• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.258-266
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• 2011

증강현실 기술이 많이 보편화 되고 사용 양태가 다양화됨에 따라 적용되는 분야 및 범위 또한 우리 생활 곳곳에서 쉽게 나타나고 볼 수 있게 되었다. 기존의 카메라 비전 기반 증강현실 기법들은 현실 세계의 실제 정보 이용 보다는 마커를 이용한 기술을 더 많이 사용하였다. 이러한 마커 인식을 통한 증강현실 기법은 그 응용 범위가 제한적이고 사용자가 해당 서비스 응용 프로그램에 몰입하는데 적절한 환경을 제공하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서 스마트 모바일 단말 기반 증강현실 기술 구현을 위해 단말 장치에 내장된 카메라와 이미지 처리 기술을 활용하여 어떠한 마커도 없는 상태에서 사용자가 현실세계의 영상으로부터 객체를 인식하고 해당 객체에 연결된 3D 컨텐츠와 관련 정보를 현실 세계의 영상에 추가되게 함으로써 서비스가 구현되는 증강현실 가술을 제시하였다. 이미지로부터의 객체 인식은 미리 등록되어 있는 창조용 정보와 비교하는 과정을 통해 진행되었으며 이 과정에서 스마트 모바일 장치의 특성을 고려하여 구동 속도 향상을 목표로 유사도 측정을 위한 연산량을 줄이도록 하였다. 또한 3D 컨텐츠가 단말 화면상에 출력된 후 사용자는 스마트 모바일 장치를 이용한 터치 이벤트를 통해 상호작용이 가능하도록 설계되었다. 이 후 사용자의 선택에 따라 웹 브라우저를 통하여 객체와 연관된 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에 묘사된 시스템을 이용하여 기존 기술과의 객체 인식 및 동작 속도, 정확도, 인식 오류 검출 정도 등의 성능 차이를 비교 분석하였고 그 결과를 제시함으로써 스마트 모바일 환경에 적합한 증강현실 기법을 소개하고 실험을 통해 검증하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.99-106
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• 2022

본 논문은 비문과 반려견의 랜드마크를 설정하여 개체를 식별하는 방법에 대해 제안한다. 최근 반려견을 유기하는 현상이 점차 늘어나고 있는 추세이며 유기된 개체 수도 급증하고 있다. 이 유기된 반려견은 야생화가 되어 사람들의 일상생활에 많은 피해를 주고 있어 심각한 문제를 발생시키고 있다. 이에 대한 해결 방법으로 동물등록제가 시행되고 있으나 일부 반려견 주인들은 칩을 삽입하는 등록 방법에 대해 기피하는 현상이 있어 완전한 등록제가 정착되지 않고 있다. 반려견을 등록할 때에 반려견주들의 혐오감이나 기피 현상을 제거하는 것이 반려동물등록제를 정착시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 기피 현상을 없애고 반려견주들이 친근하게 반려견을 등록할 수 있도록 비문과 반려견의 랜드마크를 설정하여 개체를 식별하는 방법을 제안하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.35-43
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• 2007

본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제64권5호
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• pp.766-778
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• 2015

In this paper, we design a hybrid system for recognition and tracking realized with the aid of polynomial based RBFNNs pattern classifier and particle filter. The RBFNN classifier is built by learning the training data for diverse pose images. The optimized parameters of RBFNN classifier are obtained by Particle Swarm Optimization(PSO). Testing data for pose image is used as a face image obtained under real situation, where the face image is detected by AdaBoost algorithm. In order to improve the recognition performance for a detected image, pose estimation as preprocessing step is carried out before the face recognition step. PCA is used for pose estimation, the pose of detected image is assigned for the built pose by considering the featured difference between the previously built pose image and the newly detected image. The recognition of detected image is performed through polynomial based RBFNN pattern classifier, and if the detected image is equal to target for tracking, the target will be traced by particle filter in real time. Moreover, when tracking is failed by PF, Adaboost algorithm detects facial area again, and the procedures of both the pose estimation and the image recognition are repeated as mentioned above. Finally, experimental results are compared and analyzed by using Honda/UCSD data known as benchmark DB.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.147-152
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• 2007

디지털 영상에서의 얼굴탐색은 얼굴인식을 위한 기본 단계이면서 인식 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 처리 단계이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 주어진 점의 집합들 사이에서 기하학적 유사도만을 고려한 측도이므로 원래의 영상이 포함하고 있는 다른 정보들을 추가적으로 이용함으로 효율을 높일 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들 주위의 국지적 계조패턴 정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를 얻는 방법을 제안한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권4호
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• pp.512-519
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• 2012

본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.957-962
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• 2010

If we want to recognize the human's emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.

• 한국통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.415-427
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• 1987

본 논문은 겹친 2차원 물체 인식과 좌표이동에 관한 실험적 시각 시스템 설계와 알고리즘에 관한 연구이다. 대상 물체는 실제 공구를 사용하였고 공구의 모양은 변하지 않으며 평편하다고 가정한다. 인식 시스템에서의 영상내의 물체의 형태는 물체의 인식에 이용되는 형태로 서술된다. 입력 데이터는 물체의 윤곽선의 순차적 배열로 감축되고 윤곽 데이터는 다각 근사화에 의해 최소한의 윤곽 꼭지점으로 줄어든다. 인식은 모델과 새로 입력된 영상과의 매칭에서 유사성을 찾는 과정이다. 다음 모델에서 겹친 물체로의 좌표이동에 의하여 은선은 재구성된다. 최상의 매칭은 유사성 검출의 최적화에 의해 얻어진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.402-409
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• 2007

본 논문에서는 이동물체의 궤적을 인식하기 위하여 Condensation 알고리즘을 이용하였고, 인식된 궤적을 추적하기 위해서 퍼지추론을 이용한 퍼지제어기를 사용하였다. Condensation 알고리즘은 사전분포(prior distributions)를 통해서 사후분포(posterior distributions)를 얻는 베이지안 조건확률(Bayesian conditional probabilities)을 기반으로 한다. 추적시스템은 요(raw)운동과 롤(roll)운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적 시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 ${\theta}_1$은 $0^{\circ}$ 에서 $360^{\circ}$ 까지 회전할 수 있으며, 관절각 ${\theta}_2$는 $0^{\circ}$ 에서 $180^{\circ}$ 까지 회전할 수 있다. 속도를 가진 움직이는 물체 궤적을 Condensation 알고리즘을 이용하여 거의 에러 없이 인식함을 보였고, 추적 시스템으로 하여, 공간상에서 주어진 궤적에 대해 시뮬레이션를 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.400-406
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• 2002

Recently, the enormous increase in the volume of remotely sensed data is being acquired by an ever-growing number of earth observation satellites. The combining of diversely sourced imagery together is an important requirement in many applications such as data fusion, city modeling and object recognition. Aerial triangulation is a procedure to reconstruct object space from imagery. However, since the different kinds of imagery have their own sensor model, characteristics, and resolution, the previous approach in aerial triangulation (or georeferencing) is performed on a sensor model separately. This study evaluated the advantages of aerial triangulation of large number of images from multi-sensors simultaneously. The incorporated multi-sensors are frame, push broom, and whisky broom cameras. The limits and problems of push-broom or whisky broom sensor models can be compensated by combined triangulation with frame imagery and vise versa. The reconstructed object space from multi-sensor triangulation is more accurate than that from a single model. Experiments conducted in this study show the more accurately reconstructed object space from multi-sensor triangulation.