현대 사회에서 자동차는 생활에 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 현대 생활의 편의성을 제공하는 자동차의 증가로 인하여 그에 따른 교통사고 또한 매년 증가하고 있다. 교통사고의 주요 발생요인은 운전부주의로써, 이 중 특히 피로운전은 일반교통사고의 $10{\sim}20%$와 관련되어 있으며, 사물감지능력 저하 및 반응시간 지연으로 치명적 사고피해를 야기한다. 이에 본 연구는 운전 중 휴대전화 사용 및 피로상태의 운전상황이 운전수행에 어떠한 결과를 미치는지 알아보고자 실시간 영상처리 방법을 이용하여 실험을 진행하였다. 실험을 진행하기 위하여 차량 시뮬레이터를 이용하였으며, 운전자의 눈꺼풀 움직임 추적방식에 대한 실험을 진행하기 위하여 Seeing Machines의 faceLAB 4.5를 차량 시뮬레이터의 전면부에 장착하여 운전자 눈꺼풀 상태를 정상상태와 피로상태로 나누어 비교 분석하였다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
본 논문은 FPGA를 이용해서 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 동공을 추적하여 의사 소통을 할 수 있게 해주는 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용한 얼굴 및 눈동자 추적과 DE1-SoC보드를 이용하여 눈의 움직임 검출과 문자를 출력한다. 본 논문에서는 웹캠을 사용하고 눈동자를 추적하고 눈동자의 좌표 값에 따라 눈동자의 움직임을 파악하고 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 비교적 개발비용이 저렴하고 업데이트 가능한 FPGA를 사용하고, 블루투스를 이용하여 핸드폰으로 쉽게 문자를 출력할 수 있는 시스템을 제안한다.
모션캡쳐 기술은 빠른 시간에 움직임을 추적하여 컴퓨터에서 이용할 수 있는 데이터로 기록된다. 모션캡쳐로 얻어진 데이터는 동작을 생성하는 데 있어서 손쉽게 제어할 수 있다. 하지만 키넥트 기반으로 추출된 모션캡쳐 데이터는 불안전한 경우가 많다. 또한 기존의 모션캡쳐 시스템을 활용한 얼굴모션 제작과정은 시간 및 경제적 부담으로 인해 많은 어려움을 갖고 있다. 따라서 본 논문은 키넥트 시스템을 활용하여 얻어진 얼굴 모션캡쳐 데이터에서 부분적 떨림 현상을 일으키는 데이터를 보정하는 방법을 제안한다.
This paper describes an intelligent service robot system for managing a store in an unmanned environment. The robot can be a good replacement for humans because it is possible to work all day and to remember lots of information. We design a system architecture for configuring many intelligent functions of intelligent service robot system which consists of four layers; a User Interaction Layer, a Behavior Scheduling Layer, a Intelligent Module Layer, and a Hardware Layer. We develop an intelligent service robot 'Part Timer' based on the designed system architecture. The 'Part Timer' has many intelligent function modules such as face detection-recognition-tracking module, speech recognition module, navigation module, manipulator module, appliance control module, etc. The 'Part Timer' is possible to answer the phone and this function gives convenient interface to users.
본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발된 시역계측알고리즘[1]을 실제시스템에 구현한 후 문제점을 분석하고, 그 문제점을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구팀에서 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발한 이전의 시역계측기술[1]은 기존의 비올라-존스 얼굴 검출기[2]에 의한 얼굴검출 결과와 비올라-존스 얼굴 검출기의 단점을 보완하기 위해 새롭게 추가된 옵티컬-플로우 특징점 추적 알고리즘[3]에 의한 얼굴검출의 두 결과를 선형적으로 결합하여 시청자의 시역위치를 예측하였다. 하지만, 모바일 3D 디스플레이의 특성한 급격한 조명의 변화에서 옵티컬-플로우에 의한 특징점 추적알고리즘에 심각한 오류가 발생하는 문제점이 있다. 이러한 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다.
본 논문에서는 이전에 발표한 "Convolutional neural network를 이용한 눈동자 모션인식 시스템 구현"을 OpenCV의 눈 영역 검출을 이용해 보완하고 신경망 구성 및 연산에 Numpy를 이용한 눈동자 모션인식 시스템에 대해 소개한다. Numpy를 이용해 신경망을 구성하고 OpenCV를 이용해 얼굴영역과 눈영역을 검출해 내고 눈영역 이미지를 이용해 신경망을 학습하고 학습된 신경망으로 눈동자의 움직임을 인식한다. 이 시스템은 SOC 보드인 DE1-SOC 보드 위에 구현했다.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상을 이용하여 얼굴을 검출하고 검출된 영역의 깊이정보를 템플릿으로 사용하여 다수개의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 이 논문은 [1]의 단일 얼굴 추적방법을 다수의 얼굴을 추적하도록 확장한 것이다. 다수의 얼굴추적을 실시간으로 처리하기 위하여 영상을 down sampling 하여 사용한다. 얼굴 검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 피부색만을 이용, 탐색영역을 최대한 축소하여 수행 시간 및 오검출율을 줄인다. 얼굴추적은 깊이정보를 템플릿으로 하며, 깊이값에 따라 크기, 탐색영역을 조정하고, 또한 일정 프레임마다 얼굴을 검출하며 겹침, 새로 나타남, 영상 밖으로 사라짐 등의 얼굴추적 시 발생하는 문제를 해결한다.
바이모달 음성인식기는 잡음 환경하 음성인식 성능을 향상하기 위해 고안되었다. 바이모달 음 성인식기에 있어 영상을 통한 시각 특징 추출은 매우 중요한 역할을 하며 이를 위한 입술 위치 검출은 시각 특징 추출을 위한 중요한 선결 과제이다 본 논문은 색상분포와 SVM을 이용하여 시각 특징 추출을 위한 입술 위치 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 얼굴색/입술 색상 분포를 학습하여 이로부터 입술의 초기 위치를 빠르게 찾아내고 SVM을 이용하여 입술의 정확한 위치를 찾음으로써 정확하고 빠르게 입술의 위치를 찾도록 하였으며 실험을 통해 바이모달 인식기에 적용하기에 적합함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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