Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.10
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pp.53-62
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2011
In this paper, high-tech IT Convergence, to the development of complex technology, special technology, video object recognition technology was considered only as a smart - phone technology with the development of personal portable terminal has been developed crossroads. Technology-based detection of 3D face recognition technology that recognizes objects detected through the intelligent video recognition technology has been evolving technologies based on image recognition, face detection technology with through the development speed is booming. In this paper, based on human face recognition technology to detect the object recognition image processing technology is applied through the face recognition technology applied to the IP camera is the party of the mouth, and allowed the ability to identify and apply the human face recognition, measurement techniques applied research is suggested. Study plan: 1) face model based face tracking technology was developed and applied 2) algorithm developed by PC-based measurement of human perception through the CPU load in the face value of their basic parameters can be tracked, and 3) bilateral distance and the angle of gaze can be tracked in real time, proved effective.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.2
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pp.209-214
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2018
The subway, which is an urban railway, is the core of public transportation. Urban railways are always exposed to serious problems such as theft, crime and terrorism, as many passengers use them. Especially, due to the nature of urban railway environment, the scope of surveillance is widely dispersed and the range of surveillance target is rapidly increasing. Therefore, it is difficult to perform comprehensive management by passive surveillance like existing CCTV. In this paper, we propose the implementation, design method and object recognition algorithm for intelligent object recognition system in urban railway. The object recognition system that we propose is to analyze the camera images in the history and to recognize the situations where there are objects in the landing area and the waiting area that are not moving for more than a certain time. The proposed algorithm proved its effectiveness by showing detection rate of 100% for Selected area detection, 82% for detection in neglected object, and 94% for motionless object detection, compared with 84.62% object recognition rate using existing Kalman filter.
Video image based technology is being used in various fields with continuous development. The demand for vision system technology that analyzes and discriminates image objects acquired through cameras is rapidly increasing. Image processing is one of the core technologies of vision systems, and is used for defect inspection in the semiconductor manufacturing field, object recognition inspection such as the number of tire surfaces and symbols. In addition, research into license plate recognition is ongoing, and it is necessary to recognize objects quickly and accurately. In this paper, propose a recognition model through the rotational alignment of objects after checking the angle value of the tilt of the object in the input video image for the recognition of inclined objects such as numbers or symbols marked on the surface. The proposed model can perform object recognition of the rotationally sorted image after extracting the object region and calculating the angle of the object based on the contour algorithm. The proposed model extracts the object region based on the contour algorithm, calculates the angle of the object, and then performs object recognition on the rotationally aligned image. In future research, it is necessary to study template matching through machine learning.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.500-504
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2002
The purpose of this paper is to implement a guidance system for an object on the road. A watch camera equipped on the auto door recognizes the direction for the destination of an object, after that it determines whether opening or closing the door, and then the door is opened automatically, based on the decision. The motion of the moving object is approximated by using the technique of the image processing of tracking images and the affine model. The direction of the moving object is predicted from image information obtained by applying linear Kalman filter to the motion estimation in order to reduce the search region, the moving position, and the direction of the center of the object. Along with the guidance function, the system has the announcing function to the object. The experimental results confirm the veridity and applicability of the proposed system.
Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.
In this paper, we introduce a recursively-defined natural join operation as well as well-known object composition operations (union, intersection) for composing CAD database objects. Then, we will discuss how to realize these operations by the message passing computing mechanism. Next, we will discuss what kind of behaviours (methods) are preserved under our natural join operations. Finally, we investigate mathematical properties about the relationships among several object composition operations (natural join, union and intersection).
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.4
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pp.1062-1072
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2000
The applications developing in distributed object computing enviroments are faced with the difficulties for managing various lots of distributed objects. Also, because the most multimedia service, like video, audio, and so forth, must be satisfied itself with real-time constraints, the users also are feeling with necessary to apply real-time mechanisms to distributed multimedia services. The goal of this paper is to solve the problems for managing distributed objects, and to be easy to develop complex applications that can provide real-time services. To do this, we designed and implemented a real-time object group platform that can be placed between applications and CORBA. This platform is extended the existing object group model[13,14] added to the scheduler and timer object components for supporting real-time concept. We designed the components for platform by using James Rumbaugh object modeling technology that consists of object, function, and dynamic model. And then we described the detailed interfaces of the components by IDL, and implemented our real-time object group's platform using OrbixMT 22 which is the IONA Technologies' ORB product. Finally, we showed the execution procedures of the schduler object of each components in a real-time object group platform.
In this paper, we propose a multi-agent system for assisting those who need help in taking objects around him/her. One may imagine this kind of situation when a person is lying in bed and wishes to take an object on a distant table that cannot be reached only by stretching his/her hand. The proposed multi-agent system is composed of three main independent agents; a vision agent, a robot agent, and a pass agent. Once a human expresses his/her intention by pointing to a particular object using his/her hand and a finger, these agents cooperatively bring the object to him/her. Natural communication between a human and the multi-agent system is realized in this way. Performance of the proposed system is demonstrated in an experiment, in which a human intends to take one of the four objects on the floor and the three agents successfully cooperate to find out the object and to bring it to the human.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.1
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pp.1-9
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2015
Template matching is used for many applications in image processing. One of the most researched topics is object tracking. Normalized Cross Correlation (NCC) is the basic statistical approach to match images. NCC is used for template matching or pattern recognition. A template can be considered from a reference image, and an image from a scene can be considered as a source image. The objective is to establish the correspondence between the reference and source images. The matching gives a measure of the degree of similarity between the image and the template. A problem with NCC is its high computational cost and occasional mismatching. To deal with this problem, this paper presents an algorithm based on the Sum of Squared Difference (SSD) and an adaptive template matching to enhance the quality of the template matching in object tracking. The SSD provides low computational cost, while the adaptive template matching increases the accuracy matching. The experimental results showed that the proposed algorithm is quite efficient for image matching. The effectiveness of this method is demonstrated by several situations in the results section.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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