• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.64-69
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• 2008

이동로봇이 임의의 작업공간에서 임무를 수행하기 위해서는 주변 환경에 대한 위치 인식 능력이 있어야 한다. 본 논문에서는 새로운 능동형 인공표지를 이용하여 이동로봇의 위치를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 능동형 인공표지에는 이동로봇에서 무선통신으로 제어가 가능한 LED가 부착되어 있는데, 제안한 방법은 CCD 카메라로 인공표지의 LED가 점등 및 소등된 두 영상의 차영상을 이용하여 인공표지 여부를 판별하기 때문에 주변 환경의 복잡도에 관계없이 인식시간을 최소화할 수 있으며 인공표지의 특징점 정보를 이용하여 간단하게 위치를 인식할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험을 하였으며 실험 결과는 제안한 방법이 이동로봇의 위치 인식에 적용될 수 있음을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3685-3700
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• 2015

To avoid influences caused by pose, illumination and facial expression variations, we propose a robust three-step algorithm based on ASM and POEM for facial landmark localization. Firstly, Model Selection Factor is utilized to achieve a pose-free initialized shape. Then, we use the global shape model of ASM to describe the whole face and the texture model POEM to adjust the position of each landmark. Thirdly, a second localization is presented to discriminatively refine the subtle shape variation for some organs and contours. Experiments are conducted in four main face datasets, and the results demonstrate that the proposed method accurately localizes facial landmarks and outperforms other state-of-the-art methods.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.183-194
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• 2009

본 논문에서는 인터넷상에 업로드되는 음란 영상물을 차단하기 위해 활동적 형태 모델(active shape model)을 이용한 유해 영상 탐지 방법을 제안한다. 본 논문에서는 활동적 형태 모델을 이용하여 가슴선의 형태를 주성분 분석(Principle Component Analysis)과 정렬을 통해서 학습하고, 각 제어점에 대응하는 화소값 분포를 학습한다. 그리고 학습된 형태와 화소값 분포를 이용하여 가슴선을 찾는다. 본 논문에서는 형태 모델의 초기 위치를 정확하게 선택하기 위해 스케일, 회전, 이동에 관한 파라미터를 추출한다. 이 정보를 획득하기 위해서 본 논문에서는 유두 부분의 위치를 찾고, 유두 위치로부터 모든 방향으로 방사하여 후보 가슴선을 찾는다. 이와 같이 검출한 가슴선 정보를 이용하여 스케일과 회전 값을 찾아 평균 형태(mean shape)를 위치시키고, 활동적 형태 모델을 반복적으로 탐색한다. 최종적으로 수렴한 형태의 제어점(landmark)과 후보 가슴선과의 거리 평균을 계산하여 유해영상의 유무를 판단한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.734-739
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• 2003

A new method of estimating the pose of a mobile-task robot is developed based upon an active calibration scheme. The utility of a mobile-task robot is widely recognized, which is formed by the serial connection of a mobile robot and a task robot. For the control of the mobile robot, an absolute position sensor is necessary. This paper proposes an active calibration scheme to estimate the pose of a mobile robot that carries a task robot on the top. The active calibration scheme is to estimate a pose of the mobile robot using the relative position/orientation to a known object whose location, size, and shape are known a priori. Through the homogeneous transformation, the absolute position/orientation of the camera is calculated and that is propagated to getting the pose of a mobile robot. With the experiments in the corridor, the proposed active calibration scheme is verified experimentally.

• 센서학회지
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• 제13권2호
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• pp.144-151
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• 2004

In this paper, we propose an active stereo surveillance system with human-like convergence function. The proposed system uses a bottom-up saliency map model with the human-like selective attention visual function to select an interesting region in each camera. and this system compares the landmarks whether the selective region in each camera finds a same region. If the left and right cameras successfully find a same landmarks, the implemented vision system focuses on the landmark. Using the motor encoder information, we can automatically obtain the depth information and resultantly construct a depth map using the depth information. Computer simulation and experimental results show that the proposed convergence method is very effective to implement the active stereo surveillance system.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권5호
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• pp.55-61
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• 2007

