사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 농촌 청소년 공부방을 대상으로 조명환경 실태조사를 실시하였다. 그 결과, 공부방의 평균 공간의 크기는 11.42[$m^2$]이며, 주로 광원은 형광등을 사용하였으며 조명사용방법은 전반조명만 이용하는 경우가 73.8[%]이며, 배광방식은 직접조명 방식을 주로 사용하고 있었다. 또한 스탠드를 소유하고 있는 가구는 45.7[%]이었으며, 국부조명인 스탠드를 사용하는 비율은 전체 조사대상의 20[%]에 지나지 않아 시작업이 효과적이지 못하였다. 내부공간 조도는 평균 131.82[lx]이며, 책상면 조도는 253.64[lx]로 최저허용조도의 42.3[%]에 해당하는 열악한 실정이었으며, 균제도는 평균 35.61[%]로 나타났다. 또한 사용자의 조명환경에 비해 만족도는 3.93점으로 높아 조명에 대한 인식이 매우 부족한 것으로 사료된다.
범죄 예방을 위한 환경 재설계 연구자들은 생활환경 가운데 야간에 어두운 공간에 대하여 조명을 설치함으로써 공간의 조도를 높이는 것이 범죄 예방 효과를 높일 것으로 보편적인 인식을 하고 있다. 단순하게 공간의 조도만 높이는 것이 모든 범죄 발생을 억제할 것이라고 보는 것은 실제 상황과는 맞지 않다. 본 연구에서 실제 범죄사건 사례를 분석한 결과, 생활공간에 조명을 설치하여 조도를 높이는 조치가 오히려 범죄를 실행하는데 활용되는 것이 분석되었다. 단순히 조명을 설치하고 조도를 높이는 것만으로 범죄를 억제할 것으로 보는 관점을 수정할 필요가 있다. 성범죄는 조도가 높아진 공간을 범행 대상을 관찰하는데 이용하는 경우가 많다. 따라서 단순하게 조도만 높이는 것 외에 보다 지능화된 상황인식 기능을 갖출 필요가 있는 것이다.
얼굴인식 분야의 관심은 다양한 신흥분야의 응용에 의해 증강되고 있다. 2-차원적인 인식 알고리즘의 필요성이 어떤 변화무쌍한 환경들, 예를 들어서, 얼굴의 방향이나 조명도, 안경의 유무, 혹은 웃음과 울음 같은 다양한 표정변화의 처리에 적합할 수 있게 고찰 되어 지고 있다. 형상 기억이나 일반화 과정, 유사성 인식, 오류수정 등에 장점을 가지고 있는 홉 필드 네트워크의 기능을 바탕으로 하여 본 연구에서는 새로운 방법의 병렬적인 다중 홉 필드 네트워크를 구성하여 변화에 강한 얼굴표정 인식의 실험을 2-차원 알고리즘으로 실시하였고 결과가 실제적인 얼굴 형상 환경 변화에서 강한 적응성을 가지고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.
본 논문에서는 Personal Mobility에 사용되는 스마트헬멧의 안전성 보강을 제안한다. 주요 내용은 헬멧이 안전 신호를 보낼 수 있도록 아두이노를 베이스로 사용하여 초음파 센서를 활용한 거리별, 각도별 변화에 따라 센서의 값을 설정하여 오차를 최소화하여 원활한 인식이 되도록 하였다. 또한, 자이로센서를 활용하여 각 기울기에 따른 방향지시등이 점등되도록 하였다. CDS 센서를 이용하여 야간에 150 lux 이하로 내려갈 시 LED가 점등되도록 설계하였다. 최종적으로 5cm 이내에서 헬멧 착용 여부를 확인할 수 있으며, 평균속도 주행 시 10도에서 방향지시등이 점등되며, 150lux 이하에서 LED가 점등됨을 확인하였다.
Recently, object recognition using image/video signals is rapidly spreading on autonomous driving and mobile phones. However, the actual input image/video signals are easily exposed to a poor illuminance environment. A recent researches for improving illumination enable to estimate and compensate the illumination parameters. In this study, we propose VE-DCE (video enhancement zero-reference deep curve estimation) to improve the illumination of low-light images. The proposed VE-DCE uses unsupervised learning-based zero-reference deep curve, which is one of the latest among learning based estimation techniques. Experimental results show that the proposed method can achieve the quality of low-light video as well as images compared to the previous method. In addition, it can reduce the computational complexity with respect to the existing method.
본 논문에서는 암호 없는(Passwordless) 사용자 환경에서 제로 트러스트(zero trust) 기반 복합 생체 인증을 제안한다. 다양한 FIDO 2.0(Fast Identity Online) 거래 인증 플랫폼 연동을 위한 메타버스와 연계를 설계한다. 특히, 스마트 단말기의 위치정보와 지자기 센서, 가속기 센서 및 복합인증(MFA, Multi-Factor Authentication)을 위한 생체정보 등을 적용한다. 이때, 조도 및 온도/습도 등 상황인식을 바탕으로 2차 인증으로 복잡한 인증을 통해 사용자 환경에 따른 적응형 복합 인증 플랫폼을 제시한다. 그 결과 사용자 환경에 따라 지문인식과 홍채인식, 얼굴인식, 음성 등 행동 패턴으로 다양한 제로 트러스트를 기반으로 2차 사용자 인증이 가능하다. 또한 FIDO 플랫폼의 복합 통합 인증 연계 결과를 확인하고, FIDO2.0을 이용한 거래 인증 연계 플랫폼의 인증 정확도를 개선하고자 한다.
본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.
One of the leading causes of night time automobile accidents is the darkness of surroundings. Headlamps play a critical role in casting light and providing drivers with visibility. Headlamp design and new technology have been developed recently as research has been actively carried out to increase headlamp recognition. This study statistically analyzes irradiation distance using computer simulation by categorizing headlamps applied in domestic automobiles in the last decade by year, light source, form, vehicle type, and height of installation. After analyzing results of irradiation distance, it appears irradiation distance has been increased by approximately 10m in the last decade. This increase in irradiation distance is predicted to decrease night time accidents by allowing more time to recognize potential causes of accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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