본 논문에서는 사용자의 편의성을 향상시킨 새로운 인 핸드 3D 모델링 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 사용자의 편의성이 낮은 문제점이 존재하여 물체를 손으로 들고 모델링을 진행하는 인 핸드 모델링 시스템이 연구되어 왔으나 손 제거를 위한 추가적인 장비가 필요하거나 특정 조건에서만 모델링이 가능한 문제가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 자동 손 제거를 위한 접촉 상태 변화 감지 알고리즘과 정확한 정합을 위한 이상점 제어가 가능하고 색상정보를 추가적으로 이용하는 개선된 ICP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 추가적 장비나 어떠한 제한조건 없이 정확한 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 시스템을 활용하면 어떠한 제한 조건도 없는 일반적인 상황에서 정확한 모델링을 수행할 수 있음을 보였다.
최근 여러 목적으로 영상 정보를 제공하는 CCTV는 지능형으로 변화하고 있으며, 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가하고 있다. 보행자 및 차량 등의 정확한 인식을 위해 신뢰성이 높은 검출방법을 수행하여야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 보행자가 움직이는 상황에서 보행자의 세 가지 특징 정보를 획득하여 다수의 보행자들을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보행자 검출 및 추적에 실패하거나 혼동되는 상황을 최소화 하면서 각각의 보행자를 구별한다. 보행자들끼리 근접하거나 겹치는 경우 미리 저장된 프레임 특징 정보를 이용하여 보행자를 구별 및 검출한다.
The purpose of this study is to analyze the change and to compare to the difference of 'selective elements' and 'space-memory' focusing on the theory, 'selective attention' through the survey results. In this study, In this study, the lighting is considered a important factor in the change of 'selective elements'. this survey is to find the selective elements of participants and to measure the spatial sensitivity of respondents through 'self- test'. The analysis in this study is conducted by descriptive statistics, t-test and one way ANOVA by SPSS program 22. The results of this study are as following; Firstly, 'attention-element' could be classified with 4 types, 'shape', 'material', 'contrast' and 'combination'. 'shape' could divide into 'structure' and' furniture and object'. In case of 'material', it could section with 'pattern' and 'color'. Secondly, through the results of study, 'attention-element' is different each space during the day in detail. But we could know that 'shape' is the important element of the 'attention-elements' during the day through comparison of this result. That means users consider this as a important factor when they evaluate the space. Therefore, it is effective way designers to consider 'shape' as the first element when they want to conduct the special sensitivity of users in the space through planning. On the other hand, what selective elements of users are different by the lighting situation should be acknowledged by designers. And they should think the kinds of selective elements are more various when lighting turns on than turns off.. Thirdly, through the results such as the meaningful difference of space-memory of users according to the change of 'attention-elements', designers should judge about which kind of feeling of users to the space do you want lead in the design process. For the effective feedback between spaces and users to induce the same emotion of users, designers need to consider the unified design and the individual design both. Also, we will regard the differences in the users' emotion to the space according to the lighting situation when we design the space.
본 연구는 DSP(Digital signal processor)상에서 영상 처리 기술을 이용한 안전모 미착용 인식 기술을 개발한다. 이는 산업 현장에 배치된 영상 입력 장치를 통해 입력된 영상을 영상 처리하고, 안전모를 미착용한 사람이 발견될 경우 감독관에게 해당 인식 결과를 전송하여 조치를 취함으로써 만약의 사고 발생시 안전모를 착용하지 아니하여 발생할 수 있는 추가적인 인명피해를 미연에 방지한다. 안전모 미착용을 인식하기 위해서는 입력된 영상에서의 오브젝트 추출, 노이즈 제거, 사람/사물 판단, 머리 영역 추출, HSV 색공간을 이용한 안전모 착용 유/무 판단 등의 과정을 거친다. 영상입력 및 영상처리는 DSP를 이용해 처리하고 알고리즘의 속도 개선을 위하여 C언어 기반의 코드를 DSP가 제공하는 고유 함수(Intrinsics)들을 이용하여 최적화 한다.
기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.
본 논문에서는 자연영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 검출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저, 영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 피크 점을 검출한다. 검출된 두 개의 피크 점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자영역을 검출하며 편광 영상인 경우 조명성분을 제거하기 위해 호모모픽 필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 그리고 문자영역을 검출하기 위해 색 병합과 세일런스 맵을 이용하여 각각의 문자 후보영역을 결정한다. 마지막으로 두 후보영역을 이용하여 최종 문자영역을 검출한다.
일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.
월병은 아시아의 여러 나라들, 특히 중국 중추절의 중요한 전통 음식이다. 중국의 디자인이 발전하면서, 월병 포장 디자인에 대한 사람들의 관심도 높아지고 있다. CNPP 데이터에 따르면, 2018년 말, 86.17%의 사람들이 월병을 구매한 이유는 포장 디자인 때문이었다. 따라서 본 논문은 월병의 포장 디자인을 중심으로, 월병 포장 디자인에 대한 중국 소비자들의 선호를 분석하고, 월병 포장 디자인에 대해 방향성을 제안하는 것을 목적으로 한다. CNPP의 시장 보고서에 따른 중국 10대 인기 월병 브랜드를 대상으로 선행연구를 진행함으로써 브랜드 로고, 색채, 형태, 재질이라는 4가지 포장 디자인 요소를 도출하였으며 중국 소비자를 대상으로 선호도 설문조사를 진행하였다. 설문 결과에 따라, 월병 포장 디자인 4개 요소 중 소비자들이 가장 선호하는 디자인 유형을 분석해, 중국 월병 포장 디자인에 대한 디자인 방향을 제시했다. 본 논문이 소비자의 선호도를 높이는 월병 포장 디자인의 기초 자료가 되어, 앞으로 구체적인 포장 디자인 방안에 도움이 되기를 기대한다.
최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 자율 주행 자동차는 보행자 검출 및 인식 기술이 중요하다. 최근에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 보행자 검출은 대체로 좋은 성능을 보이나 영상의 환경에 따른 성능 저하가 있다. 본 논문에서는 LGP-FL(Local Gradient Pattern-Feature Layer)을 추가한 CNN Network를 기반으로 해마 신경망의 장기 기억 구조를 적용한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 먼저 입력 이미지를 $227{\times}227$의 크기로 변경한다. 그 후 총 5개 층의 Convolution layer를 거쳐 특징을 추출한다. 그 과정에서 추가되는 LGP-FL에서는 LGP 특징 패턴을 추출하여 출현 빈도수가 높은 패턴을 장기 기억 장치에 저장한다. 이후 검출 과정에서 밝기 및 색상 변화에 강인한 LGP 특징 패턴 정보를 이용해 검출함으로써 보다 정확하게 보행자를 검출할 수 있다. 기존의 방법들과 제안하는 기법의 비교를 통해 약 1~4%의 검출률 증가를 확인하였다.
영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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