본 논문은 관심 객체 분할을 위한 통계적 모양 모델에 기반한 3차원 능동 모양 모델링 기법을 제안한다. 3차원 모양 모델을 만들려면 포인트 분산 모델(PDM)의 생성이 필수적인데, 이를 위해서는 모든 학습(training) 데이터에 대응하는 특징점(landmark)을 잘 선택해야 한다. 현재까지도 3차원 데이터에서 대응하는 특징점을 선택하는 방법은 주로 수동적으로 선택하거나 2차원 기반 기법 또는 제한된 3차원 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 "3차원 통계적 모양 모델의 자동생성 기법"의 거리 변환(distance transform)과 사면체(tetrahedron) 알고리듬을 사용하여 3차원 통계적 모양 모델을 생성하고 2차원 능동 모양 모델의 모양 모델 학습과 그레이레벨(gray-level) 모델 학습을 개선하여 확장하고, 스케일(scale)과 그레이레벨 모델을 결합한 3차원 능동 모양 모델 알고리듬으로 관심 객체를 분할한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 영역 기반 윤곽선 기반 기법 및 2차원 능동모양모델 기법과 그 성능을 비교하여 평가했다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.512-517
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• 2011

얼굴영상에서 나타나는 정서특징을 분석하기 위하여 본 논문에서는 Active Shape Model (ASM)과 Lucas-Kanade (LK) optical flow 기법을 기반으로 하는 특징검출 및 분석방법을 제안한다. Facial Action Coding System에 근거하여 묘사된 정서적 특징을 고려하여, 특징이 분포하는 영역에 위치한 다수의 landmark로 shape 모델을 구성하고 모델에서 각 Landmark를 중심으로 하는 움직임 벡터 윈도우 내부의 픽셀에 대한 LK 기법을 통해 optical flow 벡터를 추출한다. 추출된 움직임 벡터의 방향성 조합에 근거하여 얼굴정서특징을 shape 모델로 표현할 수 있으며, 베이지안 분류기라는 확률 기반 추론기법을 기반으로 정서적 상태에 대한 추정할 수 있다. 또한, 정서특징분석과정의 연산 효율성과 정확성 향상을 도모하기 위하여 common spatial pattern (CSP) 분석기법을 적용하여 정서상태 별로 상관성이 높은 특징만으로 구성된 최적정서특징을 추출한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권5호
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• pp.674-682
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• 2012

A new intelligent stereo vision sensor system was studied for the motion and depth control of unmanned vehicles. A new bottom-up saliency map model for the human-like active stereo vision system based on biological visual process was developed to select a target object. If the left and right cameras successfully find the same target object, the implemented active vision system with two cameras focuses on a landmark and can detect the depth and the direction information. By using this information, the unmanned vehicle can approach to the target autonomously. A number of tests for the proposed bottom-up saliency map were performed, and their results were presented.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1720-1728
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• 2017

Active shape model is widely used in the field of image processing especially on arbitrary meaningful shape extraction from single gray level image. Cootes et. al. showed efficient detection of variable shape from image by using covariance and mean shape from learning. There are two stages of learning and testing. Hahn applied enhanced shape alignment method rather than using Cootes's rotation and scale scheme. Hahn did not modified the profile itself. In this paper, the method using directional one dimensional profile is proposed to enhance Cootes's one dimensional profile and the shape alignment algorithm of Hahn is combined. The performance of the proposed method was superior to Cootes's and Hahn's. Average landmark estimation error for each image was 27.72 pixels and 39.46 for Cootes's and 33.73 for Hahn's each.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.143-146
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• 2007

객체의 특징점을 추출할 때, 일반적으로 모델 기반 접근을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 모델 기반 특징점 추출 알고리즘으로 PCA를 근간으로 하는 Active Appearance Model을 이용하는데, 기존의 AAM 알고리즘은 모든 특징점을 하나의 군집으로 기준하여 PCA를 수행하지만 본 논문에서는 이것을 각 주요 부위별 학습 모델로 분리하여 수행한다. 그리고 이러한 모델에서 특징점을 찾을 때, 발산하는 문제에 빠지지 않기 위한 방법을 제시한다. 제시한 방법의 모델을 이용하여 실험 할 경우의 결과와 이를 통한 개별 모델의 특성에 대하여 파악한 결과를 제시한다.