본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 산업용 매니퓰레이터의 작업 성능 향상을 위하여 영상 기반의 물체 인식 방법을 제안하였다. 기존 산업용 매니퓰레이터의 경우 대부분 산업 현장에서 제공하는 정보만을 활용해 산업용 매니퓰레이터를 동작시킴으로써 작업 물체 틀어짐 등에 대한 문제를 고려하지 않고 있기에 보다 안정적인 작업을 수행하는데 있어 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서 사용된 물체인식 방법은 기존의 Harris Coner 알고리즘의 인식률 향상을 위하여 HSV채널로부터 색상정보를 포함한 V채널과 배경분리가 용이한 S채널을 분리 한 뒤 이를 바탕으로 Otsu Thresholding 기법을 적용하였다. 이를 통해 작업 물체를 보다 정확하게 인식하고 만약 작업 물체가 외부요인에 의하여 정확한 위치에 놓여있지 않거나 뒤틀어져 있는 경우 신속하게 확인한 후 원활한 작업을 위해 산업용 매니퓰레이터의 동작 제어를 수행하는 것으로 실제 산업용 매니퓰레이터에 적용한 후 실험을 통하여 이를 검증하였다. 이는 실제 공장 시스템에서 갑작스런 사람의 유입 혹은 외부요인에 의한 작업 물체의 변화 등의 문제점에 대하여 강인하고 유연하게 대처하며 오류로 인한 작업공정의 중단을 사전에 방지함으로서 전체시스템 가동시간의 효율성을 증대시키는 결과를 가져올 수 있다.
본 연구는 형태와 색채의 상관관계를 중요시한 칸딘스키(W. Kandinsky)의 작품을 미술치료의 관점에서 분석하였다. 작품분석과 관련된 대부분의 논문들은 미학적 접근에서 연구되고 있으며, 미술치료관점에서의 분석은 이루어지고 있지 않은 실정이다. 본 연구는 이제까지 행해져 온 미술치료의 연구에 하나의 새로운 방향을 제시하고자 하며, 그 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 시각언어를 표현하는 색채, 형태와 인간의 심리적인 상호관계를 분석하여 이를 바탕으로 색채심리 및 Gestalt이론, 지각심리학적 접근을 통한 미술치료방법의 가능성을 제시하고자 한다. 인간의 색채심리와 형태심리에 근거하여 어린이의 건강한 정서적 성장을 위한 일러스트레이션의 개발과 아동교육프로그램 및 놀이교구개발 등에 응용하는 것이 본 연구의 최종목적이다. 그 선행연구로 미술치료모델로서 칸딘스키의 작품 '원 속의 원(CERCLES DANS CERCLE)'을 칸딘스키의 이론적 입장과 미술치료입장에서 분석해 보았다. 이를 통하여 인간정서에 긍정적인 역할과 정서순화를 목적으로 하는 하나의 새로운 미술 치료모델자료로서 활용하고자 한다.
조명 변화에 관계없이 물체의 원래 색을 결정할 수 있는 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않다. 이러한 저조도 환경을 고려한 색 항등성 기법을 위해 우선적으로 다양한 저조도 환경의 영상이 필요하다. 본 논문에서는 분광 데이터에 기반한 저조도 합성 영상 집합과 저조도 자연 영상 집합을 생성한다. 합성 영상 집합은 380~780nm의 5nm 단위로 보간된 카메라의 센서 반응 함수, 일루미넌트 분광분포(SPD) 그리고 분광 반사율 곡선을 사용하여 생성되며, 52,000개의 영상들로 구성된다. 자연 영상 집합은 Ebner 데이터 집합과 일루미넌트의 SPD를 기반으로 생성한 4,970개의 영상들로 구성된다. 영상 집합은 실측 분광 데이터와 물리적인 영상 형성 모델을 바탕으로 생성되기 때문에 저조도 환경에서의 색 변화 및 분포를 객관적이고 정량적으로 분석하는 것이 가능한 장점을 갖는다. 또한, 이 영상 집합은 Ground Truth Data를 포함하고 있어 색 항등성 기법의 평가를 위해 사용될 수 있다.
본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.
This paper presents a new non-constraining online optical handwritten signature reconstruction system that, in the main, makes use of a transparent glass pad placed in front of a color camera. The reconstruction approach allows efficient exploitation of hand activity during a signing process; thus, the system as a whole can be seen as a viable alternative to other similar acquisition tools. This proposed system allows people with physical or emotional problems to carry out their own signatures without having to use a pen or sophisticated acquisition system. Moreover, the developed reconstruction signature algorithms have low computational complexity and are therefore well suited for a hardware implementation on a dedicated smart system.
The main purpose of this research is to develop a program supporting landscape planting design on AutoCAD basis using AutoLISP and DCL language. Current CAD use in landscape architecture field is mainly focused on customizing plant symbols for supporting two dimensional drafting rather than three dimensional consideration. This program is composed of eight module a such as PLANT module for inserting plant symbols, LABEL module for labeling task, SIMULATION module for simulating plant growth and seasonal color variation, TABLE module for generating plant table automatically, BUILDING module, BLOCK module, UTILITY module for deleting, transforming, shading symbols and DB MANAGER module for manipulating data. Design automation ability using automatic object recognition technique in this program allows AutoCAD to be used as a design tool in addition to its main role as a drafting tool through supporting landscape designers to generate many alternatives in the early phase of design.
Kim, Young-Ouk;Park, Chang-Woo;Sung, Ha-Gyeong;Park, Chang-Han;Namkung, Jae-Chan
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.628-631
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2003
In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.
The purpose of the present study was to explore the development of knowledge about the appearance-reality distinction and its relation to children's developing theory of mind. The subjects were 90 children, 15 boys and 15 girls each at the ages of 3, 4, and 5. The performance of the appearance-reality distinction was compared on illusory object, color, pretend event, and picture tasks. The data were collected by individual testing and analyzed by two-way ANOVA with repeated measures. The results showed that there were significant differences between 3-and 4-year-olds in the appearance-reality distinction, while there was no significant difference according to gender or type of tasks. It was also found that children at the age of 3 and 4, committed phenomenism errors more often than intellectual realism errors, while 5 year olds did not show particular differences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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