• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권9호
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• pp.794-806
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• 2017

지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.182-189
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• 2014

본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.55-59
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• 2008

야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.161-166
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• 2008

본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권6호
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• pp.167-174
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• 1998

The ultrasonic test is recognized for its significance as a non-destructive testing method to detect volume defects such as porosity and incomplete penetration which reduce strength in the weld zone. This paper illustrates the defect detection in the weld zone of ferritic carbon steel using ultrasonic wave and the evaluation of pattern recognition by chaotic feature extraction using time series signal of detected defects as data. Shown in the time series data were that the time delay was 4 and the embedding dimension was 6 which indicate the geometric dimension of the subject system and the extent of information correlation. Based on fractal dimension and lyapunov exponent in quantitative chaotic feature extraction, feature value of 2.15, 0.47 is presented for porosity and 2.24, 0.51 for incomplete penetration The precision rate of the pattern recognition is enhanced with these values on the total waveform of defect signal in the weld zone. Therefore, we think that the ultrasonic pattern recognition method of weld zone defects of ferritic carbon steel by ultrasonic-chaotic feature extraction proposed in this paper can boost precision rate further than the existing method applying only partial waveform.

• 한국안전학회지
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• 제26권5호
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• pp.17-22
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• 2011

This study proposes feature extraction method of pattern recognition by evaluation of weld defects in weld zone of titanium. For this purpose, analysis objectives in this study are features of attractor quadrant and fractal dimension. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as porosity of weld zone. These differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique characteristics of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 0.87 and 1.00 in the case of part of 0.5 skip distance and 0.72 and 0.93 in the case of part of 1.0 skip distance were proposed on the basis of fractal dimensions. Attractor quadrant point, feature values of 1.322 and 1.172 in the case of ${\phi}1{\times}3mm$ porosity and 2.264 and 307 in the case of ${\phi}3{\times}3mm$ porosity were proposed on the basis of distribution value. The Proposed feature extraction of pattern recognition in this study can be used for safety evaluation of weld zone in titanium.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.61-67
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• 1985

C.T.(computed topography)에서 쓰이는 단순 역투영법(simple back-projection)이라는 기초적인 재구성방법을 이용한 컴퓨터 시각장치를 개발하였다. 운동입체시(motion stereo vision)의 중요한 요소인 시방향의 연속적인 변화에 착목하여, 곡면체의 수평면에 평행한 윤곽선을 구하고, 일정한 높이로 측정된 이들 각각의 윤곽선을 집적시킴에 의해 결과적으로는 3차원 물체를 정량적으로 계측할 수 있다. 또한, 어떠한 곡선이라도 곡선에 의해서 특징지워 질 수 있음에 착안하였다. 본 논문에서는 미분기하학의 곡률론을 도입하여, 이미 측정된 3차원 곡면물체를 표시하였다. 이로써 목하 연구중인 3차원 곡면물체의 인식에 이 곡률론을 이용하려고 한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.10-19
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• 1989

본 논문에서는 깊이데이타를 이용한 물체의 조형방법을 제안한다. 입력으로 들어온 깊이데이타에서 물체의 형상특징을 추출하기 위하여 $2{\times}2$ 마스크내에서 깊이변화율을 고려한 Z축 기울기를 정의하여 각각의 원시도형(primitive)마다 가지는 크기와 방향특성을 이용하여 표면을 분류한다. 또한 여러개의 원시도형들의 조합으로 되어있는 물체에서는 핵심점을 정의하여 각 원시도형을 분리한다. 나아가 표면영역들간의 공간상의 위치관계를 구하여 인식을 위한 원시도형들간의 상관관계를 추출하였으며 제안된 방법의 유용성을 실험에 의하여 입증한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.703-712
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• 1994

This paper presents an automatic conversion of machining data from the orthographic views of press mold by feature recognition rule. The system includes following 6 modules : separation of views, function support, dimension text recognition, feature recognition, dimension text check and feature processing modules. The characteristic of this system is that with minimum user intervention, it recognizes basic features such as holes, slots, pockets and clamping parts and thus automatically converts CAD drawing details of press mold into machining data using 2D CAD system instead of using an expensive 3D Modeler. The system is developed by using IBM-PC in the environment of AutoCAD R12, AutoLISP and MetaWare High C. Performance of the system is verified as a good interfacing of CAD and CAM when applied to a lot of sample drawings.