• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.19-26
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• 2008

본 논문은 사용자로 하여금 가상 착의 객체를 360도의 시점에서 관측할 수 있도록 한 새로운 기술로서, 시점 벡터 추정과 직물 텍스쳐 매핑을 이용한 오브젝트 VR 기반 2.5D 가상 직물 착의 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 오브젝트 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 볼 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있고, 직물 패턴의 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 관측할 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 2.5D 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 360도의 시점에서 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.692-704
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• 2002

본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.631-653
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• 2020

Sign language is a natural, visually oriented and non-verbal communication channel between people that facilitates communication through facial/bodily expressions, postures and a set of gestures. It is basically used for communication with people who are deaf or hard of hearing. In order to understand such communication quickly and accurately, the design of a successful sign language translation system is considered in this paper. The proposed system includes object detection and classification stages. Firstly, Single Shot Multi Box Detection (SSD) architecture is utilized for hand detection, then a deep learning structure based on the Inception v3 plus Support Vector Machine (SVM) that combines feature extraction and classification stages is proposed to constructively translate the detected hand gestures. A sign language fingerspelling dataset is used for the design of the proposed model. The obtained results and comparative analysis demonstrate the efficiency of using the proposed hybrid structure in sign language translation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1057-1068
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• 2005

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.812-820
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• 2012

본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.965-971
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• 2015

This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.133-142
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• 1993

본 논문은 2차원 물체의 형상 매칭에 관한것으로 다각근사화된 단순 2차원 물체에 적용하였다. 많은 형상 매칭 방법론이 수학적 벡터의 의현에 기초를 두고 확솔적인 패턴 인식을 사용하고 있다. 유출된 형상의 다양성과 많은 데이타량은 형상의 전체적인 구조의 관계를 나타내는데 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상을 다 각근사적 과정를 통하여 Relaxation 라벨링 기술을 이용함으로써 형상 매칭의 지점을 해결하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.203-212
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• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.548-558
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• 2007

본 논문에서는 RF 단말의 신호를 분석하여 이동체 위치를 인식하기 위한 방법에 대하여 제안한다. 고정되어 있는 여러 개의 RF 단말과 이동 RF 단말 간의 신호를 분석함으로써 이동 RF 단말의 위치를 실시간으로 인식한다. 이를 위하여 고정되어 있는 n 개의 RF 단말과 특정 위치에 있는 이동 RF 단말 간의 신호 세기 데이터를 획득하여 특징 벡터를 구한 후 모형으로 저장한다. 인식하고자 하는 모든 위치에 대하여 이러한 특징 벡터를 구함으로써 학습이 완료된다. 임의의 위치에 이동 단말이 있을 경우 고정되어 있는 단말 간의 신호 정보를 구하고 이를 사전에 등록한 모형과 비교함으로써 위치를 인식할 수 있다. 실제 주차장에서 위치인식 실험을 한 결과 고정 노드의 수가 10개 이상일 경우 100%의 인식률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 네트워크 인프라가 필요하지 않음은 물론 RF 단말의 가격이 저렴하기 때문에 비용 및 성능측면에서 효과적으로 시스템을 구축할 수 있다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.10-17
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• 2017

We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.