본 논문에서는 전처리 기반 히스토그램 거리측정에 의한 효율적인 얼굴표정 인식기법을 제안하였다. 여기서 전처리는 중심이동과 히스토그램 평활화에 의해 인식성능을 개선하기 위함이고, 히스토그램 사이의 거리측정은 영상 상호간의 유사도를 측정하기 위함이다. 특히 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 불필요한 배경을 제거시켜 위치나 크기 변화에 강건한 인식을 위함뿐만 아니라 거리의 측정부하를 줄이기 위함이다. 히스토그램 평활화는 조명의 세기에 의한 영상의 명암대비 감소에 강건한 인식을 위함이다. 제안된 기법을 320*243 픽셀의 72개(4명*18장) 표정얼굴을 대상으로 히스토그램 사이의 유사도 측정을 위해서 city-block, Euclidean, 그리고 ordinal 거리를 각각 이용하였다. 실험결과, 제안된 기법은 중심이동 및 히스토그램 평활화의 전처리를 거치지 않는 기법보다 우수한 인식성능이 있으며, ordinal 거리가 가장 높은 인식성능이 있음을 확인하였다.
This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5197-5218
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2019
Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.
영상의 칼라, 텍스쳐, 오브젝트의 형체 등과 같은 하위 수준의 특징을 표현할 수 있는 기술자를 MPEG-7 표준에서 규정하고 있다. 하지만, 각각의 기술자를 따로 분석함으로써는 성능 향상에 불충분한 점이 있었다. 본 논문에서는 칼라 기술자와 텍스쳐 기술자를 결합하여 영상검색의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. MPEG-7 표준에서 정의한 $l_{1}$-norm방법보다, 본 논문에서는 칼라 히스토그램의 경우 코사인 근사도 계수를, 에지 히스토그램의 경우 유클리디언 디스턴스를 적용 실험하여 진일보한 결과를 도출할 수 있었다.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
We propose a novel real-time obstacle avoidance method for rescue robots. This method, named the ELA(Emergency Level Around), permits the detection of unknown obstacles and avoids collisions while simultaneously steering the mobile robot toward safe position. In the ELA, we consider two sensor modules, PSD(Position Sensitive Detector) infrared sensors taking charge of obstacle detection in short distance and LMS(Laser Measurement System) in long distance respectively. Hence if a robot recognizes an obstacle ahead by PSD infrared sensors first, and judges impossibility to overcome the obstacle based on driving mode decision process, the order of priority is transferred to LMS which collects data of radial distance centered on the robot to avoid the confronted obstacle. After gathering radial information, the ELA algorithm estimates emergency level around a robot and generates a polar histogram based on the emergency level to judge where the optimal free space is. Finally, steering angle is determined to guarantee rotation to randomly direction as well as robot width for safe avoidance. Simulation results from wandering in closed local area which includes various obstacles and different conditions demonstrate the power of the ELA.
본 논문은 수위 측정 영역의 오염 상태에 적응적인 영상 기반 수위 계측 기법을 제안한다. 수위를 측정하기 위해 사용되는 목자판이 진흙, 부유물, 조명의 강한 반사에 의해 얼룩진 경우, 목자판 내부의 수평 성분 패턴이 유지되는 영역의 최종 위치와 목자판과 수면의 색상 차를 이용하여 얻어진 대략적인 수위 위치인 참조 수위와의 거리 차를 측정하여 목자판의 오염 여부를 판단하는 기법을 사용한다. 목자판이 오염되지 않은 경우에는 수평 성분이 유지되는 최종 위치의 근방 하단 영역에서 수평 성분의 분포를 분석하여 히스토그램이 가지는 최대값의 30%이상의 값을 가지는 위치를 수위로 검출하고, 목자판이 오염된 경우는 참조 수위 근방의 색상 변화의 국지적인 정점과 골을 검출한 후 그 변화가 가장 큰 위치를 수위로 검출한다. 검출된 영상 수위는 영상에 보이는 목자판의 눈금을 기준으로 생성한 맵핑 테이블을 이용하여 실제 수위로 변환된다. 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기 위하여 실제 교량에 측정 시스템을 구축하고 같은 위치에 기존에 설치된 초음파 기반 측정 시스템과 그 측정치를 비교하였다.
Near-infrared spectroscopy is now being used in clinical diagnosis as a non-invasive monitor of tissue oxygenation state. However, due to lack of the optical pathlength information within tissues, it is still difficult to quantitate the hemoglobin concentration with present CW techniques. Time-resolved spectroscopy (TRS), which measures temporal profiles of emerging light from tissues, enables to estimate the pathlength distribution within tissues by converting time to distance. Consequently, quantitative measurement of tissue oxygenation is possible by analyzing the data with optical diffusion equation 1) or our Microscopic Beer-Lambert law2). Time-Resolved Spectroscopy System : TRS-1O3) Our TRS-10 system consists of a three-wavelength (759, 797, 833 nm) PLP as pulsed light source, a high speed PMT with high sensitivity and three signal-processing circuits for time-resolved measurement (CFD/TAC, A/D converter and histogram memory). Optical pulse train consisting of 759, 797 and 833nm is generated by PLP at 5㎒ repetition rate and irradiated a sample through a single optical fiber. The diffuse-reflected light from the sample is collected by a bundle fiber and then detected by the PMT for single photon measurement. After being amplified by a following fast amplifier, the electrical signals for each wavelength are picked out by CFD/TAC module. Then, a signal processing circuit integrated the TRS data for each wavelength individually. The simultaneous TRS measurement for three wavelengths achieved without any optical or mechanical switch. Experiment and Results Input and detection fibers of TRS-10 were attached at the human forehead with a fiber separation of 3cm. TRS measurements were continuously performed for about 20 minutes including 2 minutes hyper ventilation. It was observed that the total hemoglobin concentration was decreasing during the hyper ventilation and recovered until 2 minutes after hyper ventilation. On the other hand, the deoxy-hemoglobin concentration began to increase after hyper ventilation and had its peak at around 2 minute later, showing 502 drop from 75% to 60% due to inhibition of breathing by performing hyper ventilation. The results showed that this system might be able to quantitate the concentrations of oxy- and deoxy-hemoglobin in the human brain.
기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 비디오 시?스에서 차들을 추적하고 검출하기 위해서 비디오와 이미지 처리를 활용하여 고속도로 및 일반 도로상의 교통흐름과 차량의 속도를 계측하는 기법을 제안했다. 제안된 기법은 배경이미지를 평가하기 위해서 비디오 스트림의 처음 프레임을 활용하였다. 비쥬얼 추적 시스템은 프레임 절대 차의 합을 토대로 한 단순한 알고리즘이다. 그것은 각 비디오 프레임으로부터 전경 이미지를 산출하기 위해서 배경화면을 빼고, 각 전경 이미지에 형태적 제거를 실행하고 임계값화 함으로서 임계치 윈도우에서 보인 이진이미지를 산출한다. 첫 번째 하얀 라인과 두번째 하얀 라인사이 거리를 측정하여 차의 위치를 찾았다. 평균속도는 물체의 위치 변화를 장소가 변하는 시간으로 나눔으로서 정의했다. 제시된 기법의 결과는 측정된 데이터와 잘 일치되었고, 실시간으로 결과를 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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