The safe navigation of a mobile robot requires the recognition of the environment in terms of vision processing. To be guided in the given path, the robot should acquire the information about where the wall and corridor are located. Also unexpected obstacles should be detected as rapid as possible for the safe obstacle avoidance. In the paper, we assume that the mobile robot should be navigated in the flat surface. In terms of this assumption we simplify the correspondence problem by the free navigation surface and matching features in that coordinate system. Basically, the vision processing system adopts line segment of edge as the feature. The extracted line segments of edge out of both image are matched in the free nevigation surface. According to the matching result, each line segment is labeled by the attributes regarding obstacle and free surface and the 3D shape of obstacle is interpreted. This proposed vision processing method is verified in terms of various simulations and experimentation using real images.
Blockchain, machine learning, and big data are among the key components of the future IT track. These technologies are used in various fields; hence their increasing application. This paper discusses the technologies developed in various research fields, such as data representation, Blockchain application, 3D shape recognition and classification, query method, classification method, and search algorithm, to provide insights into the future paradigm. In this paper, we present a summary of 18 high-quality accepted articles following a rigorous review process in the fields of Blockchain, machine learning, and big data.
The main purpose of this study is to explore the relationship between the 'logical reasoning skill' and performance in the logic unit that is part of the grade 9 syllabus in mathematics in Turkey. After the teaching of the logic unit, an achievement test, a general skills test and the test of logical reasoning were administered to the 80, 9th year high school students. Pearson Moments Correlation coefficient was used for the analysis of the data to determine the relations between the variables. In addition to that to obtain the most suitable regression explaining the students' performances in the logic unit, stepwise multiple regressions analysis was used. At the end of the study, statistically significant relations were found between the students' performance in the logic unit and their logical reasoning skills, their results of the shape recognition test from the general skills battery and their overall performance in the mathematics lesson.
2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.
In this paper, we develop a real time lip-synch system that activates 2-D avatar's lip motion in synch with an incoming speech utterance. To realize the 'real time' operation of the system, we contain the processing time by invoking merge and split procedures performing coarse-to-fine phoneme classification. At each stage of phoneme classification, we apply the support vector machine (SVM) to reduce the computational load while retraining the desired accuracy. The coarse-to-fine phoneme classification is accomplished via two stages of feature extraction: first, each speech frame is acoustically analyzed for 3 classes of lip opening using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) as a feature; secondly, each frame is further refined in classification for detailed lip shape using formant information. We implemented the system with 2-D lip animation that shows the effectiveness of the proposed two-stage procedure in accomplishing a real-time lip-synch task. It was observed that the method of using phoneme merging and SVM achieved about twice faster speed in recognition than the method employing the Hidden Markov Model (HMM). A typical latency time per a single frame observed for our method was in the order of 18.22 milliseconds while an HMM method applied under identical conditions resulted about 30.67 milliseconds.
본 논문에서는 영상신호를 필터링 하기 위해 필요한 현실적인 수학적 모델을 제시한다. 1차원 신호 뿐 아니라 2차원 또는 다차원 신호처리 및 분석에서 필터는 영상처리, 컴퓨터 비전, 패턴 인식 등의 다양한 분야에서 근본적이고 중요한 과정을 수행한다. 일반적인 신호처리에서 신호를 주파수 영역에서 해석할 경우 1차원 신호 영역에서의 이상적인 (저역통과) 필터는 직사각형 형태를 가지고 있듯이, 2차원 신호의 이상적인 필터는 원 형태를 가지고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 활용할 수 있는 실용적이고 효율적인 다각형 형태의 영상 필터 모델을 제안한다. 본 논문은 2차원 영상을 필터링 하기 위해 원형 필터를 사용하는 대신 육각형 형태의 필터를 모델링하여 적용한다. 이것은 무선 통신 시스템에서의 주파수 재사용 개념을 도입함으로서, 영상 필터링에서도 주파수 대역을 효율적으로 사용하기 위함이다. 본 논문에서 제시한 육각형태의 필터를 활용한 영상 필터링의 시뮬레이션 결과를 제시하고, 성능을 PSNR로 계산한 결과 제안한 방법이 이상적인 필터의 대안으로서 가능함을 보인다.
일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 검지 끝으로 모니터 스크린 평면상의 마우스 위치를 가리키고 이동시키는 새로운 3차원 물리 사용자 인터페이스 방식(PUI)을 제안한다. 스마트 TV와 같은 각종 스마트 기기를 원격으로 제어하는 기존의 3D PUI 방식에는 상대적 지시 방식과 절대적 지시 방식의 두 가지가 있다. 전자의 경우는 사람의 인식과정과 불일치하며, 후자는 과도한 몸의 이동이 필요한 문제가 있었다. 이에 본 연구에서는 상대적인 포인팅 방식과 절대적인 포인팅 방식을 결합하여 직관적이고 사용자 중심의 인간 친화적인 3D PUI 포인팅 방식을 개발하였다. 제안한 방법은 스크린영역 내에서의 포인팅을 위해서 주시안을 기준으로 사각뿔 모양의 가시영역을 설정할 필요가 있다. 가시영역을 실시간으로 유지하기 위해서는 주시안의 움직임에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 스크린 상의 검지 끝 투영 위치좌표의 내외부를 판정하는 방식으로 가시영역 계산량을 최적화 하였다. 아울러 포인터 위치좌표 추적에 칼만필터를 적용하여 마우스 커서의 떨림을 안정화시켜 사용자의 편의성을 높였다.
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.
본 논문은 하이브리드 방법을 사용하여 영상내의 체형 외곽 선과 격자 패턴을 추출하여 3차원 체형 데이터를 획득하기 위한 새로운 영상분할 알고리즘을 제안한다. 체형 외곽 선을 추출하기 위한 영상분할 방법으로 최대 값 인식 알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 에지에서의 접선 방향 값은 작지만 법선 방향 값은 큰 성질을 이용하여 일정 영역내의 픽셀들간의 변화 값 중 최대 값을 인식하는 알고리즘이다. 그리고 체형 외곽내의 격자 패턴은 격자 패턴 검출 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 추출된 체형 외곽 선과 격자 패턴을 결합한 후 휴리스틱 방법인 연속 길이 테스트에 치한 격자 패턴의 연결 및 잡음제거를 하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할 방법은 기존의 기울기나 라플라시안 연산방법보다 매우 효과적인 결과를 가져 왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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