• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.568-576
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• 2003

This paper proposes a moving object tracking algorithm by using hierarchical search method in dynamic scenes. Proposed algorithm is based on two main steps: generation step of initial model from different pictures, and tracking step of moving object under the time-yawing scenes. With a series of this procedure, tracking process is not only stable under far distance circumstance with respect to the previous frame but also reliable under shape variation from the 3-dimensional(3D) motion and camera sway, and consequently, by correcting position of moving object, tracking time is relatively reduced. Partial Hausdorff distance is also utilized as an estimation function to determine the similarity between model and moving object. In order to testify the performance of proposed method, the extraction and tracking performance have tested using some kinds of moving car in dynamic scenes. Experimental results showed that the proposed algorithm provides higher performance. Namely, matching order is 28.21 times on average, and considering the processing time per frame, it is 53.21ms/frame. Computation result between the tracking position and that of currently real with respect to the root-mean-square(rms) is 1.148. In the occasion of different vehicle in terms of size, color and shape, tracking performance is 98.66%. In such case as background-dependence due to the analogy to road is 95.33%, and total average is 97%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.8
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• pp.65-75
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• 2013

This paper proposes a method of tracking the hand region and detecting the fingertip using only depth images. In order to eliminate the influence of lighting conditions and obtain information quickly and stably, this paper proposes a tracking method that relies only on depth information, as well as a method of using region growing to identify errors that can occur during the tracking process and a method of detecting the fingertip that can be applied for the recognition of various gestures. First, the closest point of approach is identified through the process of transferring the center point in order to locate the tracking point, and the region is grown from that point to detect the hand region and boundary line. Next, the ratio of the invalid boundary, obtained by means of region growing, is used to calculate the validity of the tracking region and thereby judge whether the tracking is normal. If tracking is normal, the contour line is extracted from the detected hand region and the curvature and RANSAC and Convex-Hull are used to detect the fingertip. Lastly, quantitative and qualitative analyses are performed to verify the performance in various situations and prove the efficiency of the proposed algorithm for tracking and detecting the fingertip.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.6 s.102
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• pp.671-678
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• 2005

In this paper, we suggest an algorithm that allows us to extract the important obbject from motion pictures and then replace the background with arbitrary images. The suggested technique can be used not only for protecting privacy and reducing the size of data to be transferred by removing the background of each frame, but also for replacing the background with user-selected image in video communication systems including mobile phones. Because of the relatively large size of image data, digital image processing usually takes much of the resources like memory and CPU. This can cause trouble especially for mobile video phones which typically have restricted resources. In our experiments, we could reduce the requirements of time and memory for processing the images by restricting the search area to the vicinity of major object's contour found in the previous frame based on the fact that the movement of major object is not wide or rapid in general. Specifically, we detected edges and used the edge image of the initial frame to locate candidate-object areas. Then, on the located areas, we computed the difference image between adjacent frames and used it to determine and trace the major object that might be moving. And then we computed the contour of the major object and used it to separate major object from the background. We could successfully separate major object from the background and replate the background with arbitrary images.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.28 no.9
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• pp.1011-1017
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• 2011

Servo control loops are a core part in the control architecture of machine tools. Servo control loops manage acceleration, velocity and position of all the axes in a machine tool based on commands. The performance of servo control loops sets the basis for quality of production paris and cycle time reduction. First, this paper presents a general control architecture of machine tools and several control schemes in literature, which can be applicable to machine tools control; including Zero Phase Error Tracking Control (ZPETC) and Cross Coupling Control (CCC). After that, modem control strategies to mitigate the problem of high speed machining are reviewed. In high speed machining, high accelerations excite the machine structure up to high frequencies, thereby exciting the structure's modes of vibration. These structural vibrations need to be damped if accurate positioning or trajectory following is required. Input shaping is an attractive option in dealing with structural vibrations. The advantages and drawbacks of using input shaping technique for machine tools are discussed in detail.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.260-261
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• 2008

이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.149-154
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.8 no.3
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• pp.206-216
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• 2013

We investigate the role of contact location information on the perception of local features during contour following in a virtual environment. An absolute identification experiment is conducted under force-alone and force-plus-contact-location conditions to investigate the effect of the contact location information. The results show that the participants identify the local features significantly better in terms of higher information transfer for the force-plus-contact-location condition, while no significant difference was found for measures of the efficacy of contour following between the two conditions. Further data analyses indicate that the improved identification of local features with contact location information is due to the improved identification of small surface features.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.519-521
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• 2015

세라믹 소재 영상에서 결함 영역이 다른 영역보다 명암도가 밝게 나타나는 정보를 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Blurring 기법을 적용하여 미세 잡음을 제거한다. 미세 잡음이 제거된 ROI 영역에서 Median Filter기법을 적용하여 임펄스 잡음을 제거한다. 임펄스 잡음이 제거된 영역에서 Prewit Mask을 적용하여 수평과 수직 에지를 검출하고 검출된 에지에 윤곽선 추적 기법을 적용하여 결함 영역의 경계를 보정한다. 보정된 영상에서 Blob Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법을 8mm와 10mm 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 제안된 검출 방법의 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.440-443
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• 2008

적목 현상은 야간에 플래시를 이용하여 촬영 시 나타나는 현상으로, 대부분 미숙한 사진 촬영 방법으로 인해 많이 발생한다. 이러한 적목 현상은 수정 시에 이미지 틀을 이용하여 제거해야 되며, 이러한 방법은 많은 시간과 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 적목 현상이 일어난 영역을 자동으로 추출하여 제거하는 방법을 제안한다. 적목 영역은 RGB 레벨의 영상을, 각각 YCbCr과 HSI 컬러 공간으로 변환 후에 사람의 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 적목이 존재하는 눈 영역은 색상 정보와 8 방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 적목 영역을 검출한 후에 적목 현상을 제거한다. 제안된 적목 영역 추출 및 제친 방법을 적목 현상이 나타나는 30장의 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 적목 영역 제거에 효과적임을 확인하였다.