We present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images from the surroundings having vertical line edges by one camera. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right regions of the each line are computed by using the properties of the line and a region growing method. The pattern vectors are matched with the feature points of the map by comparing the color information and the geometrical relationship. From the perspective transformation and rigid transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
In this paper, we present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images by one camera from the surroundings having vertical line edges. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right region of each line segment are computed. The pattern vectors are matched with the feature points of the map using the color information and the geometrical relationship of the points. From the perspective transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
In this paper, for detecting human faces under variations of lighting condition and facial expression, distance ranking feature and detection algorithm based on the feature are proposed. Distance ranking is the intensity ranking of a distance transformed image. Based on statistically consistent edge information, distance ranking is robust to lighting condition change. The proposed detection algorithm is a matching algorithm based on FFT and a solution of discretization problem in the sliding window methods. In experiments, face detection results in the situation of varying lighting condition, complex background, facial expression change and partial occlusion of face are shown
Crosswalk detection is an important part of the Pedestrian Protection System in autonomous vehicles. Different methods of crosswalk detection have been introduced so far using crosswalk edge features, the distance between crosswalk blocks, laser scanning, Hough Transformation, and Fourier Transformation. However, most of these methods failed to detect crosswalks accurately, when they are damaged, faded away or partly occluded. Furthermore, these methods face difficulties when applying on real road environment where there are lot of vehicles. In this paper, we solve this problem by first using a region based binarization technique and x-axis histogram to detect the candidate crosswalk areas. Then, we apply Support Vector Machine (SVM) based classification method to decide whether the candidate areas contain a crosswalk or not. Experiment results prove that our method can detect crosswalks in different environment conditions with higher recognition rate even they are faded away or partly occluded.
오늘날 대부분의 멀티미디어 데이터는 압축된 형태로 저장되고 전송된다. MPEG-7 에지 히스토그램 기술자는 공간영역에서 특정정보를 추출하기 때문에 특정정보추출을 위해 필요로 되는 복호화과정과 공간영역에서의 필터링 과정은 특정추출시간 과 연산량을 증가시키는 원인이 된다. 영상 검색 효율을 높이기 위하여 본 논문에서는 DCT 영역에서 직접적으로 에지 히스토그램을 추출하는 기법을 제안한다. OCT 계수들 중 AC 계수로부터 얻을 수 있는 에지에 대한 정보를 이용하여 DCT 영역에서 직접적으로 에지의 방향과 강도를 구한다. 실험결과는 제안하는 기법을 통해 검색 효율과 연산량에서 모두 만족할만한 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.
The environmental control based on interactive thermoregulatory behavior for swine production has many advantages over the conventional temperature-based control methods. Therefore, this study was conducted to compare various feature selection methods using postural images of growing pigs under various environmental conditions. A color CCD camera was used to capture the behavioral images which were then modified to binary images. The binary images were processed by thresholding, edge detection, and thinning techniques to separate the pigs from their background. Following feature were used for the input patterns to the neural network ; \circled1 perimeter, \circled2 area, \circled3 Fourier coefficients (5$\times$5), \circled4 combination of (\circled1 + \circled2), \circled5 combination of (\circled1 + \circled3), \circled6 combination of (\circled2 + \circled3), and \circled7 combination of (\circled1 + \circled2 + \circled3). Using the above each input pattern, the neural network could classify training images with the success rates of 96%, 96%, 96%, 100%, 100%, 96%, 100%, and testing images with those of 88%, 86%, 93%, 96%, 91%, 90%, 98%, respectively. Thus, the combination of perimeter, area and Fourier coefficients of the thinning images as neural network features gave the best performance (98%) in the behavioral classification.
본 논문에서는 영문자의 형태적 특성에 기반한 텍스트 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 높은 데이터 용량을 유지하면서 문서 변환 과정 중 일어날 수 있는 여러 형태의 왜곡에 대해 강인한 검출률을 유지할 수 있도록, 문자의 형태적 특성에 따라 서로 다근 워터마킹 방법을 이용한다. 문자의 개별적인 특징에 따라 라인의 연결 구조의 변화 또는 글자의 경계 픽셀의 특성 차이 및 내부 혼의 넓이 변화를 통해 워터마크 메시지를 삽입하고 검출한다. 실험 결과론 통해 회전 및 확대, 축소 변환과 흐려짐, 노이즈 등의 왜곡에 대해 제안된 방법이 논은 데이터 용량을 유지하면서도 $90\%$ 이상의 높은 검출률을 유지함을 알 수 있었다.
This paper is to be pre-processing that decides the text recognizability and quality contained in natural image. Differentiated with the existing studies, In this paper, it suggests the application of partially unified color models, Coiflet Wavelet and text extraction algorithm that uses the closed curve edge features of LoG (laplacian of gaussian)operator. The text image included in natural image such as signboard has the same hue, saturation and value, and there is a certain thickness as for their feature. Each color element is restructured into closed area by LoG operator, the 2nd differential operator. The text area is contracted by Hough Transform, logical AND-OR operator of each color model and Minimum-Distance classifier. This paper targets natural image into which text area is added regardless of the size and resolution of the image, and it is confirmed to have more excellent performance than other algorithms with many restrictions.
본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.
초해상화 기법은 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 기법이다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용한 초해상화 방법이 주류를 이루고 있으며, 원격 탐사 분야에서도 이를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성 영상의 4배 해상도 향상을 위하여 deep back-projection network (DBPN) 네트워크에 기반한 초해상화 기법을 제안하였다. 또한, 복원된 영상의 디테일 및 윤곽선 부분에서의 고품질 영상 획득을 위해 윤곽선 손실 함수를 제안하고, 효과적이고 안정적인 학습을 위하여 Wasserstein distance 손실 함수를 사용한 GAN 기법을 적용하였다. 또한, 자연스러운 저해상도 훈련 영상을 획득하기 위한 detail preserving image downscaling (DPID) 기법을 적용하였다. 마지막으로 전정 영상의 특징을 추출하여 훈련의 마지막 단계에 적용 시킴으로써 출력 영상의 세부적인 특징을 효과적으로 생성하였다. 그 결과 실험에 사용된 WorldView-3 영상 및 KOMPSAT-2 영상에서 해상도 향상 효과를 확인하였고, 다른 초해상화 모델에 대비하여 윤곽선 보존력이나 영상의 선명도가 향상 되었음을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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