본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.
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.
2차원 도면으로부터 3차원 입체형상으로의 재구성은 CAD/CAM에서 많이 연구되어 온 분야이다. 이 논문에서는 건축에서 쓰이는 3점 소실법을 이용하여, 자유곡선을 포함하는 하나의 투시도로부터 3차원 정보를 추출하고, 그 위상학적 관계와 loop detection 알고리즘을 통해서 면정보를 추출한다. 추출된 면정보를 입체 구조로 변환하고 연속성을 부여한다. 그리고 쉬운 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자의 의도에 맞는 적절한 입체영상을 만들어 내고자 하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하는 시스템에 대하여 기술한다. 피부색 컬러 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후 무게중심 프로필 정보를 추출하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색 정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 마지막으로 인식된 손 형상 정보를 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 쾌속조형(rapid prototyping) 시스템에서 사용되며 3D 기하학적 형상을 가지는 STL 파일에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법에 관한 연구이다. 제안된 알고리즘은 3D 형상의 왜곡이 없도록 하기위해, 패싯의 법선 영역과 꼭지점 영역에 워터마크를 삽입한다. 워터마크 비트들은 법선의 위치와 꼭지점의 순서 정보를 이용하여 삽입된다 제안된 알고리즘은 패싯의 저장 순서에 대한 종속성이 없으며, 워터마크의 비가시성 (invisibility)을 충족한다. 제안된 알고리즘으로 3D 기하학적 형상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 실험 결과들은 STL로 표현된 3D원형상에 영향을 주지 않고 워터마크의 삽입과 추출이 가능함을 보여준다.
다제약 접근기반 Optical Flow 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 본 논문은 열차의 자동 운전 중 플랫폼에서 승객의 탑승시도를 영상인식을 통해서 감시할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. CCTV를 통하여 입력된 영상을 차영상을 통하여 영상의 변화를 감지하고, 변화하는 영상에 대하여 Optical Flow를 수행, 영상에서 승객의 이동 방향성을 파악할 수 있다. 플랫폼에 사람이 없을 때의 영상과 사람이 이동 중인 영상을 비교하면 사람이 이동한 부분에 대한 차 영상을 추출할 수 있다. 추출된 영상을 통하여 Edge검출을 하게 되면 이동하는 사람이 있을 경우 사람 형상이 추출이 되고, 추출된 사람 형상의 개수와 무게 중심을 저장한다. 추출된 사람 형상과 다음 영상의 사람 형상의 Optical Flow를 수행하면 이동 거리만큼 사람 형상의 이동 방향성을 파악할 수 있고, 이동성이 파악된 사람의 이동 방향이 선로 방향으로 가는지를 감시할 수 있다. CCTV의 방향은 열차의 선로에 수직한 방향을 촬영하여 화면의 오른쪽 또는 왼쪽에 열차가 위치할 수 있게 한다. 본 논문을 통하여 CTBC 신호시스템에서 열차가 자동운전 할 경우 사람의 이동방향을 파악하여 탑승을 시도하는 승객의 유무를 파악, 열차의 출입구 개폐에 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과 플랫폼에 대기 중인 정확한 승객의 수는 확인이 어려웠지만 탑승 시도 여부는 확인 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.
본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.
자동화 시스템이 형상모델링 시스템을 기반으로 구축된다면 형상모델링 시스템의 자료구조 및 제공되는 기능에 의존하게 된다. 따라서 형상모델링 시스템의 자료구조로 부터 각 시스템이 필요로하는 정보를 추출 하는 인터페이스 모듈 개발이 중요하다. 본 논문에서는 개방형 형상모델러를 기반으로, 설계 자동화의 대상이 되고 있는 유한 요소 모델링 방법에대해 살펴보고, 이 결과를 가시화 도구 PEX1ib와 X- window/Motif를 이용하여 가시화 하는 시스템에 대해 기술한다. 개방형 형상모델러로는 미국 Spatial Technology사의 ACIS를 이용하였다.
본 논문에서는 카메라의 원근감을 이용하여 케이블의 모드형상을 추출하는 과정을 제안한다. 제안 기법을 검증하기 위해 디지털 카메라와 캠코더를 이용하여 서로 다른 위치에서 동일 화면을 동시에 촬영하고, 촬영된 영상을 사진 변환프로그램을 통해서 초당 30프레임으로 영상이미지를 추출해 낸다. 추출된 좌.우 영상이미지의 영상좌표를 이용하여 케이블에 부착된 표적의 3차원 위치를 결정한다. 이때 디지털 카메라와 캠코더간의 위치 및 자세는 제안된 종속적 상호표정 방법을 통하여 결정한다. 결정된 케이블의 시간이력으로부터 고유진동수과 감쇠비는 다중 템플릿 매칭 알고리즘(multi-template matching algorithm)기법으로 추출하고, 모드형상은 TDD(Time Domain Decomposition)기법을 통하여 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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