Fake fingersubmission to the sensor is a major problem in fingerprint recognition systems. In this paper, we introduce a novel liveness detection method using multi-static features. For convenience and usefulness of field application, static features are only considered to detect 'live' and 'fake' fingerprint images. Individual pore spacing, noise of image and first order statistics of image are analyzed as our static features to reflect the Physiological and statistical characteristics of live and fake fingerprint.
본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.
본 논문에서는 강구조물의 제작 및 시공에서 용접이음부의 고품질을 확보하기 위하여 강구조물 용접이음부 외부결함의 자동검출에 관한 화상처리 알고리즘을 개발한다. 개발 알고리즘은 광학계의 적절한 배치에 의해 얻어지는 4매의 입력화상을 이용하여 기존의 기법에서 검출할 수 없었던 용접이음부 외부결함을 검출할 수 있음을 보인다. 용접 외부결함이 존재하는 시험편을 제작하고 실험을 통하여 개발 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한 검출된 용접외부결함의 분류 결과를 육안검사 결과와 비교하였다.
Ta, Quoc-Bao;Dang, Ngoc-Loi;Kim, Yoon-Chul;Kam, Hyeon-Dong;Kim, Jeong-Tae
Smart Structures and Systems
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제30권1호
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pp.17-34
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2022
For steel structures, fatigue cracks are critical damage induced by long-term cycle loading and distortion effects. Vision-based crack detection can be a solution to ensure structural integrity and performance by continuous monitoring and non-destructive assessment. A critical issue is to distinguish cracks from other features in captured images which possibly consist of complex backgrounds such as handwritings and marks, which were made to record crack patterns and lengths during periodic visual inspections. This study presents a parametric study on image-based crack identification for orthotropic steel bridge decks using captured images with complicated backgrounds. Firstly, a framework for vision-based crack segmentation using the atrous convolution-based Deeplapv3+ network (ACDN) is designed. Secondly, features on crack images are labeled to build three databanks by consideration of objects in the backgrounds. Thirdly, evaluation metrics computed from the trained ACDN models are utilized to evaluate the effects of obstacles on crack detection results. Finally, various training parameters, including image sizes, hyper-parameters, and the number of training images, are optimized for the ACDN model of crack detection. The result demonstrated that fatigue cracks could be identified by the trained ACDN models, and the accuracy of the crack-detection result was improved by optimizing the training parameters. It enables the applicability of the vision-based technique for early detecting tiny fatigue cracks in steel structures.
최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.
감시 카메라를 이용하여 화재 연기를 자동 검출하는 시스템은 신뢰도 높은 연기 영상의 검출 방법을 필요로 한다. 카메라를 이용하여 공기 중에 확산하는 연기의 영상을 연속적으로 획득하였을 때, 연기 영상의 각 장면은 독특한 텍스처(정적 텍스처)를 가지며, 연기의 확산 운동으로 인하여 그 차분 영상 또한 다른 물체와 구별이 되는 독특한 텍스처(동적 텍스처)를 가진다. 특정 객체가 연기와 유사한 정적 텍스처를 가지고 있을 지라도 그 움직임의 특성이 연기 특유의 확산 운동과 다르다면, 그 차분 영상의 텍스처는 연기의 차분 영상 텍스처와 유사할 수 없다. 본 논문에서는 이 두 가지 정적 및 동적 텍스처를 이용하여 신뢰도 높은 연기 영상 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 누적된 장면 차분 영상을 이용하여 변화 영역을 일차적으로 검출하고, 검출된 변화 영역의 정적 및 동적 텍스처로부터 추출한 Haralick 특징 벡터 이용하여 최종적으로 연기로 인한 변화 영역을 검출한다.
This paper propose a new detection method of curve lane using Catmull-Rom spline for recognition various shape of the curve lane. To improve the accracy of lane detection, binarization and thinning process are firstly performed on the input image. Next, features on the curve lane such as curvature and orientation are extracted, and the control points of Catmull-Rom spline are detected to recognize the curve lane. Finally, Computer simulation results are given using a natural test image to show the efficiency of the proposed scheme.
Motion detection is an important step in computer vision and image processing. Traditional motion detection systems are classified into two categories, namely, feature based and gradient based. In feature based motion detection, features in consecutive frames are detected and matched. Gradient based methods assume that the intensity varies linearly and locally. The method, which we propose, is neither feature nor gradient based but uses the electric field theory. The pixels in an image are modeled as point charges and motion is detected by using the variations between the two electric fields produced by the charges corresponding to the two images.
본 논문은 Haar-like 특징을 이용한 고성능 보행자 및 차량 인식 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 영상의 매 프레임 마다 슬라이딩 윈도우를 적용하여 Haar-like 특징을 추출하고 보행자 및 차량을 인식한다. Haar-like 특징 추출 회로는 슬라이딩 윈도우 당 200개의 Haar-like 특징을 추출하며, 추출된 특징들은 AdaBoost 인식 회로에서 사용된다. 제안하는 회로는 속도 향상을 위해 병렬 회로 구조를 적용하였으며 두 개의 슬라이딩 윈도우가 동시에 보행자 또는 차량을 인식한다. 제안하는 고성능 보행자 및 차량 인식 회로는 Verilog HDL로 설계하였으며 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로는 1,388,260개의 게이트로 구성되며 최대 동작 주파수는 203MHz이다. 제안하는 회로는 $640{\times}480$ 영상을 초당 약 47.8장 처리할 수 있기 때문에 보행자와 차량을 실시간으로 인식하기 위해 사용될 수 있다.
This paper proposes a novel way of vehicle detection and classification based on image features. There are two main processes in the proposed system, which are database construction and vehicle classification processes. In the database construction, there is a tight censorship for choosing appropriate images of the training set under the rigorous standard. These images are trained using Haar features for vehicle detection and histogram of oriented gradients extraction for vehicle classification based on the support vector machine. Additionally, in the vehicle detection and classification processes, the region of interest is reset using a number plate to reduce complexity. In the experimental results, the proposed system had the accuracy of 0.9776 and the $F_1$ score of 0.9327 for vehicle classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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