• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.759-768
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• 2005

본 논문에서는 다중 혼합 특징 정보를 저 차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에서는 깔, 다리의 위치나 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하기 때문에 유사한 신체 동작이나 신체 부위의 움직임에 따라 애매한 결과를 나타내었지만 제안한 방법은 신체의 어느 부위가 움직이는지를 나타내는 부분특징정보(partial feature information)와 전체적인 신체의 형상을 표현하는 전역특징정보(global feature information)를 이용함으로써 동작의 구분뿐만 아니라 유사한 동작을 인식할 수 있는 장점이 있다. 그리고 비교적 적은 계산량과 높은 인식률 때문에 감시 시스템이나 지적 인터페이스 시스템 같은 여러 응용 분야에 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2595-2600
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• 2012

본 연구에서는 전자기기의 사용이 불편한 장애인이나 노인들을 위한 새로운 인터페이스를 제안한다. 제안한 방식은 대부분의 전자기기에 적용되고 있는 물리적 스위치 방식의 인터페이스를 마이크와 3축 가속도 센서가 달린 헤드셋을 이용하여 음성인식과 모션인식을 통해 전자기기를 사용하는 방식이다. 음성인식은 마이크를 통해 명령이 전달되고 음성인식 모듈을 통해 PC의 마우스를 컨트롤한다. 그리고 모션인식은 머리를 움직여 헤드셋에 있는 3축 가속도 센서가 마우스 포인터를 제어하여 명령을 수행하게 된다. 제안한 인터페이스 방식의 유용성을 확인하기 위해 헤드셋을 제작하고, 제작된 헤드셋을 이용하여 실험실과 식당, 도서관 등에서 실험을 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-13
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• 2011

본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.496-504
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• 2009

This paper presents a recognition performance of VOR (Vestibular-Ocular Reflex) based vision tracking system for mobile robot. The VOR is a reflex eye movement which, during head movements, produces an eye movement in the direction opposite to the head movement, thus maintaining the image of interested objects placed on the center of retina. We applied this physiological concept to the vision tracking system for high recognition performance in mobile environments. The proposed method was implemented in a vision tracking system consisting of a motion sensor module and an actuation module with vision sensor. We tested the developed system on an x/y stage and a rate table for linear motion and angular motion, respectively. The experimental results show that the recognition rates of the VOR-based method are three times more than non-VOR conventional vision system, which is mainly due to the fact that VOR-based vision tracking system has the line of sight of vision system to be fixed to the object, eventually reducing the blurring effect of images under the dynamic environment. It suggests that the VOR concept proposed in this paper can be applied efficiently to the vision tracking system for mobile robot.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.54-63
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• 2000

본 논문에서는 음성인식, 음성합성, Motion Tracking, 3D Animation이 가능한 가상캐릭터를 구현하였다. 음성인식으로는 K-means 128 Level VQ와 MFCC의 특징패턴을 바탕으로 Discrete-HMM 알고리즘을 이용하였다. 음성합성에는 반음절 단위의 TD-PSOLA를 이용하였으며, Motion Tracking에서는 계산량을 줄이기 위해 Fast Optical Flow Like Method를 제안하고, 3D Animation 시스템은 Vertex Interpolation방법으로 Animation을 하고 Direct3D를 이용하여 Rendering을 하였다. 최종적으로 위에 나열된 시스템들을 통합하여 사용자를 계속적으로 주시하면서 사용자와 함께 구구단 게임을 할 수 있는 가상캐릭터를 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-270
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1100-1108
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• 2015

A camera-based real-time hand posture and gesture recognition system is proposed for controlling various devices inside automobiles. It uses an imaging system composed of a camera with a proper filter and an infrared lighting device to acquire images of hand-motion sequences. Several steps of pre-processing algorithms are applied, followed by a background normalization process before segmenting the hand from the background. The hand posture is determined by first separating the fingers from the main body of the hand and then by finding the relative position of the fingers from the center of the hand. The beginning and ending of the hand motion from the sequence of the acquired images are detected using pre-defined motion rules to start the hand gesture recognition. A set of carefully designed features is computed and extracted from the raw sequence and is fed into a decision tree-like decision rule for determining the hand gesture. Many experiments are performed to verify the system. In this paper, we show the performance results from tests on the 550 sequences of hand motion images collected from five different individuals to cover the variations among many users of the system in a real-time environment. Among them, 539 sequences are correctly recognized, showing a recognition rate of 98%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.336-344
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• 2012

객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.270-277
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• 2019

오늘날의 미디어는 디지털 방송이 본격적으로 발전하고 또 우리의 삶에 녹아들고 있다. 특히 인터랙티브 미디어는 컴퓨터를 기반으로, 기존처럼 시간에 맞춰 주어진 미디어를 눈으로만 시청하기보다, 미디어를 직접 따라 하거나 미디어의 선택지를 고르는 등 사용자와 미디어의 상호 작용을 통해 차별화된 콘텐츠를 체험할 수 있는 형태로 확장된 미디어이다. 최근에는 이를 활용해, 특정 센서 및 디바이스가 부착된 옥외 광고나 전시관 등에 사용자의 자연스러운 참여를 유도할 수 있는 콘텐츠 개발이 활발히 진행되고 있다. 그리고 저가의 모션 인식 디바이스가 개발되어, 신체에 접촉하지 않으면서 사용자의 모션 정보를 인식하여 다양한 인터랙션을 적용한 미디어를 체험할 수 있게 되었다. 본 논문은 특정 프로그램 설치가 없이 웹서비스 환경에서 사용자의 동작을 인식하고 영상을 제어할 수 있는 인터랙티브 미디어 플레이어를 개발하였다. 그리고 키오스크 형태에서 탑재된 립모션(Leap Motion) 장비에 맞는 다양한 사용자 동작 인식 범위를 설정하고 사용자 동작 인식 알고리즘을 개발하였다. 이러한 연구 결과는 인터랙티브 관광·교육·영화 콘텐츠등 다양한 인터랙티브 미디어를 공공의 장소에 설치 가능한 키오스크에 탑재하여 체험할 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.411-419
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• 2020

In real-world intelligent transportation systems, accuracy in vehicle license plate detection and recognition is considered quite critical. Many algorithms have been proposed for still images, but their accuracy on actual videos is not satisfactory. This stems from several problematic conditions in videos, such as vehicle motion blur, variety in viewpoints, outliers, and the lack of publicly available video datasets. In this study, we focus on these challenges and propose a license plate detection and recognition scheme for videos based on a temporal matching prior network. Specifically, to improve the robustness of detection and recognition accuracy in the presence of motion blur and outliers, forward and bidirectional matching priors between consecutive frames are properly combined with layer structures specifically designed for plate detection. We also built our own video dataset for the deep training of the proposed network. During network training, we perform data augmentation based on image rotation to increase robustness regarding the various viewpoints in videos.