수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 고정된 카메라로부터 획득된 색상 비디오 프레임에서 조명변화와 겹침으로 인한 왜곡에 강건하게 다수의 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 조명변화에 따른 외형변화의 문제점을 해결하기 위하여 시간 비종속적인 본래(intrinsic) 영상을 이용하여 프레임에 존재하는 조명을 제거하며, 매 프레임마다 조명 영상을 적응적으로 갱신한다. 카메라 내에서 사람을 추적하기 위해 색상정보를 포함하는 계충적 사람모델을 사용함으로써 겹침의 문제를 해결한다. 추적된 사람모델은 사람모델 리스트에 저장되어 해당되는 사람이 카메라에서 사라진 후에도 일정 기간 보존됨으로써, 재등장한 사람의 정보를 복원할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 적응적 모델기반 방법은 실내${\cdot}$외 영상을 대상으로 여러 시나리오로 실험되어, 조명변화로 왜곡된 사람의 색상정보를 옳게 보정하였을 뿐만 아니라 사람들이 겹치거나 헤어진 후에도 성공적으로 추적하였음을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.53-58
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2002
In the construction of successful fuzzy models for nonlinear systems, the identification of an optimal fuzzy model system is an important and difficult problem. Traditionally, sGA(simple genetic algorithm) has been used to identify structures and parameters of fuzzy model because it has the ability to search the optimal solution somewhat globally. But SGA optimization process may be the reason of the premature local convergence when the appearance of the superior individual at the population evolution. Therefore, in this paper we propose a new method that can yield a successful fuzzy model using VmGA(virus messy genetic algorithms). The proposed method not only can be the countermeasure of premature convergence through the local information changed in population, but also has more effective and adaptive structure with respect to using changeable length string. In order to demonstrate the superiority and generality of the fuzzy modeling using VmGA, we finally applied the proposed fuzzy modeling methodof a complex nonlinear system.
About vibration model of Six-degrees-of-freedom(DOF), in mass load, examined results for knowing dynamic interference and response variation is as follows; In case of putting mass load upon the object, experimented results on two-degrees-of-freedom of the translation-1 direction and the rotation-1 direction at open-loop-control system, about 0.19 arcsed in input of the translation-$0.1{\mu}m$ and $0.022{\mu}m$ on input of the rotation-0.5 arcsec, the justicse of motion equation is acknowledged as confirming the appearance of the interference-$0.022{\mu}m$. In establishing calculation of transformation matrix by using analogue circuit, as simulating results that used incomplete differentiation, interference is $1.7{\times}10^{-3}$ arcsec on input of the translation-$0.1{\mu}m$ and $1.4{\times}10^{4}{\mu}m$ on input of the rotation-0.5 arcsec in open-loop-control system. Also it is $4.2{\times}10^{-4}$ arcsec on input of the translation-$0.1{\mu}m$ and $5.6{\times}10^{-5}{\mu}m$ on input of the rotation-0.5 arcesc in closed-loop-control system. As closed-loop-control system is better than open-loop-control system, equivalent accordance is confirmed on original response. Finally, fundamental validity of this theory is acknowledged.
본 연구에서는 넓은 지형에 분포하는 많은 수의 나무를 사실적이면서 효율적으로 표현하는 나무 모델 방법을 제안한다. 나무 가지의 재귀적 계층 구조와 싹으로부터 자기조직화를 통한 가지 생성 과정을 결합하여 단순화시킴으로써 보다 직관적이고 효율적으로 나무를 생성한다. 이러한 생성 과정은 사용자가 단계별 구조와 가지 길이, 분포, 방향과 같은 외형 조절을 인터랙티브하게 제어할 수 있도록 한다. 또한 많은 수의 나무를 동시에 제어하여 다양하게 성장시킬 수 있도록 하는 환경 적응형 모델을 설계하고 이를 효과적으로 처리하는 성장 환경 적용 방법을 제안한다. 여기에 넓은 지형위에 분포하는 복잡한 나무 모델의 실시간 시뮬레이션을 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 통한 렌더링 과정과 가지 표면의 연속적 세분화단계, 그리고 인스턴싱 기법을 도입한다. 제안한 나무 모델을 통해 넓은 지형에 다양한 나무를 사실적이고 효율적으로 표현할 수 있는지 여부를 시뮬레이션을 통해 확인한다.
일반적으로 표준 시 환경에서의 정확한 색재현을 위해 측색적으로 우수한 성능의 디스플레이 제품들이 개발되고 있다. 그러나 디스플레이를 볼 때 실제 시 환경은 조명과 디스플레이 자체의 광에 영향을 받게 되고, 보여지는 색은 실제 의도된 색과 달리 보이게 된다. 따라서 재현된 색이 표준 시 환경 하에서의 색과 같아 보이는 대응색을 예측하는 것은 매우 중요하다. 인간 시각의 색 순응 특성을 고려하여 대응색을 재현하는 여러 가지 방법들이 제안되었다. 그러나 이 모델들은 다양한 휘도 레벨과 색도 대한 순응 화이트 점 예측에 큰 오차를 보이고 있다. 본 논문에서는 다양한 조명의 색도와 휘도 하에 변하는 시각의 순응하는 화이트 점을 예측하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 조명의 휘도에 따른 두 좌표의 유클리디안 거리의 비로 모델링되며, 순응 화이트 점은 주변 휘도에 대해 S자 형태의 곡선을 따라 변화되는 특성을 갖는다. 제안한 모델은 Hunt의 휘도에 대한 순응 화이트 실험 데이터로부터 최적의 계수를 구하였고, 이는 다양한 시 환경에서 대응색을 찾는 색 순응 모델에 적용될 수 있다. 제안된 눈의 순응 화이트 모델은 디스플레이 장치의 기준 백색을 결정하는 이론적인 기준으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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