본 논문은 깊이 영상의 손 영역을 위해 거리 그래프를 정의하고 그것을 이용해 손가락을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 거리 그래프는 손바닥 중심과 손 윤곽선 사이의 각과 유클리디안 거리로 손 윤곽선을 표현한 그래프이다. 거리 그래프는 손끝들의 위치에서 국부 최댓값을 갖고 있어 손가락 위치를 검출할 수 있고 손가락 개수를 인식할 수 있다. 윤곽선은 항상 360 개의 각으로 나누어지고 그들은 손목 중심을 기준으로 정렬된다. 그래서 제안된 알고리즘은 손의 크기와 방향에 대해 영향을 받지 않으며 손가락을 잘 검출한다. 다소 제한된 인식 실험 조건에서 손가락 개수 인식 실험은 1~3 개의 손가락은 100% 인식율과 4~5 개 손가락은 98% 인식율을 보여주었고, 또한 실패한 경우도 추가 가능한 단순한 조건에 의해 인식이 가능할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
This paper presents an emotion recognition and its expression system of an intelligent robot like a home robot or a service robot. Emotion recognition method in the robot is used by a facial image. We use a motion and a position of many facial features. apply a tracking algorithm to recognize a moving user in the mobile robot and eliminate a skin color of a hand and a background without a facial region by using the facial region detecting algorithm in objecting user image. After normalizer operations are the image enlarge or reduction by distance of the detecting facial region and the image revolution transformation by an angel of a face, the mobile robot can object the facial image of a fixing size. And materialize a multi feature selection algorithm to enable robot to recognize an emotion of user. In this paper, used a multi layer perceptron of Artificial Neural Network(ANN) as a pattern recognition art, and a Back Propagation(BP) algorithm as a learning algorithm. Emotion of user that robot recognized is expressed as a graphic LCD. At this time, change two coordinates as the number of times of emotion expressed in ANN, and change a parameter of facial elements(eyes, eyebrows, mouth) as the change of two coordinates. By materializing the system, expressed the complex emotion of human as the avatar of LCD.
In a fire disaster in a tunnel, people should be rescued immediately using the information obtained from cameras or sensors. However, in heavy smoke from a fire, people cannot be clearly identified by a mounted CCTV, which is only effective in a clear environment. A thermal camera can be an alternative to this in smoky situations and is capable of detecting people from their emitted thermal energy. On the other hand, the thermal image camera has a smaller field of view than an ordinary camera due to its lens characteristics and temperature error, etc. In order to cover a relatively wide area, panoramic image construction needs to be implemented. In this work, a template-based similarity matching algorithm for constructing the panorama image is proposed and its performance is verified through experiments. This scheme provides guidelines for coping with difficulty in image construction, which requires an exact correspondence search for two images in cases of heavy smoke.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.227-235
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2013
품사 부착 말뭉치의 품질은 품사 부착기를 개발하는데 있어서 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 세종 말뭉치를 비롯하여 한국에서 구축된 많은 품사 부착 말뭉치들은 여전히 다양한 형태의 오류를 포함하고 있다. 이런 오류들을 살펴보면 품사 부착 오류는 물론이고 철자 오류, 문자의 삽입 및 삭제 등 매우 다양하다. 본 논문에서는 오류 패턴을 이용하여 품사 부착 오류를 검출하고 이를 효과적으로 수정하는 도구를 개발한다. 제안된 방법과 도구를 이용해서 오류를 수정할 경우 평균 9배 이상 빠르게 오류를 수정할 수 있어서 이 방법이 매우 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다.
Objectives : The purpose of this paper was to examine quantitative methods for estimating and detecting local text reuse in the texts of East Asian Traditional Medicine. Methods : We introduce techniques that estimate the volume of local text reuse with n-gram and those that directly detect the reuse with the Smith-Waterman algorithm (SW algorithm). Based on this, the estimation and detection of local text reuse were carried out for 『Donguibogam』 and 『Huangdineijing·Suwen』. Results : Estimates with n-gram had more errors than methods with SW algorithms. SW algorithms detected suspected strings directly with local text reuse, resulting in more accurate results. Conclusions : Although n-gram does not accurately find local text reuse, its high speed makes it a preferable method for certain purposes, such as screening similar documents. On the other hand, SW algorithms have the advantage of being relatively good at finding similar phrases suspected as local text reuse even if the strings do not completely match. However, due to its excessive consumption of time and computing resources, its benefits are limited to cases where precise results are required.
최근 MANET에서의 연구는 보안을 고려한 라우팅 서비스에 주목되어 왔으나 기존에 제시되었던 MANET에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 거짓 신고하는 악의적인 노드가 있을 때에는 이를 적절히 식별하고 제거하지 못하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 신고자와 혐의자 목록으로 구성되는 신고 메시지와 신고 테이블을 이용하여 경로 설정단계에서는 정상적으로 동작하지만 데이터 전달 과정에서는 데이터를 버리거나 내용을 변경시키는 행위, 또는 다른 노드를 거짓으로 신고하는 등의 악의적인 노드를 식별하는 효율적인 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 DSR 과 AODV에 모두 적용 가능하다. 또한 성능분석을 위해 AODV와 제안된 알고리즘과 비교 분석하여 제안된 알고리즘이 평균 분실률 및 전송량 측면에서 현격한 성능차이를 있음을 보였다.
오늘날 작업능률 및 운용효율의 향상을 위해 장비의 대형화 추세가 진행되고 있으나 이와 더불어 사고 발생 시에는 많은 인명 피해와 함께 크나큰 경제적인 손실을 초래하게 되어 대형장비의 안전성 문제에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 대형구조물의 안전성 감시를 위해 외부의 부하에 따른 구조물의 변형은 스트레인게이지로, 순간적인 충격에 의한 진동은 가속도 센서를 이용한다. 본 연구에서는 고분자 압전 필름센서인 PVDF(PolyVinyliDene Fluoride)를 이용하여 구조물의 변형에 대한 측정뿐만 아니라 충격에 대해서도 민감하게 반응하여 하나의 센서로 부하와 충격을 모두 검출하여 산업적 효율성과 실효성 향상을 도모하였다. 개발된 센서는 스트레인 게이지의 출력값에 대해 14% 이내의 오차를 나타내고 가속도 센서와는 충격에 대해 동일한 패턴의 충격신호를 나타내었다.
최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.
논문에서는 EPIC(Electronic Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 Hand tracking 및 Calibration 알고리즘을 연구하였다. 주변의 전위차를 감지하는 EPIC 센서의 특성을 분석하고, 이러한 특성을 고려한 EPIC 센서들 간의 감지된 진폭의 차를 이용하여 이차원 좌표 변환을 구현하였다. 이에 추가적으로 주변 환경에 민감한 EPIC 센서의 특성을 고려한 Calibration 알고리즘을 구현하였으며, 효과적으로 목표물을 추적하도록 칼만 필터 알고리즘을 적용하였다. 구현된 알고리즘은 검증 및 분석을 위해 윈도우 어플리케이션 환경으로 구현하였으며 EPIC 센서의 아날로그 데이터를 추출하기 위해 DAQ(Data Acquisition) API 함수를 사용하였다, DAQ 하드웨어는 전기적 신호를 측정 및 생성할 수 있는 기능을 가지고 있으며, DAQ API를 통해 아날로그 또는 디지털 신호를 측정 및 생생할 수 있다. 측정된 아날로그 신호를 구현된 알고리즘을 통해 사용자의 손의 움직임에 따라 EPIC 센서에서 전위차를 감지함으로써 PC의 mouse cursor 움직임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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