• 제목/요약/키워드: 형상인식알고리즘

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3차원 모델을 이용한 입모양 인식 알고리즘에 관한 연구 (A study on the lip shape recognition algorithm using 3-D Model)

  • 김동수;남기환;한준희;배철수;나상동
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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    • pp.181-185
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    • 1998
  • 최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 독순(lipreading)을 PC에서 구현하고자 한다. 간 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 독순(lipreading)을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식 단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의한다. 인식은 다차원(multi-dimensional), 다단계 라벨링 방법을 사용하여 3차원 특징벡터를 입력으로 한 이산 HMM을 사용하였다.

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반응표면법과 Monte Carlo 모사를 이용한 불확실한 변동의 강건설계를 위한 확률적 민감도의 제안

  • 백석흠;이경영;조석수;주원식
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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    • pp.89-89
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    • 2004
  • 결정적인 알고리즘과 입력정보의 사용은 평가된 해석과 실제 시스템 값과의 차이로 잘못된 결론을 이끌지도 모른다. 실제 시스템은 대부분 각각의 입력 매개변수들(input parameters)과 관계된 넓은 공차 영역(tolerance band)을 가지고 있어서 입력정보로 하나의 단일한 값을 할당하는 것이 어렵다. 단일 입력에 대한 한가지 해는 변동의 이해 없이 제한된 값이라는 것을 인식할 필요가 있는데 대개 결정론적 설계는 형상과 관련된 치수변동, 항복강도나 부재의 밀도, 탄성계수와 같은 재료 물성치의 불확실성(uncertainty)과 시스템에 작용하는 하중의 변동 등을 직접 고려하지 않고 설계를 수행하기 때문에 수용할 수 있는 오차의 범위 안에서 시스템의 응답을 정확히 평가하기가 쉽지 않았다.(중략)

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계수 표현 모델을 이용한 3차원 모델링 기법에 관한 연구 (A Study on 3D Modeling Technique using Parametric Representation)

  • 김태은
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.176-179
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    • 2004
  • 효율적인 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 계수를 가지고 3차원 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 superquadric을 이용하여 기본적인 3차원 물체를 모델링 한다. 그리고 보다 복잡하고 정교한 물체의 표현을 위해서 변형된 superquadric을 함에 이용한다. 이렇게 만들어진 개개의 3차원 모델에 z-buffer 알고리즘을 적용하여 하나의 완전한 3차원 물체로 표현하는 방법을 제시하고 실험을 통해 그 유용성을 입증하였다.

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공정계획을 고려한 복합 특징형상의 인식 알고리즘 개발 (Recognition Algorithm for Composite Features Considering Process Planning)

  • 강범식;이현찬
    • 대한산업공학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.441-458
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    • 1996
  • Many researches on feature recognition have been performed up to now, but the general solution for recognizing arbitrary features has not been developed. The most popular research area in feature recognition is automatic extraction of 2.5 dimensional features, because they are frequently used in manufacturing field. In this paper, a faster and more convenient 2.5 dimensional feature recognition algorithm is proposed using a new strategy which is quite different from the existing ones. The proposed algorithm takes process planning into consideration. The algorithm is implemented in C++. By applying the algorithm to practical complicate examples, we verify that the algorithm is working very well.

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전자부품 조립공정의 자동화를 위한 형상인식 알고리즘의 병렬처리 (Parallel Processing of Pattern Recognition Algorithms for an Automatic Assembly System of Electronic Components)

  • 유범재;오영석;오상록;변중남
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(I)
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    • pp.260-264
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    • 1987
  • Algorithms to detect in real-time both position and orientation of rectangular type electronic components are developed for industrial vision. In order to conduct detection in real-time, parallel processing algorithm of image date which uses several control processor is proposed. Image processing area is divided into several regions which can be processed by each cpu. As a result, processing time is improved when two control processors are used and real-time pattern recognition of not-well-aligned components is accomplished.

