• 제목/요약/키워드: Feature point extraction

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보로노이-테셀레이션 알고리즘을 이용한 NUI를 위한 비주얼 터치 인식 (Visual Touch Recognition for NUI Using Voronoi-Tessellation Algorithm)

  • 김성관;주영훈
    • 전기학회논문지
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    • 제64권3호
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    • pp.465-472
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    • 2015
  • This paper presents a visual touch recognition for NUI(Natural User Interface) using Voronoi-tessellation algorithm. The proposed algorithms are three parts as follows: hand region extraction, hand feature point extraction, visual-touch recognition. To improve the robustness of hand region extraction, we propose RGB/HSI color model, Canny edge detection algorithm, and use of spatial frequency information. In addition, to improve the accuracy of the recognition of hand feature point extraction, we propose the use of Douglas Peucker algorithm, Also, to recognize the visual touch, we propose the use of the Voronoi-tessellation algorithm. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

Edge detection 기반의 SIFT 알고리즘을 이용한 kidney 특징점 검출 방법 (Kidney's feature point extraction based on edge detection using SIFT algorithm in ultrasound image)

  • 김성중;유재천
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.89-90
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    • 2019
  • 본 논문에서는 ultrasound image Right Parasagittal Liver에 edge detection을 적용한 후, 특징점 검출 알고리즘인 Scale Invarient Feature Transfom(SIFT)를 이용하여 특징점의 위치를 살펴보도록 한다. edge detection 알고리즘으로는 Canny edge detection과 Prewitt edge detection을 적용하기로 한다.

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연결 정보가 없는 포인트 데이타로부터 특징선 추출 알고리즘 (Extraction of Feature Curves from Unorganized Points)

  • 김수균;김선정;김창헌
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제33권10호
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    • pp.768-776
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    • 2006
  • 연결 정보가 없는 포인트 데이타가 주어졌을 때, 본 논문은 MLS(moving least-squares) 근사화 기법을 이용하여 포인트 데이타에 대해 근사화된 표면을 생성한다. 근사화된 표면에서의 각 포인트에 대해 지역적인 곡률과 곡률 미분 값을 측정 한 후, 딜러니 삼각화(Delaunay tessellation)를 통해 이웃간의 정보를 생성하게 되고, 연결된 포인트들 간의 제로-클로싱(zero-crossing)을 측정하여 특징 포인트들을 추출하고, 곡률 방향으로 추출 된 포인트들을 연결한다. 본 방법은 기존의 메쉬 데이타에서 특징 선을 찾는 방법과 비슷한 복잡도를 갖는다. 몇 개의 포인트-샘플 된 모델에 대해 특징 선 추출을 수행하며, 곡률의 크기에 따라 특징선의 두께를 조절하고 포인트-스플릿팅 방법에 의해 렌더링 한다.

픽셀 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거 (Pseudo Feature Point Removal using Pixel Connectivity Tracing)

  • 김강;이건익
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.95-101
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    • 2011
  • 본 논문에서는 픽셀 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거에 관하여 연구하였다. 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 의사 특징점이 많이 추출된다. 교차수를 이용한 방법에서 잘못 추출된 특징점들을 제거하기 위하여 단점과 분기점 주위에 있는 8개 픽셀을 추적하여 조건을 만족하는 경우 실제 특징점으로 추출하고 조건을 만족하지 않는 경우 의사 특징점이므로 제거하였다. 성능 평가를 위하여 교차수를 이용한 방법과 픽셀 연결성 추적을 이용하여 추출된 실제 특징점을 비교하였으며, 실험결과 픽셀 연결성 추적을 이용하여 궁상문형, 와상문형, 제상문형에 대하여 의사특징점이 각각 47%, 40%, 30% 제거되었음을 알 수 있었다.

로봇의 시각시스템을 위한 칼라영상에서 퍼지추론을 이용한 얼굴인식 (Robot vision system for face recognition using fuzzy inference from color-image)

  • 이주신
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.106-110
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    • 2014
  • 본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 얼굴영상의 색상추출과 특징점을 이용하여 인식한다. 색상추출은 피부색, 눈동자색, 입술색의 차를 이용하였으며, 특징정보는 눈, 코, 입에서 추출된 특징점 사이의 거리, 거리 비율, 각도, 면적의 차를 특징 파라미터로 이용하였다. 특징 파라미터를 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 얼굴을 인식하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 96%의 인식율을 나타내었다.

파노라마 이미지 생성시간을 단축하기 위한 멀티코어 환경에서 특징점 추출 병렬화 (Parallelizing Feature Point Extraction in the Multi-Core Environment for Reducing Panorama Image Generation Time)

  • 김건호;최태호;정희진;권범준
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제14권3호
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    • pp.331-335
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    • 2008
  • 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 파노라마 이미지 생성 시간을 단축시키기 위해 특징점 추출 알고리즘을 병렬화한다. 여러 장의 사진들을 합성하여 파노라마 이미지를 만드는 과정에는 사진들 간의 겹치는 영역을 찾아내기 위해 각 사진의 특징점을 추출하는 단계가 필요하다. 계산량이 많은 특징점 추출 단계를 빠르게 수행하기 위해 비대칭 멀티 프로세서 아키텍처인 CBE(Cell Broadband Engine)를 사용하여 특징점 추출 병렬 알고리즘을 개발하고, 성능이 얼마나 향상되는지 실험하였다. 실험 결과, 본 논문에서 개발한 병렬 알고리즘은 프로세서 수에 비례하여 성능이 높아지는 선형 확장성의 특징을 보였다. 이처럼 멀티코어 환경에서 이미지 프로세싱 작업 수행 시에 어떻게 하면 높은 성능의 좋은 결과를 낼 수 있는지 알아본다.

특징점 추출에 의한 한글 문자 인식 및 전처리용 신경 칩의 설계 (Korean Character Recognition by the Extraction of Feature Points and Neural Chip Design for its Preprocessing)

  • 김종렬;정호선;이우일
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.929-936
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    • 1990
  • This paper describes the method of the Korean character recognition by means of feature points extraction. Also, the preprocessing neural chip for noise elimination, smoothing, thinning and feature point extraction has been designs. The subpatterns were separated by means of advanced index algorithm using mask, and recognized by means of feature points classification. The separation of the Korean character subpatterns was abtained about 97%, and the recognition of the Korean characters was abtained about 95%. The preprocessing neural chip was simulated on SPICE and layouted by double CMOS 2\ulcorner design rule.

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Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Technique Using Principal Component Analysis (PCA) with Naive Bayes Classification

  • J.Uma;K.Prabha
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제24권4호
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    • pp.113-118
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    • 2024
  • Pursuance Sentiment Analysis on Twitter is difficult then performance it's used for great review. The present be for the reason to the tweet is extremely small with mostly contain slang, emoticon, and hash tag with other tweet words. A feature extraction stands every technique concerning structure and aspect point beginning particular tweets. The subdivision in a aspect vector is an integer that has a commitment on ascribing a supposition class to a tweet. The cycle of feature extraction is to eradicate the exact quality to get better the accurateness of the classifications models. In this manuscript we proposed Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method is to secure Principal Component Analysis (PCA) with Naïve Bayes Classifiers. As the classifications process, the work proposed can produce different aspects from wildly valued feature commencing a Twitter dataset.

Development of Digital Surface Model and Feature Extraction by Integrating Laser Scanner and CCD sensor

  • Nagai, Masahiko;Shibasaki, Ryosuke;Zhao, Huijing;Manandhar, Dinesh
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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    • pp.859-861
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    • 2003
  • In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.

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