• 로봇학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.94-103
• /
• 2019

The optimal grasping point of the object varies depending on the shape of the object, such as the weight, the material, the grasping contact with the robot hand, and the grasping force. In order to derive the optimal grasping points for each object by a three fingered robot hand, optimal point and posture have been derived based on the geometry of the object and the hand using the artificial neural network. The optimal grasping cost function has been derived by constructing the cost function based on the probability density function of the normal distribution. Considering the characteristics of the object and the robot hand, the optimum height and width have been set to grasp the object by the robot hand. The resultant force between the contact area of the robot finger and the object has been estimated from the grasping force of the robot finger and the gravitational force of the object. In addition to these, the geometrical and gravitational center points of the object have been considered in obtaining the optimum grasping position of the robot finger and the object using the artificial neural network. To show the effectiveness of the proposed algorithm, the friction cone for the stable grasping operation has been modeled through the grasping experiments.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.389-395
• /
• 2021

본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국통신학회 1991년도 추계종합학술발표회논문집
• /
• pp.81-85
• /
• 1991

In this paper, we present a motion compensated video compression method based on both block and object motions. A simplified objectoriented motion parameter is estimated from the block based motion vectors. A decision rule for the global or local MCP modes is established. Simulation results show that the proposed method has lower bit-rates than the BMA based method at the same reconstruction errors.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권10C호
• /
• pp.1013-1022
• /
• 2003

본 논문은 연속적인 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법과 칼만 필터 기반의 동적 AR(2) 프로세스 기법을 적용하여 객체의 움직임을 적응적으로 추적하는 실시간 객체 추적 알고리즘을 구현하였다. 다양한 환경 조건에서 입력되는 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법을 이용하여 처리함으로써 효과적으로 움직임 객체를 추출하였으며, 객체의 움직임을 동적 AR(2) 프로세스 모형으로 모델링하고 동적으로 변하는 AR(2) 프로세스의 파라미터를 칼만 필터를 통해 추정함으로써 객체의 다변적인 움직임을 적응적으로 예측하여 추적할 수 있었다. 구현된 객체 추적 시스템을 실험한 결과, 기존의 선형 칼만 필터 기법을 이용한 추적 기법과 비교하여 추정 오차가 약 1/2.5∼1/50 만큼 더 적게 나와 객체의 움직임을 더 근사적으로 추적함을 알 수 있었다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.13-20
• /
• 2019

최근 CNN을 기반으로 한 객체 검출 기술의 연구가 활발하다. 객체 검출 기술은 자율주행차, 지능형 영상분석 등에서 중요한 기술로 사용된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 객체 검출기 중 하나인 SSD(Single Shot Multibox Detector)에 MI-FL(Moment Invariant-Feature Layer)을 적용하여 회전 변형에 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. 먼저 VGG 네트워크를 기반으로 입력 이미지의 특징을 추출한다. 그 후 총 6개의 특징 계층(Feature layer)을 적용하여 객체의 위치 정보와 종류를 예측해 경계 박스들을 생성한다. 그 후 NMS 알고리즘을 이용해 가장 객체일 확률이 높은 경계 박스를 얻는다. 하나의 객체 경계 박스가 정해지면 MI-FL을 이용해 해당 영역의 불변 모멘트 특징을 추출하여 미리 저장하고 학습한다. 이후 검출 과정에서 미리 저장해둔 불면모멘트 특징 정보를 이용해 검출함으로써 회전된 이미지에 대해 기존 방법보다 더 강인한 검출이 가능하다. 기존의 SSD와 MI-FL을 적용한 SSD의 비교를 통해 약 4~5%의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권8호
• /
• pp.1117-1123
• /
• 2021

객체 인식이란 하나의 특정 이미지를 입력했을 때, 주어진 이미지를 분석하여 특정한 객체(object)의 위치(location)와 종류(class)를 파악하는 것이다. 최근 객체 인식 기술이 적극적으로 접목되는 분야 중 하나는 자율주행 차량이라 할 수 있고, 본 논문에서는 자율주행 차량에서 영상 기반의 객체 인식 인공지능 기술에 대해 기술한다. 영상 기반 객체 검출 알고리즘은 최근 두 가지 방법(단일 단계 검출 방법 및 두 단계 검출 방법)으로 좁혀지고 있는데, 이를 중심으로 분석 정리하고자 한다. 두 가지 검출 방법의 장단점을 분석 제시하고, 단일 단계 검출 방법에 속하는 YOLO/SSD 알고리즘과 두 단계 검출 방법에 속하는 R-CNN/Faster R-CNN 알고리즘에 대해 분석 기술한다. 이를 통해 자율주행에 필요한 각 객체 인식 응용에 적합한 알고리즘이 선별적으로 선택되어 연구개발 되어질 수 있기를 기대한다.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제34C권10호
• /
• pp.76-88
• /
• 1997

Based on the principles described in Part I, we have implemented a working prototype vision system using a feature structure called an LSG (local surface group) for generating object hypotheses. In order to verify an object hypothesis, we estimate the view of the hypothesized model object and render the model object for the computed view. The object hypothesis is then verified by finding additional features in the scene that match those present in the rendered image. Experimental results on synthetic and real range images show the effectiveness of the indexing scheme.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제27권5호
• /
• pp.697-704
• /
• 2003

In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.165-168
• /
• 2013

Image distortions, such as quantization errors, can have a severe negative impact on the performance of computer vision algorithms, and, more specifically, on object detection algorithms. State-of-the-art implementations of the JPEG-2000 image coder commonly allocate the available bits to minimize the Mean-Squared-Error (MSE) distortion between the original image and the resulting compressed image. However, considering that some state-of-the-art object detection methods use the gradient information as the main image feature, an improved object detection performance is expected for JPEG-2000 image coders that allocate the available bits to minimize the distortions on the gradient content. Accordingly, in this work, the Gradient Mean-Squared-Error (GMSE) based JPEG-2000 coder presents an improved object detection performance over the MSE based JPEG-2000 image coder when the object of interest is located at the same spatial location of the image regions with the strongest gradients and also for high bit-rates. For low bit-rates (e.g. 0.07bpp), the GMSE based JPEG-2000 image coder becomes overly selective in choosing the gradients to preserve, and, as a result, there is a greater chance of mismatch between the spatial locations of the gradients that the coder is trying to preserve and the spatial locations of the objects of interest.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권8호
• /
• pp.4120-4132
• /
• 2017

In this research, we implement a deformable object simulation system using OpenGL's shader language, GLSL4.3. Deformable object simulation is implemented by using volumetric mass-spring system suitable for real-time simulation among the methods of deformable object simulation. The compute shader in GLSL 4.3 which helps to access the GPU resources, is used to parallelize the operations of existing deformable object simulation systems. The proposed system is implemented using a compute shader for parallel processing and it includes a bounding box-based collision detection solution. In general, the collision detection is one of severe computing bottlenecks in simulation of multiple deformable objects. In order to validate an efficiency of the system, we performed the experiments using the 3D volumetric objects. We compared the performance of multiple deformable object simulations between CPU and GPU to analyze the effectiveness of parallel processing using GLSL. Moreover, we measured the computation time of bounding box-based collision detection to show that collision detection can be processed in real-time. The experiments using 3D volumetric models with 10K faces showed the GPU-based parallel simulation improves performance by 98% over the CPU-based simulation, and the overall steps including collision detection and rendering could be processed in real-time frame rate of 218.11 FPS.