• 한국정밀공학회지
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• 제10권4호
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• pp.170-179
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• 1993

In this study, self-organized neural network is used to solve the vorrespondence problem of the axial stereo image. Edge points are extracted from a pair of stereo images and then the edge points of rear image are assined to the output nodes of neural network. In the matching process, the two input nodes of neural networks are supplied with the coordi- nates of the edge point selected randomly from the front image. This input data activate optimal output node and its neighbor nodes whose coordinates are thought to be correspondence point for the present input data, and then their weights are allowed to updated. After several iterations of updating, the weights whose coordinates represent rear edge point are converged to the coordinates of the correspondence points in the front image. Because of the feature map properties of self-organized neural network, noise-free and smoothed depth data can be achieved.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.134-140
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• 2008

Preceding vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based preceded vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, an preceded vehicle detection system is developed using stereo vision sensors. This system utilizes feature matching, epipoplar constraint and feature aggregation in order to robustly detect the initial corresponding pairs. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the preceded vehicles including a leading vehicle. Then, the position parameters of the preceded vehicles or leading vehicles can be obtained. The proposed preceded vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances is verified experimentally.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.453-464
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• 2019

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.48-60
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• 2007

기존의 연구에서는 홍채 특징 추출을 위해 검출된 원형 홍채 영역을 직교 사각형 홍채 영상으로 스트레칭 및 보간 하는 작업을 수행하였다. 이러한 경우 실제 홍채 특징이 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 홍채 영상의 왜곡 없이 정확하게 홍채 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 극좌표 원형 영상 방식을 이용하여 기존의 직교 사각형 영상 방식보다 인식 성능 면에서 우수하다는 점을 해밍거리, 코사인거리, 유클리디안 거리의 3가지 metric을 이용하여 실제로 비교해본 점이며, 두 번째, 최근 홍채인식 연구의 주된 흐름인 품질이 좋지 못한 Non-Ideal 홍채 영상 중 하나의 형태인 홍채 카메라의 중심을 쳐다보지 않은 상태에서 취득된 홍채 영상의 동공과 홍채 중심 위치가 많이 차이나는 경우에 동공과 홍채 경계를 각각 원형 경계 검출로 경계를 찾은 후, 영상에 대한 보간(interpolation)없이 극좌표 원형 홍채 영상에서 직접 특징을 추출함으로써 홍채인식의 성능을 향상한 점이다. 마지막 세 번째는 극좌표 원형방식을 사용할 경우 발생하는 중복 포인트 문제를 해결한 것이다. 이러한 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로서 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 중복 포인트가 주기적으로 많이 발생하는 동공부근의 첫 번째 트랙에 가버필더 적용 시 필터의 주파수를 작게 하여 중복 포인트에 의해 발생된 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하게 함으로써 홍채 인식 성능을 향상 시킨 점이다. 실험 결과, 기존의 직교 사각형 영상 기반 방식이 EER 0.29% 와 d'값 5.8 이였으며, 제안하는 극좌표 원형 방식이 EER 0.16% 와 d'값 6.4로 인식 성공률이 보다 높음을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.165-175
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• 2005

인터레이스 방식의 카메라가로부터 사진을 촬영시, 카메라가 움직인다면, 짝수와 홀수라인의 두 영상의 불인치인 블러가 발생한다. 본 논문은 인터레이스 방식의 카메라의 떨림에 의한 짝수와 홀수라인 영상간의 불일치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 블러된 원 영상을 짝수라인과 홀수라인 영상으로 분리한다. 분리된 각 영상을 보간법을 이용하여 원 영상 크기의 영상을 생성한다. 만약 보간된 영상간의 큰 차이가 발생하면, 사진 촬영시 카메라가 움직인 경우이다 이 경우에는, 특징점 추출 및 정합, sub-pixel정합, 오류 정합된 광류제거, 영상모자이크를 통하여 불리된 두 영상으로부터 블러가 제거된 영상을 취득하는 것이다. 본 논문은 제안한 알고리즘이 카메라의 다양한 움직임의 영향으로 블러된 영상에서 선명한 영상을 생성 할 수 있음을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권2호
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• pp.165-172
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• 2020

There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.520-523
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• 1999

Specially, form-based documents are easily understood, quickly processed and thus used more than the general documents. In this paper, a method to classify the documents with minimum features is proposed, not like former methods which use all possible features. To apply this characteristics. a document was first partitioned to areas of certain shape and size, then features were extracted from the partitioned area. It is also possible to sort the partitioned area by using the fact that each partitioned area has the different significance in the point of feature. In conclusion, by using proposed method of extracting features from partitioned document, the processing time decreases due to search area reduction.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.83-86
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• 2002

This paper intends to provide convenience to the disabled, losing the use of their limbs, through voice recognition technology. The voice recognition part of this system recognizes voice by DTW (Dynamic Time Warping) Which is most Widely used in Speaker dependent system. Specially, S/N rate was improved through Wiener filter in the pre-treatment phase while considering real environmental conditions; the result values of 12th order feature pattern per frame are extracted by DTW algorithm using LPC and Cepsturm in feature extraction process. Furthermore, miniaturization is pursued using TMS320C32, 71's the floating-point DSP, for the hardware part. Currently, 90% of hardware porting has been completed, but we can confirm that the recognition rate was 96% as a result of performing the DTW algorithm in PC.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.17-24
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• 2017

본 논문은 마커를 사용하지 않고 현실 객체 대상 모바일 증강현실 게임의 일반적인 제작 과정에 대해서 기술하고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 성능 최적화를 위해서 slam 기술을 사용하여 만들어진 포인트 클라우드 데이터를 별도의 편집툴을 사용하여 편집하였다. 또한 게임 실행단계에서 특징점 추출 및 디스크립터 매칭으로 인해 많은 부하가 발생하는데, 이를 줄이기 위해서 이전 입력 영상에서 매칭된 특징점에 대한 위치 추적을 위해 Opticalflow 추적을 사용하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권3호
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• pp.256-262
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• 2012

Direct teaching of the industrial robot is a novel technique to easily teach manipulators. However, teaching data by human hand cannot help having large noise errors ranging from low to high frequency. To use teaching data, post-processing to correct the teaching trajectory is required. Here, a novel shape-based trajectory correction method to rebuild teaching data with the feature information of curvature and velocity is proposed. The proposed method is tested on square and circular objects.