In this paper, we aimed to develop associative pattern recognizer based on neural network for aircraft identification. For obtaining invariant feature space description of an object regardless of its scale change and rotation, Log-polar sampling technique recently developed partly due to its similarity to the human visual system was introduced with Fourier transform post-processing. In addition to the recognition results, image recall was associatively performed and also used for the visualization of the recognition reliability. The multilayer perceptron model was learned by backpropagation algorithm.
본 연구에서는 초음파 센서에 의해 물체정보를 획득하고 불변모멘트 백터를 이용하여 이동 및 회전에 불변하는 물체특정점올 추출한다. 그리고 이를 SQFM(냉f요R없비1핑 Feature Map) 신경회로망의 입력데이터로 사용하여 물체의 이동 및 회전에 무관한 물체인식 시스템을 제안하였다. 또한 SOFM 신경회로망의 출력 neuron space 크기 및 반복학습회수와 물체인식률과의 관계를 실험하였다. 출력 neuron space와 반복학습회수를 각각 $4\times4~10\times10$까지, 10~50회까지 변화시쳐 물체인식올 실험한 결과 물체인식률은 동일한 값인 92.3[% 를 나타내었다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 헬멧의 자세 및 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 두 대의 CCD카메라와 헬멧 그리고 적외선 LED, 영상편집 보드로 구성된다. 이 중 15개의 적외선 LED는 헬멧에 서로 다른 길이로 삼각형 패턴으로 고정되어, 헬멧의 자세 및 위치를 결정하기 위한 특징점이 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 특징점 추출, 투영 재구성, 모델 인덱싱 과정으로 구성되며, 단위 쿼터니언(UQ, Unit Quaternion)을 이용하여 자세 및 위치를 추정한다. UQ를 이용하여 회전행렬를 구하면, 회전 행렬이 유니터리 행렬(Unitary Matrix)이 되는 것을 보장할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실제 실험 데이터를 이용하여 그 성능을 검증하였다.
카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 자율주행 지게차에서 팔레트 화물을 자동 인식하여 운송할 수 있도록 하는 비전 기반의 팔레트 자세 및 위치 측정 방법을 제안한다. 일반적으로 3차원 측정에서는 스테레오 비전 기술이 사용되나, 제안한 방법에서는 지게차의 포크 캐리지에 설치한 한 대의 카메라만을 사용한다. 먼저 어떤 별도의 표식이 없는 팔레트의 자세를 측정하기 위해 영상 역투영 기법을 제시하였는데, 이 기법에서는 팔레트 앞면 영상에서의 두 특징 직선을 3차원 공간에서 주어진 축 중성으로 회전시킬 수 있는 가상평면에 역투영 시킨다. 가상평면에 역투영된 두 특정 직선이 평행하게 되면 그 때의 가상평면의 회전각이 팔레트의 자세를 나타낸다는 사실을 이용한다. 팔레트 위치 측정 방법에서는 역투영된 특징 직선 간의 거리와 팔레트 앞면에서의 실제 직선간 거리의 비율을 이용한다. 실제 팔레트 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성 및 실시간 실행 가능성을 보였다.
We present a newly developed algorithm based on a Bayesian method for 2D tilted-ring analysis of disk galaxies which operates on velocity fields. Compared to the conventional ones based on a chi-squared minimisation procedure, this new Bayesian-based algorithm less suffers from local minima of the model parameters even with high multi-modality of their posterior distributions. Moreover, the Bayesian analysis implemented via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling only requires broad ranges of posterior distributions of the parameters, which makes the fitting procedure fully automated. This feature is essential for performing kinematic analysis of an unprecedented number of resolved galaxies from the upcoming Square Kilometre Array (SKA) pathfinders' galaxy surveys. A standalone code, the so-called '2D Bayesian Automated Tilted-ring fitter' (2DBAT) that implements the Bayesian fits of 2D tilted-ring models is developed for deriving rotation curves of galaxies that are at least marginally resolved (> 3 beams across the semi-major axis) and moderately inclined (20 < i < 70 degree). The main layout of 2DBAT and its performance test are discussed using sample galaxies from Australia Telescope Compact Array (ATCA) observations as well as artificial data cubes built based on representative rotation curves of intermediate-mass and massive spiral galaxies.
본 논문에서 우리는 기존의 2차원 비전검사 시스템에 적용시킬 수 있는 1대의 카메라를 이용한 3차원 비전검사 알고리즘을 제안한다. 부품의 패턴 데이터베이스를 보유하여 이를 토대로 회전되어진 물체의 형태를 예측 가능하다면 충분히 하나의 이미지로 3차원 비전검사가 가능하다. 우리는 제안된 알고리즘에 3차원 데이터베이스, 2차원 기하학적 패턴매칭 그리고 회전변환 이론을 사용하였으며, 그 결과 물체의 회전각도를 예측함으로써, 각도가 틀어진 물체의 검사 가능성이나 전반적인 물체의 인식 등을 해결하였다. 또한 우리는 알고리즘을 전형적인 IC와 커패시터에 적용시켰으며 기존의 2차원 비전검사 및 3차원비전 알고리즘인 특징공간궤적 방법과 비교하였다.
Camera pose information from 2D face image is very important for making virtual 3D face model synchronize with the real face. It is also very important for any other uses such as: human computer interface, 3D object estimation, automatic camera control etc. In this paper, we have presented a camera position determination algorithm from a single 2D face image using the relationship between mouth position information and face region boundary information. Our algorithm first corrects the color bias by a lighting compensation algorithm, then we nonlinearly transformed the image into $YC_bC_r$ color space and use the visible chrominance feature of face in this color space to detect human face region. And then for face candidate, use the nearly reversed relationship information between $C_b\;and\;C_r$ cluster of face feature to detect mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face region boundary information to determine rotation angles in both x-axis and y-axis of camera position and use the relationship between face region size information and Camera-Face distance information to determine the camera-face distance. Experimental results demonstrate the validity of our algorithm and the correct determination rate is accredited for applying it into practice.
본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역 특징백터를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 컬러 히스토그램 검색방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSY 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구하고, 이를 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 또한 컬러 히스토그램 방법들의 가장 큰 문제점인 공간 정보가 부족한 것은 영상을 16개 영역으로 나눠서 각 영역간의 비교를 통해 해결한다. 그리고 색상 검색에 추가적으로 모양 특징인 에지와 질감 특징인 DCT 변환의 DC를 이용하여 검색의 정확도를 높인다 1,000개의 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보인다.
L1251B, which was revealed as a small group of protostars by the Spitzer Space Telescope (SST), presents a great site of studying chemical evolution in gas and ice as well as various dynamical processes associated with star formation (infall, rotation, and outflow). We have mapped L1251B with the Infrared Spectrograph (IRS) aboard the SST to study the chemical distribution in the phases of gas and ice and the dynamical feature related to shock in the region. Various atomic lines and the $H_2$ pure rotational lines, which trace different shock velocities, were detected. In addition, the distribution of the water and $CO_2$ ices hints variety of the ice desorption mechanism in L1251B.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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