• Title/Summary/Keyword: 인공 시각

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Artificial Vision System using Human Visual Information Processing (시각정보처리과정을 이용한 인공시각시스템)

  • Seo, Chang-Jin
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.12 no.11
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    • pp.349-355
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    • 2014
  • In this paper, we propose the artificial vision system using human visual information processing and wavelet. Artificial vision system may be used for the visually impaired person and the machine recognition system. In this paper, we have constructed the information compression process to ganglion cells from the human retina. And we have reconstructed the primary visual information using recovery process to primary visual cortex from ganglion. Primary visual information is constructed by wavelet transformation using a high frequency and low frequency response. In the experiment, we used the faces database of AT&T. And the proposed method was able to improve the accuracy of face recognition considerably. And it was verified through experiments.

Design of an Artificial Emotion for visualizing emotion (감정의 시각화를 위한 인공감정 설계)

  • Ham, Jun-Seok;Son, Chung-Yeon;Jeong, Chan-Sun;Park, Jun-Hyeong;Yeo, Ji-Hye;Go, Il-Ju
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.91-94
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    • 2009
  • 인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프 이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.

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Variation of Optimal Spatial Frequency Range for the Face Recognition as a Function of Eccentricity (이심률에 따른 얼굴인식 최적 공간 주파수 대역의 변화)

  • 김정훈;이성환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.343-346
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    • 1998
  • 공간 주파수 대역 변화로 대표되는 이심률(eccentricity)에 따른 시각 정보처리의 특성 변화는 많은 시각연구에서 보고된 바 있다. 그러나, 연구된 시자극들의 단순성에 의하여 이 특성의 인공시각 기술개발에의 활용에는 어려운 부분이 많았다. 이에 본 연구에서는 실생활에서 쉽게 접하는 얼굴영상을 이용하여 이심률에 따른 공간 주파수 대역 변화를 정량화 하였다. 이 결과는 최근 관심이 고조되고 있는 생물 시각체계의 인공시각 기술개발의 다양한 방면에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Information Processing by Retinal Cells for Artificial Retina (인공망막 구현을 위한 망막세포의 특성에 의한 정보처리)

  • Je, Sung-Kwan;Kim, Kwang-Baek;Cho, Jae-Hyun
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.1
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    • pp.811-815
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    • 2005
  • 최근 선진 각국에서는 시각장애인을 위한 인공 망막 모델구현을 위한 연구가 매우 활발히 진행 중이다. 인공 망막의 여러 기법중 시각피질자극에 의한 방법은 망막손상과 시신경 손상 환자에게 적용할 수 있도록 시피질을 자극한다. 그러나 이 방법은 시각자극전달의 중간단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 시각피질자극방법에 기반하여 인간시각처리와 유사하게 영상의 압축방법을 부과함으로써 세포의 특성을 고려한 모델을 나타낸다. 실험 데이터로는 자동차 번호판 숫자들이며, 인식기는 SOM을 사용하였다. 실험결과, 제안된 인식모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.

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Film Production Using Artificial Intelligence with a Focus on Visual Effects (인공지능을 이용한 영화제작 : 시각효과를 중심으로)

  • Yoo, Tae-Kyung
    • Journal of Korea Entertainment Industry Association
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    • v.15 no.1
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    • pp.53-62
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    • 2021
  • After the first to present projected moving pictures to audiences, the film industry has been reshaping along with technological advancements. Through the full-scale introduction of visual effects-oriented post-production and digital technologies in the film-making process, the film industry has not only undergone significant changes in the production, but is also embracing the cutting edge technologies broadly and expanding the scope of industry. Not long after the change to digital cinema, the concept of artificial intelligence, first known at the Dartmouth summer research project in 1956, before the digitalization of film, is expected to bring about a big transformation in the film industry once again. Large volume of clear digital data from digital film-making makes easy to apply recent artificial intelligence technologies represented by machine learning and deep learning. The use of artificial intelligence techniques is prominent around major visual effects studios due to automate many laborious, time-consuming tasks currently performed by artists. This study aims to predict how artificial intelligence technology will change the film industry in the future through analysis of visual effects production cases using artificial intelligence technology as a production tool and to discuss the industrial potential of artificial intelligence as visual effects technology.

