• 제목/요약/키워드: 특징형상인식

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복수 모델영상의 상위도 패턴을 이용한 손형상 인식 (Hand Shape Recognition with Disparity Pattern of Multiple Model Images)

  • 이칠우
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.400-408
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    • 1999
  • 본 논문에서는 복수 모델영상 간의 휘도치의 차이(이를 상위도라고 정의함)를 기본으로 영상매칭의 기준이 되는 "상위도 패턴"을 만드는 방법과, 이를 이용하여 입력영상과 모델영상간의 거리 계산에 의해 손의 형상을 인식하는 알고리듬에 대해 기술한다 이 방법의 특징은 인식과정에서 에지나 코너 등과 같은 기하학적 형상특징을 이용하는 것이 아니고, 영상전체를 하나의 처리단위로 하여 다수의 영상으로부터 구한 단순한 휘도치 차이를 2차원의 형상으로 패턴화 하여 인식과정에 사용한다는 점이다. 따라서 대량의 모델이 상호간에 갖는 상관관계가 인식과정에서 동시에 적용되기 때문에 대규모의 영상을 비교할 필요가 있는 인식 알고리즘의 실현에 매우 적합하다.

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UT 신호형상 인식을 위한 Intelligence Package 개발과 Austenitic Stainless Steel Welding부 결함 분류에 관한 적용 연구 (Intelligence Package Development for UT Signal Pattern Recognition and Application to Classification of Defects in Austenitic Stainless Steel Weld)

  • 이강용;김준섭
    • 비파괴검사학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.531-539
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    • 1996
  • 본 연구에서는 초음파 신호형상인식법을 이용하여 용접부의 인공 결함을 분류하기 위한 연구를 실시하였다. 이를 위해 신호처리 및 특징 변수를 추출할 때에 많은 사용자 정의 변수를 가지는 신호 형상 인식 패키지를 개발하였으며 디지탈 신호처리, 특징 변수 추출, 특징 변수의 선택, 분류기 선정 등의 과정을 일괄적으로 처리하였다. 특히, 선형 분류기, 경험적 Bayesian 분류기 등의 통계적 분류기와 신경회로망 분류기를 함께 사용하여 비교, 검토하였다. 이에 관한 적용 연구로 노치와 구멍으로 이루어진 인공 결함을 분류하였다. 그 결과 인공결함 분류에서 높은 인식률을 얻었으며, 특히 적절히 학습 시켰을 경우 신경회로망 분류기가 통계적 분류기에 비하여 인식률 면에서 유리하였다.

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모바일 보안을 위한 모바일 폰 영상의 손 생체 정보 인식 시스템 (Hand Biometric Information Recognition System of Mobile Phone Image for Mobile Security)

  • 홍경호;정은화
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권4호
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    • pp.319-326
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    • 2014
  • 모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.

형태론적 체인코드 에지벡터를 이용한 핸드 제스처 시퀀스 인식 (Hand Gesture Sequence Recognition using Morphological Chain Code Edge Vector)

  • 이강호;최종호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.85-91
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    • 2004
  • 최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 이슈는 알고리즘의 단순화와 처리 시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 키 아이디어는 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 원시형상 요소들의 중심점을 연결하는 궤적을 추적하는 것이다. 핸드 제스처 시퀀스의 중심점 궤적은 핸드 제스처의 형상에 관련된 중요한 정보를 내포하고 있다. 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 원시형상 요소들의 중심점 궤적과 직접적으로 관련되는 체인코드 에지벡터로부터 형상의 특징벡터를 계산하여 핸드 제스처 시퀀스를 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다.

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객체 영상의 3D 모델링을 위한 특징점 인식에 관한 연구 (A Study on Feature Point Recognition for 3D Modeling of object image)

  • 정윤수;이해원;김진석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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    • pp.517-521
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    • 2000
  • 본 논문에서는 영상 처리 방법을 이용하여 주어진 객체의 실세계 좌표를 나타내는 특징점을 인식하는 한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 육면체 형상의 객체를 대상으로 하며, 이러한 객체 영상의 주요한 특징점은 육면체를 결정짓는 꼭지점들로 이루어진다. 제안된 방법은 CCD 카메라로부터 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 획득된 영상에 대하여 관심 영역을 찾는 영상 분할 모듈, 분할된 관심 영역에 대하여 sobel operator등을 이용하여 경계 정보를 검출하는 영상 처리 모듈, 그리고 세선화, line fitting과정을 통하여 직선 벡터들을 검출한 후에 객체의 주요한 특징점을 인식하는 모듈로 구성된다.

