Recently, the demand to interpret image data with artificial intelligence in various fields is rapidly increasing. Object recognition and detection techniques using deep learning are mainly used, and video integration analysis to determine unstructured object recognition is a particularly important problem. In the case of natural disasters or social disasters, there is a limit to the object recognition structure alone because it has an unstructured shape. In this paper, we propose intelligent video integration analysis system that can recognize unstructured objects based on video turning point and object detection. We also introduce a method to apply and evaluate object recognition using virtual augmented images from 2D to 3D through GAN.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
제6권3호
/
pp.142-150
/
2018
This paper describes the algorithm that lowers the dimension, maintains the object recognition and significantly reduces the eigenspace configuration time by combining the edge orientation histogram and principle component analysis. By using the detected object region as a recognition input image, in this paper the object recognition method combined with principle component analysis and the multi-layer network which is one of the intelligent classification was suggested and its performance was evaluated. As a pre-processing algorithm of input object image, this method computes the eigenspace through principle component analysis and expresses the training images with it as a fundamental vector. Each image takes the set of weights for the fundamental vector as a feature vector and it reduces the dimension of image at the same time, and then the object recognition is performed by inputting the multi-layer neural network.
This paper presents a recognition method which interprets 3-D object in terms of several silhouettes of quadtree and octree. Object representation used in object matching should be invariant with respect to locatin and orientation of the object. Generalized octree is projected on to image plane along the principal axes. Regular octree is made from orthogonal directions, but generalized octree is independent to viewing directions. Recognition process is achieved in two-stage matching. The quadtrees and octrees of unknown object with minimum dissimilarities are matched with the quadtrees and octrees of the models. So as to verify efficiency of 3-D object representation and accuracy of object recognition, experiments are performed for 14 different type of geometrical models and its results have been shown.
In this paper we examine and compare the computational speeds of three-dimensional (3D) object recognition by use of digital holography based on central unit processing (CPU) and graphic processing unit (GPU) computing. The holographic fringe pattern of a 3D object is obtained using an in-line interferometry setup. The Fourier matched filters are applied to the complex image reconstructed from the holographic fringe pattern using a GPU chip for real-time 3D object recognition. It is shown that the computational speed of the 3D object recognition using GPU computing is significantly faster than that of the CPU computing. To the best of our knowledge, this is the first report on comparisons of the calculation time of the 3D object recognition based on the digital holography with CPU vs GPU computing.
영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.
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.
본 논문에서는 영상 내에서의 객체를 기준점을 사용하여 크기에 따라 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에선 객체를 샘플로 하여 연구를 진행하였다. 제안된 시스템은 휴대폰 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 객체를 크기 별로 인식해서 그 종류를 파악하고 분류한다. 기존의 객체 인식 시스템들은 객체의 크기만을 이용해서 해당 객체를 분류하였다. 그러한 시스템들은 일정한 거리를 두어 획득한 영상이 아니면 거리에 따라 객체의 크기가 달라져 오류가 발생하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 객체 인식 시스템은 이러한 기존의 객체 인식 시스템의 한계를 극복하고자 영상의 왼쪽 상단에 기준점을 두어 그 기준점과 객체의 크기를 비교하여 거리에 상관없이 객체를 분류할 수 있다.
푸리에 서술자는 물체의 경계를 표현하는 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 이 푸리에 서술자를 이용하여 물체를 인식할 수 있는 알고리즘을 구축하고 실제로 8가지 의 도구들을 구분 인식할 수 있는지를 직접 적용하여 알고리즘의 타당성 검토와 여러 분야에 응용될 수 있음을 추론하였다. 이 알고리즘 구축은 이미지 형성과정과 물체 인식 과정으로 분리하여 생각한다. 이미지 형성 과정은 가능한 인식을 용이하도록 적 절한 조도, 투영시각, 배경과 물체간에 선명한 대비를 이루는 것이 중요하다. 물체 인식과정은 푸리에 서술자와 경계선 매칭을 사용하여 여러 물체 가운데 최소 거리를 산출한 것을 인식한다. 또한 물체가 회전, 위치 변위, 확대 축소 변형에도 인식이 가 가능한지를 시험한다. 인식 과정을 신속히 수행하기 위해 푸리에 서술자 1024개중에 1/4 만을 사용하여 이를 달성한다.
RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.