패턴 인식 연구 분야에서 많은 특징점 추출 알고리즘들이 개발되었지만, 태블릿 PC나 LCD 태블릿과 같은 펜-입력 디스플레이를 위한 인터액티브 애플리케이션들은 기존과는 다른 요구사항을 가진다. 사용자 마다 다른 다양한 스케치 스타일의 대해서 세그멘테이션 및 특징점 추출을 그림을 그리는 동안 실시간에 안정적으로 수행하여야 한다. 본 논문은 사용자로부터 자유로이 입력된 펜 입력을 분할(segmentation)하기 위해 필수적인 곡률(curvature) 측정 방법을 제안한다. 이 방법은 국소적인 모양 정보(shape descriptors)만을 사용하므로 펜 입력동안 곧바로(on-the-fly) 곡률을 측정할 수 있다. 본 알고리즘은 3차원 스케치 기반 모델링 애플리케이션에서 펜 마킹 인식을 위해서 사용되었다.
본 논문에서는 기계 도면의 분할 및 벡터화에 기반하여 해칭 영역을 인식하는 방법을 제안한다. 이러한 해칭영역의 인식은 다음의 세 단계로 구성된다. 먼저, 제안된 방법은 문자가 제거된 기계 도면으로부터 객체, 화살표 및 설명선(치수선, 해칭선등)의 분할 및 분리된 선분의 벡터화가 수행된다. 이러한 도면의 분할 및 벡터화가 수행되면 벡터화된 객체로부터 폐루프를 레이블링하여 행칭 영역의 후보를 결정한다. 마지막으로, 해칭 영역의 후보넹 포함되는 해칭선들을 검출함으로써 해칭 영역의 인식을 마루리한다. 제안된 방법에 의해 해칭 영역의 추출 및 인식이 용이함이 나타난다.
Researches on the gesture recognition have become a very interesting topic in the computer vision area, Gesture recognition from visual images has a number of potential applicationssuch as HCI (Human Computer Interaction), VR(Virtual Reality), machine vision. To overcome thetechnical barriers in visual processing, conventional approaches have employed cumbersome devicessuch as datagloves or color marked gloves. In this research, we capture gesture images without usingexternal devices and generate a gesture trajectery composed of point-tokens. The trajectory Is spottedusing phase-based velocity constraints and recognized using the discrete left-right HMM. Inputvectors to the HMM are obtained by using the LBG clustering algorithm on a polar-coordinate spacewhere point-tokens on the Cartesian space .are converted. A gesture vocabulary is composed oftwenty-two dynamic hand gestures for editing drawing elements. In our experiment, one hundred dataper gesture are collected from twenty persons, Fifty data are used for training and another fifty datafor recognition experiment. The recognition result shows about 95% recognition rate and also thepossibility that these results can be applied to several potential systems operated by gestures. Thedeveloped system is running in real time for editing basic graphic primitives in the hardwareenvironments of a Pentium-pro (200 MHz), a Matrox Meteor graphic board and a CCD camera, anda Window95 and Visual C++ software environment.
본 연구는 어포던스 개념을 적용하여 가상 환경에서의 제스처 인식 과정에서 자연스러운 동작을 유도함으로써 상호작용과 몰입감을 향상하기 위한 인터랙티브 기술 활용을 제안한다. 이를 위해 샘플링 및 정규화 과정을 포함한 선분 인식 알고리즘을 활용하여 실제 손동작과 유사한 제스처를 인식하는 기법을 제안한다. 이러한 선분 인식은 본 논문에서 설계한 <VR Spell> 게임에서 마법진을 그리는 동작에 적용되었다. 실험 방법으로는 4개의 선분 인식 동작에 대한 인식률을 검증하였다. 본 논문은 실시간 핸드 트래킹 기술을 가상 환경, 특히 VR 게임과 같은 실감 콘텐츠에 적용하여 사용자에게 더 높은 몰입감과 재미를 추구하는 VR 게임을 제안하고자 한다.
Features are well recognized to play an important role for the integration of ACD and CAPP. Majority of pervious works for the feature recognition for prismatic part is based on 3D solid model. But in real factories, 2D drawing are used more than 3D drawings. In this paper, we develope an algorithm of the feature recognition on prismatic parts in 2D drawings, using by the graph method and the heuristic algorithm. Previous algorithms have some conflicts at feature interaction. In this paper, elements are grouped into connection by the graph method. Then features are recognized by using these grouped elements and their relationships of front and side-view. For resolving the problem of feature interaction, the element graphs are modified by an deloped algorithm. This algorithm is applied to a CAPP system for milling process planning.
In this paper, we propose a novel security system using hand gesture recognition. Proposed system does not create a password as numbers, but instead, it creates unique yet simple pattern created by user's hand movement. Because of the fact that individuals have different range of hand movement, speed, direction, and size while drawing a pattern with their hands, the system will be able to accurately recognize only the authorized user. To evaluate the performance of our system, various patterns were tested and the test showed a satisfying result.
최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP0.5는 99.4%, AP0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.
본 논문에서는 직선과 곡선으로 구성된 단순한 도면으로부터 곡선을 검출한 다음에 곡선을 원형 아크로 분할하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 먼저 선의 중심점을 찾은 다음에 연결된 중심점을 추적하여 선분을 검출한다. 그 다음에는 선분의 양 끝에서 선분의 방향을 이용하여 이웃한 선분을 검출하여 선분을 확장해 나간다. 선분을 확장한 다음에는 직선을 제거하고 곡선만 남긴 다음에 재귀적 분할 방법을 이용하여 곡선을 아크들의 집합으로 분할한다. 본 논문에서는 기존의 벡터화 소프트웨어와 벡터 기반 아크 분할 방법과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 교차점을 가지는 곡선에 대하여 보다 정확하게 아크로 분할하였다.
A process design expert system for rotationally symmetric deep drawing products has been developed The application of the expert system to non-axisymmetric components, however, has not been reported yet. Thus, in this present study, the expert system for non-axisymmetric deep drawing products with elliptical shape was constructed by using process sequence design. The system developed in this work consists of four modules. The first one is a recognition of shape module to recognize non-axisymmetric products. The second one is three dimensional (3-D) modeling module to calculate the surface area for non-axisymmetric products. The third one is a blank design module to create an oval-shaped blank with the identical surface area. The forth one is a process planning module based on the production rules that play the best important role in an expert system for manufacturing. The production rules are generated and upgraded by interviewing with field engineers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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