비디오에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체를 정확하게 분할하기 위하여 매우 중요하다. 그러나 움직이는 객체의 외곽선에는 단락된 외곽선들이 존재하게 된다. 우리는 단락된 외곽선을 연결할 수 있는 새로운 외곽선 연결 알고리즘을 개발하였다. 외곽선 연결 알고리즘은 단락된 외곽선의 말단 픽셀에 사분면을 형성하고 동심원을 구성하면서 반지름 내에서 다른 말단 픽셀을 찾는 탐색을 전진하면서 수행한다. 외곽선 연결 알고리즘은 객체의 외곽선에서 가장 짧게 외곽선을 연결한다. 그리고 시스템은 비디오로부터 배경을 구하여 저장한다. 시스템은 외곽선 연결로부터 객체 마스크를 생성하고, 배경된 저장으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 보완적으로 사용하여 움직이는 객체를 분할한다. 논문의 주요 장점은 정확한 객체 분할을 위한 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘의 개발이다. 제안된 알고리즘은 개발된 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘과 배경 저장을 이용하여 정확한 객체 분할, 다중 객체 분할, 내부에 구멍이 존재하는 객체의 분할, 가느다란 객체의 분할, 그리고 복잡한 배경을 가진 객체를 자동으로 분할하여 보여주었다. 우리는 알고리즘들을 표준 MPEG-4 실험 영상과 카메라로 입력된 실제 영상을 가지고 실험하였다. 제안된 알고리즘들은 매우 효율이 좋으며 펜티엄-IV 3.4GHz CPU에서 평균적으로 QCIF 영상을 1초당 70.20 프레임 그리고 CIF 영상을 1초당 19.7 프레임을 실시간 객체 응용을 위하여 처리할 수 있다.
주성분 분석법을 사용한 물체 인식 기술은 영상의 조명 변화가 있을 때 인식률이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터 베이스안의 물체인지 가려내는 새로운 PCA 분석방법을 사용한 물체 인식 기술을 제안하는데 그 목적이 있다. 그리고 개선된 k-nearest neighbor를 이용하여 물체 인식률을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안된 물체 인식 알고리즘은 히스토그램 이퀄라이제이션과 미디언 필터를 이용하여 영상을 전처리하고 그것을 학습시켜서 물체 공간을 생성한다. 이때 히스토그램 이퀄라이제이션를 사용하여 히스토그램을 펼침으로써 조명 변화에 영향을 감소시키는 결과를 나았고, 이것은 기본적인 주성분 분석방법과 휘도치 정규화를 한 방법 등과 비교해 본 결과 조명 변화의 영향을 최소화하여 좋은 인식률을 유지할 수 있었다. 그리고 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든다. 그런 후 테스트영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 기존의 방식으로는 거리 계산오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 k-Nearest Neighbpr 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델 영상들을 인식의 단위로 이용하였다.
임상적인 응용을 목적으로 하는 전산화 신경 심리 검사 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 국소적 뇌기능 장애 진단에 뛰어난 14개의 검사록 구성되어 있으며 집중력·언어능력, 공간 및 도형 인지 능력, 기억력, 운동 집중 능력 등을 진단하게 된다. 개발된 시스템은 멀티미디어 객체지향개념에 의거하여 설계 구현되었고, 마이크로소프트 Windows 에 기반을 둔 그래픽 인터페이스를 채용하여 운용이 용이하도록 하였다. 또한 마우스와 터치스크린을 이용하여 피검사자로부터 입력을 손쉽게 받아들 일수 있도록 하였으며, 색체 단어검사, 범주화검사, 언어기억검사들을 한글화하여 검사의 효용성을 향상시켰다. 개발된 시스템을 정상인 그룹과 환자에 적용한 결과 뇌기능 장애 진단에 유용하게 사용될 수 있음을 확인할수 있었다.
현재 국외의 LDAP (Light-weight Directory Access Protocol) 상호운용성 시험을 위한 시험 도구가 있으나 이들은 소스가 개방 되어 있지 않아 시험 환경에 맞추기 위한 시험 항목의 수정이 어렵고, 차후 새로운 시험 항목의 추가 또한 힘든 상황이다. 그러므로 새로운 시험 도구에서는 개발 시간 단축과 시험 항목의 추가 및 변경의 용이성을 위해 객체지향 접근이 요구된다. 따라서 객체 지향 접근을 위해 객체 지향 언어인 자바를 이용해 시험도구를 구현하였다. 구현한 시험도구는 시험 항목 정보 중에서 이미 저장되어 있는 데이터에 알맞게 일부를 수정하여 시험이 가능하다. 또한 한번의 동일한 설정으로 최대 5개의 LDAP 서버를 동시에 시험 가능하다. 구현한 시험도구를 사용하여 두 대의 LDAP 서버를 대상으로 상호운용성 시험을 수행한 결과 정상적으로 동작됨을 확인하였으며, 시험 환경에 알맞도록 시험항목의 변경과 새로운 시험 항목의 추가가 용이함을 확인하여, 설계한 아키텍처의 유용성을 검증하였다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
This paper describes the development of a cylindrical-object grasping force measuring system applied haptic technology to measure the grasping force of strokes patients' fingers and other patients' paralyzed fingers. Because the cylindrical-object and the force measuring device of the developed cylindrical-object grasping force measuring system are connected with the electrical wires, patients and their families have difficulty not only measuring the patients' grasping force using the system but also knowing their rehabilitation extent when using it. In this paper, the cylindrical-object grasping force measuring system applied haptic technology was developed, and the cylindrical-object grasping force measuring device sends data to the rehabilitation evaluating system applied haptic technology by wireless communication. The grasping force measurement characteristic test using the system was carried out, and it was confirmed that the rehabilitation extent of the patients' paralyzed fingers and normal people fingers can be evaluated.
Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.
Tracking of the moving object, which is realized by the computer vision, is used for military and industrial fields. It is the application technique with imply complicated processing for understanding the input images. But, in these days, the most moving object tracking algorithms have many difficult problems. A typical problem is the increase of calculation time depending on target number. For this reason, there are many studies to solve real time processing problems and errors for background environmental change. In this paper, we used optical flow which is one of moving object tracking algorithms. It represents vector of the moving object. Optical flow estimation based on the regularization method depends on iteration method but it is very sensitive the noise. We proposed a new method using the Combinatorial Hough Transform (CHT) and Voting Accumulation in order to find optimal constraint lines. Also, we used the logical operation in order to release the operation time. The proposed method can easily and accurately extract the optical flow of moving object area and the moving information. We have simulated the proposed method using the test images. This images are included the noise. Experimental results show that the proposed method get better flow and estimate accurately the moving information.
본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.
This report is explained about test results of carbon dioxide extinguiching system components and pack-age type system (Kits) for automatic fire extinguishing system. A carbon dioxide system may be used to protect one or more hazards or hazards by menas of directional valves. Package system shall be installed to protect hazards within the limitations. The testing program was progressed by three items, external oppearance test, performance test and Total Flooding Fire Extinguishing System test. The object of this report is present the problem which apperar from the analysis of test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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