• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.25 no.7
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• pp.836-843
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• 1988

For the efficient recognition of Korean alphabets, a new procedure which is applicable for the generation of phase filters with reduced resolution requirements and capable of implementing distortion tolerant pattern recognition is proposd. The performance of these filters and their advantages for Korean alphabets recognition is demonstrated.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2330-2332
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• 2000

In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composites and invariant moment vector and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing data were 99% and 93%, respectively.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.12
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• pp.1833-1840
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• 2013

A golf ball collecting robot in a golf ball driving range has been recently required because it is safer and more economic than a human being. In this paper, the golf ball recognition and distance estimation system based on a neural network and OpenCV is developed for the robot. The simulation results show that the recognition ratio is over 87% for the distance of less than 120cm and accurate rate for distance estimation is over 85% for golf balls in 30-180cm from a webcam.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1931-1932
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• 2006

로봇이 어떤 물체를 인지하고 그 물체에 대해 어떤 작업을 하고자 할 때 특정 물체의 인식 문제, 3차원 정보를 획득하는 문제, 자세를 추정하는 문제 등 해결해야 될 문제들이 있다. 물체를 인식하는 과정에서는 주위 배경과 물체의 크기의 변화, 회전, 가려짐 등으로 인해 물체 인식을 어렵게 만드는 요소들이 있다. 2차원 이미지를 통해 3차원 정보를 추출하는 과정은 일반적으로 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 이미지를 통해 얻는다. 이 때 좌우 영상간의 매칭의 과정이 필요하다. 자세 추정의 문제는 카메라 좌표와 물체의 좌표간의 관계를 알아야 한다. Visual Servoing을 어렵게 만드는 많은 요인들이 있으며 본 논문에서는 물체의 크기, 회전, 이동에 불변인 디스크립터(descriptor)를 사용하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 통해 3차원 물체의 인식과 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 또한 자세 추정을 위해 2차원 Keypoint들의 매칭을 3차원 정보를 통해 검증하는 방법을 제시한다. (SIFT에 의해 추출된 point를 Keypoint라 명한다.)

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.9C
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• pp.876-883
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• 2003

In this paper, we propose an algorithm for organ recognition in ultrasound images using log power spectrum. The main procedure of the algorithm consists of feature extraction and feature classification. In the feature extraction, as a translation invariant feature, log power spectrum is used for extracting the information on echo of the organs tissue from a preprocessed input image. In the feature classification, Mahalanobis distance is used as a measure of the similarity between the feature of an input image and the representative feature of each class. Experimental results for real ultrasound images show that the proposed algorithm yields the improvement of maximum 30% recognition rate than the recognition algorithm using power spectrum and Euclidean distance, and results in better recognition rate of 10-40% than the recognition algorithm using weighted quefrency complex cepstrum.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.8
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• pp.1433-1445
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• 1994

In this paper, an coherent optical correlator system based on the off-axis projection synthetic discriminant funtion (OA-pSDF) was analyzed and implemented optically. The filter was synthesized by combining conventional pSDF with single reference plane wave multiplexing. Synthesized pSDF were transformed to binary phase only filters (BPOFs) and fabricated as computer generated holograms(CGHs), which was used in the real time optical correlator system instead of using expensive spatial light modulators(SLMs). From the characteristic test, it was found that OA-pSDF showed distortion invariance and good performances in discrminating subset images. The proposed OA-pSDF BPOF could overcome the limitations of conventional BPOFs : that is distortion variance such as acale and rotation, especially out of plane variance.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1044-1049
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• 2006

얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.5
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• pp.1357-1366
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• 1998

In this paper, we propose the method that extract shape features using the DCT(Discrete Cosine Transform) via simple invariant normalization. To retrieve effectively, we used measures, circularity and eccentricity, as filters to reduce the number of retrieved images. The experimental results show that our method is better than the methods of Fourier Descriptors and Moment Invariant for various leaf images.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.10
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• pp.194-202
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• 1999

A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.57-60
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• 2005

본 논문에서는 대화형 증강 현실을 위한 간단하고 유용한 방법을 제안한다. 대화형 증강 현실을 구현하기 위한 가장 일반적인 방법은 ARToolkit 라이브러리를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 ARToolkit 라이브러리의 기능을 그대로 사용하지만 ARToolkit 라이브러리에서 사용하는 그래픽 마커를 라이브 마커로 대체한다. 따라서, 그래픽 마커를 사용할 때보다 직관적이면서도 편리한 사용자 인터페이스를 제공해 줄 수 있다. 단, 라이브 마커를 사용하기 때문에 ARToolkit 라이브러리의 마커인식(Identification)을 위한 패턴 매칭 기술은 사용될 수 없으므로, 보다 정교한 객체 인식(object recognition) 기술이 요구된다. 본 논문에서는 원근 변환(perspective transformation)에 불변한 특성을 가지는 ART 기술자(Angular Radial Transform descriptor)를 사용한다. ART 기술자에 대한 간단한 성능 검증을 통해 라이브 마커에 적용 가능성을 확인하였고, 다양한 실험을 통해 라이브 마커의 효용성을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 라이브 마커는 기존의 ARToolkit 사용자들에게 발전된 인터페이스 개념을 제공함으로써, 다양한 증강 현실의 구현에 응용될 수 있으리라 기대된다.