점 정합에 많은 처리 시간이 필요하다. 본 논문에서는 특징 강도 정보를 이용하여 특징점 정합 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. SURF 알고리즘으로 특징점들을 추출한 후, 특징 강도 정보를 계산하여 강한 특징점들을 선택하여 특징 정합에 사용한다. 특징 강도가 강한 특징점들은 그렇지 않은 특징점들 보다 더 의미 있다고 볼 수 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법은 특징 강도 정보를 사용하지 않았을 때보다 40% 이상 처리 속도의 향상을 보였다.
본 논문의 목적은 Cabri II 를 이용하여 형식적이고 연역적인 증명수업 방법의 대안을 찾는 데 있다. 형식적인 증명을 하기 전에 탐구와 추측을 통한 발견과 그 결과에 대한 비형식적인 증명 활동을 강조한다. 역동적인 기하소프트웨어인 Cabri II 는 작도가 편리하고 다양한 예를 제공하여 추측과 탐구 그리고 그 결과의 확인을 위한 풍부한 환경을 제공할 수 있으며, 끌기 기능을 이용한 삼각형의 변화과정에서 관찰할 수 있는 불변의 성질이 형식적인 증명에 중요한 역할을 한다. 또한 도형에 기호를 붙이는 활동은 형식적인 증명을 어렵게 만드는 요인 중의 하나인 명제나 정리의 기호적 표현을 보다 자연스럽게 할 수 있게 해 준다. 그러나, 학생들이 증명은 더 이상 필요 없으며, 실험을 통한 확인만으로도 추측의 정당성을 보장받을 수 있다는 그릇된 ·인식을 심어줄 수도 있다. 따라서 모든 경우에 성립하는 지를 실험과 실측으로 확인할 수는 없다는 점을 강조하여 학생들에게 형식적인 증명의 중요성과 필요성을 인식시킬 필요가 있다. 본 연구에 대한 다음과 같은 후속연구가 필요하다. 첫째, Cabri II 를 이용한 증명 수업이 학생들의 증명 수행 능력 또는 증명에 대한 이해에 어떤 영향을 끼치는지 특히, van Hiele의 기하학습 수준이론에 어떻게 작용하는 지를 연구할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서 제시한 Cabri II 를 이용한 증명 교수학습 방법에 대한 구체적인 사례연구가 요구되며, 특히 탐구, 추측을 통한 비형식적인 중명에서 형식적 증명으로의 전이 과정에서 나타날 수 있는 학생들의 반응에 대한 조사연구가 필요하다.
본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.
게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징 정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보는 카메라의 시점에 종속적인 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위한 노력으로 3차원 정보를 획득하려는 연구가 진행되고 있으나 이는 카메라와 사람간의 거리, 카메라 파라미터 등 부가적인 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 카메라 시점에 종속적인 게이트 인식의 단점을 해결할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 실루엣 영상으로부터 걷는 방향을 찾아내고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 측면 시점의 영상으로 재구성하면, 시점 변화에 비종속적인 게이트 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위하여 실추엣 영상의 폭과 높이 변화를 비교하였다 실험을 통해 제안한 방법을 적용할 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 특징 변화가 적음을 확인하였고, 특히 보폭 통의 게이트 특징 정보가 일정한 값을 유지함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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