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스캔라인 영상분할기법에 의한 정밀도 측정에 관한 연구 (Precision Measurement using Scan-line image Segmentation Method)

  • 박정수;윤재웅;정원
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.29-36
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    • 2002
  • 본 연구에서는 영상분할기법을 이용한 스캔라인기법에 기초하여 영역 이미지의 새로운 에지 결합방식을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기존 알고리즘은 3차원 영상을 2차원 영상으로 적용하는 과정에서 깊이의 정보, 조명등의 영향으로 심한 잡음이 발생하여 이로 인해 정밀측정에 많은 어려움이 있었다. 기존의 스캔라인기법은 광원에 의해 직선추출의 형상인식에서만 활용하였으나 이를 원호에 적용 정밀측정 하였다. 본 연구로 인한 오프라인(Off-line)의 검사방식을 온라인(On-line) 방식에서도 정밀측정이 가능함을 입증하였다.

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고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정관리 방안 연구 (Study on the Process Management for Casting Defects Detection in High Pressure Die Casting based on Machine Learning Algorithm)

  • 이승로;이승철;한도석;김낙수
    • 한국주조공학회지
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    • 제41권6호
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    • pp.521-527
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    • 2021
  • 본 연구는 고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전에 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정 관리 모델 개발에 관한 연구이다. 모델은 이전 사이클에서의 온도를 입력받고, 사이클에 걸쳐서 나타나는 특징을 인식하여 다음 사이클의 결함 발생 여부를 예측한다. 기어 박스 형상에 대하여 제안된 알고리즘을 적용하여, 3 사이클의 정보를 통해서 98 .9%의 정확도와 96.8 %의 재현율로 제품 수축 결함을 사전에 예측하였다.

선체 형상 정보를 활용한 3차원 위치인식 알고리즘 개발 (Development of a 3D Localization Algorithm Using Hull Geometry Information)

  • 장민규;김진현
    • 센서학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.300-306
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    • 2023
  • A hull-cleaning robot sticks to the surface of a vessel and moves for efficient cleaning. Precise path planning and tracking using the current position is crucial. Many robots rely on the INS algorithm, but errors accumulate. To fix this, GPS, sonar, and USBL are used, though with limitations. Selecting suitable sensors for the surface operation and accurate positioning algorithm are vital. In this study, we developed a robot position estimation algorithm using the structure of a ship. Problems that arise when expanding the 2D position estimation algorithm used in existing wall structures to 3D were evaluated and methods for solving them were proposed. In addition, we aimed to improve performance by deriving singularities that exist in the robot path and proposing an error correction algorithm based on the singularities.

컴퓨터 비전 기술을 이용한 볼트 탭 형상 검사 시스템 개발 (Development of Bolt Tap Shape Inspection System Using Computer Vision Technology)

  • 박양재
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권3호
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    • pp.303-309
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    • 2018
  • 컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.

붙어 있는 손가락을 가진 손에서 손가락 개수 알고리즘 (Finger Counting Algorithm in the Hand with Stuck Fingers)

  • 오정수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권10호
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    • pp.1892-1897
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    • 2017
  • 본 논문은 붙어 있는 손가락들을 가진 손을 대상으로 한 손가락 개수 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 손가락 사이에 필연적으로 직선형 그림자가 발생한다는 사실을 기반으로 한다. 이 알고리즘은 효율적인 그림자 검출을 위해 손 영역을 엄지손가락 영역과 네 손가락 영역으로 구분하고, 각 영역에서 경계 영상을 생성한다. 각 경계 영상에 직선 검출과 투영 기법을 적용하므로 투영 곡선들이 생성되고, 곡선들의 피크들은 손가락 그림자의 후보들로 검출된다. 그러고는 검출된 피크들에서 손가락 그림자에 의한 피크들만 추출되고 개수된다. 붙어 있는 손가락으로 다양한 형상을 표현하는 손 영상들을 대상으로 한 손가락 개수 실험에서 손가락 수에 따른 개수 성공률이 83.3%에서 100%이고, 전체적으로 93.1%이다. 또한 통제된 조건하에서 손 영상이 생성된다면 실패한 경우들이 충분히 개선될 수 있음을 보여주고 있다.