• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.821-831
• /
• 1999

3차운 물체 인식 중 오목과 볼록을 갖고 있는 물체의 인식은 대단히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 물체의 인식을 위한 피처(Feature)의 추출 방법으로 오픈-볼(Open-Ball)을 제안한다. 이 새로운 방법은 물체의 크기, 이동고 회전에 불변성을 갖는 피처(Feature)를 생성하는 것뿐만이 아니라, 비교되는 물체를 인식하는 것을 상대적인 닮음 정도 측정으로 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.741-744
• /
• 2004

본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.437-440
• /
• 2001

본 논문에서는 지문인식 시스템에 있어서 중간 단계인 Reference Point를 검출하는 방법을 제안하려고 한다. Reference Point는 지문 인식 방법들인 Minutiae 매칭 방법[1]과 Gabor filter를 사용한 Filterbank 방법[2]을 적용함에 있어서 feature를 추출할 때 사용되는 기준이 되는 Point이다. 그래서 동일인에 대해서는 항상 불변하고 정확한 위치를 찾아내는 정도가 지문 인식 시스템의 인식률에 크게 영향을 미치게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Gray Image에서 직접 Statistical한 방법을 사용하여 지문의 방향 분포를 구하고 이러한 방향 분포도로부터 얻어진 정보를 바탕으로 각 방향간의 거리를 측정하여 모든 방향 성분을 동일하게 유지하는 Reference Region을 찾게 된다. 이렇게 추출된 Reference Region내에서 SED(Statistical Equi-Distance)를 최대로 하는 좌표값을 Reference Point로 결정하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
• /
• pp.219-222
• /
• 2009

최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제15권8호
• /
• pp.678-688
• /
• 1990

본 논문에서는 pSDF(projection synthetic discriminant function) 공간불변 필터 개념을 적용하여 기준 이미지를 구현하고, 공간 평면 상관기인 이진 결합 변환 상관기를 이용하여 동일 클래스 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 변환상관기를 이용한 광 패턴 인식 실험을 한 결과, 동일 클래스 인식인 경우 4.1~9.6% 오차 범위내에서 상관 첨두치 세기가 일정하게 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.267-274
• /
• 2005

본 논문에서는 별도의 센서 없이 영상만을 이용하여 실시간으로 손 영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 손은 모양이 매우 복잡하기 때문에 2차원 모양의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 영상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 모양제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 또한 에지방향성 데이터를 이용하기에 주성분 공간 생성 시간을 현저히 줄이게 되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.319-326
• /
• 2009

본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상에서 방향이 틀어지는 경우에도 인식을 가능하게 하기위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 제작에 사용 할 수 있다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제23권1호
• /
• pp.129-158
• /
• 2020

본 연구에서는 고등학교 2학년 학생 3명을 대상으로 기하 영역의 두 가지 과제를 제시하여 학생들이 문제 상황에서 문제해결 초기에 갖는 이미지의 특성을 파악하고 각 학생들의 이미지가 문제를 해결하는 동안 어떻게 변화하며 영향을 미치는지 밝히고자 하였다. 첫 번째 과제에서 학생 A는 문제해결 과정 초기에 정적인 이미지(유형1)를 가지고 있었지만, 후에 동적이면서도 문제 상황에서의 양들 사이의 불변의 관계를 인식한 유형3으로 발전하였고 학생 B와 학생 C는 문제해결 과정 전반에 걸쳐 유형3으로 관찰되었다. 첫 번째 과제에서 학생 B와 학생 C의 문제맥락에 대한 이미지에 차이점이 발견되지 않았지만 두 번째 과제에서는 분명한 차이를 드러내었다. 두 번째 과제에서 학생 B와 학생 C 모두 문제맥락에 대한 동적인 이미지를 가지고 있었지만 학생 B의 경우 양들 사이의 불변의 관계를 인식하지 못하였고 학생 C는 불변의 관계를 인식하는 잘 발달된 양적 구조를 가지고 있었다. 이에 따라 각 과제의 문제해결 성공 여부가 좌우되었는데, [과제1]에서는 문제 상황에서의 양들에 대한 동적인 이미지를 갖고 이론적 일반화 수준에 도달했는지의 여부에 의해서, [과제2]의 경우에는 문제 상황에서의 두 양에 대한 공변 추론 수준에 따라 학생들 간의 차이가 발생하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.23-31
• /
• 2002

본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 얼굴 표정을 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 얼굴 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는다. 얼굴 표정을 인식하기 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 두 과정으로 나뉘어진다. 특징벡터는 얼굴 화상에 대하여 추정된 깁스분포를 바탕으로 수정된 2-D 조건부 모멘트로 구성된다. 얼굴 표정인식 과정에서는 패턴인식에 널리 사용되는 이산형 HMM를 사용한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여 4가지의 얼굴 표정 인식 실험을 Workstation에서 실험한 결과, 제안된 얼굴 표정 인식 방법이 95% 이상의 성능을 보여주었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.795-800
• /
• 2008

카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.