로보트의 시각시스템

  • 최종수
    • 전기의세계
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    • v.33 no.12
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    • pp.726-734
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    • 1984
  • 본고에서는 아직도 연구지향의 성격을 띄고 있는 인공지능로보트의 시각시스템에 관해 기술하였고, 이들의 연구를 바탕으로 하여 needs에 답하는 형식인 응용지향인 산업용로보트의 시각시스템에 관해 언급하였다. 끝으로 필자의 연구실에서 발표한 인쇄악보의 인식에 관해 간단히 소개하였다.

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Deep Learning based Visual-Inertial Drone Odomtery Estimation (딥러닝 기반 시각-관성을 활용한 드론 주행기록 추정)

  • Song, Seung-Yeon;Park, Sang-Won;Kim, Han-Gyul;Choi, Su-Han
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.842-845
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    • 2020
  • 본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.

RLVisualizer: An application for Visualizing Trajectories of Reinforcement Learning Problem (RLVisualizer: 강화학습의 문제의 학습궤적을 시각화하는 응용)

  • Chung, TaeChoong;Tuyen, Le Pham
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.13-14
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    • 2017
  • 딥러닝을 비롯한 전반적인 인공지능에 대한 관심이 뜨겁다. 특정 영역에 영향력을 주었던 과거와 다르게 인공지능의 영향력은 인류문명 전체에 변화를 주고 있다. 예술 분야도 영향을 받고 있는데, 그 중 한 분야는 과학적 실험의 자료를 어떻게 시각화 하느냐의 문제를 풀다가 나오기도 한다. 자료를 시각화하는 것은 실험과정 및 결과를 과학자 및 독자들에게 쉽게 전달하기위한 것이다. 그런데, 그 시각화된 영상 중에는 미적인 아름다움이 있는 경우가 있다. 본 연구자는 강화학습의 정책이 어떻게 개선되고 있는지 보기위해 강화학습의 과정을 시각화 해서 검증하는 시도를 했다. 그 과정에서 만든 자료가 미술적인 관점에서도 아름다움이 있는 작품을 만들 수 있다는 확신이 들어서 강화학습용 디지탈예술 도구를 만들어 작품을 생성해 보았다.

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Visual Verb and ActionNet Database for Semantic Visual Understanding (동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출 및 액션넷 데이터베이스 구축)

  • Bae, Changseok;Kim, Bo Kyeong
    • The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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    • v.14 no.5
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    • pp.19-30
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    • 2018
  • Visual information understanding is known as one of the most difficult and challenging problems in the realization of machine intelligence. This paper proposes deriving visual verb and construction of ActionNet database as a video database for video semantic understanding. Even though development AI (artificial intelligence) algorithms have contributed to the large part of modern advances in AI technologies, huge amount of database for algorithm development and test plays a great role as well. As the performance of object recognition algorithms in still images are surpassing human's ability, research interests shifting to semantic understanding of video contents. This paper proposes candidates of visual verb requiring in the construction of ActionNet as a learning and test database for video understanding. In order to this, we first investigate verb taxonomy in linguistics, and then propose candidates of visual verb from video description database and frequency of verbs. Based on the derived visual verb candidates, we have defined and constructed ActionNet schema and database. According to expanding usability of ActionNet database on open environment, we expect to contribute in the development of video understanding technologies.

Developing and Adopting an Artificial Emotion by Technological Approaching Based on Psychological Emotion Model (심리학 기반 감정 모델의 공학적 접근에 의한 인공감정의 제안과 적용)

  • Ham, Jun-Seok;Ryeo, Ji-Hye;Ko, Il-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.331-336
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    • 2008
  • 같은 상황이라도 사람에 따라 느끼는 감정은 다르다. 따라서 감정을 일반화하여 현재의 감정 상태를 정량적으로 표현하는데 는 한계가 있다. 본 논문은 현재의 감정 상태를 나타내기 위해, 인간의 감정을 모델링한 심리학의 감정 모델을 공학적으로 접근하여 심리학기반 공학적 인공감정을 제안한다. 제안된 인공감정은 심리학을 기반으로 감정발생의 인과관계, 성격에 따른 감정의 차이, 시간에 따른 감정의 차이, 연속된 감정자극에 따른 감정의 차이, 감정간의 상호관계에 따른 감정의 차이를 반영하여 구성했다. 현재의 감정 상태를 위치로 나타내기 위해서 감정장을 제안했고, 감정장 상의 위치와 위치에 따른 색깔로 현재의 감정 상태를 표현했다. 감정상태의 변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화해보기 위해 셰익스피어의 '햄릿'에서 극중 등장인물인 햄릿의 감정변화를 제안된 인공감정을 통해 시각화 해 보였다.

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