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Superquadric 과 CSG에 기반한 3차원 모델링 (3D object Modeling based on Superquadrics and Constructive Solid Geometry)

  • 김대현;이선호;김태은;최종수
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.149-152
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    • 2000
  • 3차원 물체 형상 모델링은 인식에 있어서 중요한 역할을 차지하고 있다. 기존의 픽셀(pixel)기반 영상표현은 물체 고유의 유기적 구조를 반영할 수 없고, 에지(edge)나 기반 물체 표현법은 물체의 자세한 표현이 가능하지만 물체인식을 위해서는 많은 양의 속성들을 만들어내게된다. 따라서 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 파리미터를 이용하여 3차원 정보를 효과적으로 얻을 수 있는 superquadric과 이를 기본 단위로 한 CSG(Constructive Solid Geometry) tree를 이용하여 3 차원 물체 형상모델링에 대해서 기술한다.

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인체에 투사된 스트라이프 파형의 HMM을 이용한 인식방안 (Recognition method of stripe waves projected to bodies using HMM)

  • 석현택;곽경섭
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제42권1호
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    • pp.51-58
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    • 2005
  • 레이저 스트라이프 신호를 물체에 투사하고 그 반사파형을 비전 카메라를 통하여 입력하면 물체의 입체적 정보를 갖는 파형이 나타나게 된다. 이를 활용하여 물체의 3차인 입체정보를 저장하고 활용하고 있는 상황이다. 본 연구는 사람에 대해 적은 수의 스트라이프 신호를 투사하고 반사된 입체적 스트라이프 파형을 분석하였으며 사람에 대한 특징적 패턴 파형을 추출하고 푸리에 서술자를 이용하여 이러한 패턴을 분류 저장하였다. Baum-Welch 알고리즘을 통하여 저장된 특징 파형을 학습시키고 HMM을 이용하여 사람의 형상에 대한 스트라이프 신호를 컴퓨터에 입력하고 사람의 형상을 인식할 수 있는 지를 실험하였으며 푸리에 서술자를 통한 인식방법과 비교하였다. 실험을 통해서 특정 파형으로 학습 후 인체의 형상을 인식할 수 있음을 확인하였으며, HMM을 통한 인식방법이 우수함을 알 수 있었다.

특징형상을 이용한 절삭가공부품의 가공순서 자동생성 (Automatic Generation of Machining Sequence for Machined Parts Using Machining Features)

  • 우윤환;강상욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.642-648
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    • 2016
  • 3차원 솔리드모델링이 일반화되면서 이를 이용한 여러 응용이 가능해졌으며, 가장 대표적인 응용분야인 CAM과의 통합을 위한 다양한 연구가 진행되어왔다. 그 결과 설계된 부품의 CAD모델로부터 실제가공에 필요한 특징형상을 자동으로 인식하는 기술들이 개발되었다. 하지만 이러한 방법으로 인식된 특징형상들을 이용하여 절삭가공순서 등을 자동으로 생성하기 위해서는 고려하여야 할 가공순서의 조합의 수가 너무 많아 이를 구현하기에는 현실적으로 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 절삭가공에 관련된 규칙을 수집하고 이를 이용하여 특징형상 간 가공우선순위를 적용함으로써 고려하여할 조합의 수를 대폭 감소시키고, 이들 조합으로부터 효율성을 최대화 하는 가공순서를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한 항공기 부품에 대한 테스트를 통하여 20개의 특징형상으로부터 가공시간이 적은 가공순서를 자동으로 생성할 수 있었다.

코 형상 마스크를 이용한 3차원 얼굴 영상의 특징 추출 (Facial Feature Extraction using Nasal Masks from 3D Face Image)

  • 김익동;심재창
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권4호
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    • pp.1-7
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    • 2004
  • 본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.