• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.207-212
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• 2008

최근 공장 자동화가 보편화됨에 따라 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 Stereo Vision 장치를 이용하여 입력된 영상의 에지(Edge)를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 판재와 원통을 기준으로 CCD 카메라 2대를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 그 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 제안하였다. 우선 에지를 추출하고 사용자의 선택에 따라 추출된 에지의 특징을 판별하여 판재와 원통을 구분하여 원하는 물체의 위치정보를 찾아낸다. 본 연구는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.112-123
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• 1990

본 논문은 한글 문자인식을 위하여 중첩형상데이타에 의한 한글 패턴의 굴곡 특징점과 정점검출에 관하여 논한 것이다. 입력된 2진 문자패턴을 거리변환법에 의한 중첩데이타로 변환하고, 데이터의 특성분석에 의한 변환값의 새로운 파일로 구성하였다. 이 두 데이터 파일로 한글 인식에 유용한 정점들을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 오인식의 원인이 되는 돌기부분의 제거, 자소 접촉 부분의 분리, 굴곡 특징 변환값에 따른 코드를 부여하도록 하였따. 여기서의 출력은 한글 문자인식에 활용될 수 있는 형태로 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.198-200
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• 2010

구조적 조명 기법은 그레이코드 패턴광을 물체에 투영시켜 정확하게 3차원 형상 정보를 복원 할 수 있는 방법이다. 그러나 물체에 투영되는 그레이코드 패턴광이 카메라에 정확하게 인식 되어야 보다 정밀하게 3차원 좌표를 추정할 수 있다. 즉, 주변광의 밝기가 패턴광의 밝기에 비해 무시할 수 없을 정도로 밝은 경우 카메라가 물체와 투영된 패턴을 정확히 인식하기 어렵다. 본 논문에서는 구조적 조명 기법이 주변의 밝기에 따라 제한적인 문제점을 해결하기 위해 High Dynamic Range Imaging (HDRI) 알고리즘을 적용시켜 보다 넓은 동적 범위의 밝기 영역에서 3차원 형상을 정확하게 복원하는 방법을 제안한다. 실험결과 HDRI를 이용하여 복원하였을 경우 그렇지 않은 경우에 비해 복원 정밀도가 크게 개선되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1501-1514
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• 2008

깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.287-292
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• 2004

In this study, we made a comparative study of backpropagation neural network and probabilistic neural network and bayesian classifier and perceptron as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to four algorithms. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself, Through this process, we confirmed advantages/disadvantages of four algorithms and identified application methods of few algorithms.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.759-768
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• 2005

본 논문에서는 다중 혼합 특징 정보를 저 차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에서는 깔, 다리의 위치나 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하기 때문에 유사한 신체 동작이나 신체 부위의 움직임에 따라 애매한 결과를 나타내었지만 제안한 방법은 신체의 어느 부위가 움직이는지를 나타내는 부분특징정보(partial feature information)와 전체적인 신체의 형상을 표현하는 전역특징정보(global feature information)를 이용함으로써 동작의 구분뿐만 아니라 유사한 동작을 인식할 수 있는 장점이 있다. 그리고 비교적 적은 계산량과 높은 인식률 때문에 감시 시스템이나 지적 인터페이스 시스템 같은 여러 응용 분야에 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.512-514
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• 1999

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

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1000-1015
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• 2010

본 논문에서는 손동작 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 손 추출을 위한 방법으로는 피부색과 boundary energy 정보를 이용하고 moment method로 손바닥의 중심을 구하게 된다. 손동작 인식은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 손 형상 인식으로 병렬 신경망을 이용하였다. 손 형상의 패턴을 추출하기 위해서 fitting ellipses method를 이용하였다. fitting ellipses method는 추출된 손 영역을 12개의 타원형으로 분류하고 타원 외곽선의 흰 픽셀 비율을 계산한다. 패턴은 12개의 입력 노드로 신경망에 입력되고 4개의 출력 노드로 출력되는데 각 출력 노드는 0~1사이의 값을 갖게 된다. 손 형상은 4개의 출력 노드의 구성으로 나타낼 수 있다. 두 번째 단계는 손동작 추적과 인식이다. 손동작 추적과 인식을 위해서는 손동작의 위치 정보를 예측 할 수 있는 Kalman Filter를 이용하였다. 실험은 Windows XP상에서 수행되었고 제안한 알고리즘의 효율성을 평가하였다. 손 형상을 인식하기 위해서 300개의 이미지를 인식기에 훈련시키고 200개의 이미지를 실험에 사용하였다. 194개 이상의 이미지가 정확하게 인식 되었다. 그리고 손동작 추적 인식을 실험하기 위해서 1200번의 손동작(각 동작은 400번)을 사용하였고 그 중 1002번의 손동작이 정확하게 인식 되었다.이러한 결과는 제안된 방법이 손 영역을 추출하고 손 동작을 인식하는데 유용함을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제21권3호
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• pp.325-335
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• 1996

표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.