칠교놀이는 해외에서는 Tangram이라고 불리며 아주 예전부터 전해져 내려오는 세계적인 놀이이다. 친구와 여럿이서 놀이를 할 수 있을 뿐만아니라 혼자서도 즐길 수 있다. 칠교놀이는 특히 창의력 향상에 도움을 주는데 이번 논문에서는 혼자서 쉽게 칠교놀이를 즐길 수 있도록 비전시스템과 라즈베리파이를 이용해서 칠교를 카메라로 인식해 성공하면 보상으로 사탕을 지급하는 놀이를 개발해 보았다. 자판기에 동전을 넣으면, 게임을 시작해서 칠교놀이의 문제를 하나씩 맞출 때 마다 사탕 한 개가 지급되는 방식으로 4차산업혁명 시대에 걸맞는 재미있는 칠교놀이 게임을 만들어 보았다. 본 논문은 OPENCV라이브러리와 라즈베리파이 GPIO라이브러리를 사용하였다. 사용한 부품은 웹캠, 초음파 센서, 서보모터이다. 라즈베리파이를 서버로 설정하고, PC를 클라이언트로 설정하여 서로 데이터를 주고 받을 수 있게 하였다. 라즈베리파이에 OPENCV를 설치하지 않은 이유는 OPENCV가 꽤 높은 사양이 필요하다고 판단하여 비전영상처리는 PC(클라이언트)에서 진행하고, 게임의 진행상황(정답의 여부)을 라즈베리파이(서버)에 보내는 방식으로 정하였다. 반대로 라즈베리파이에서도 동전의 투입 유무를 판단하여 PC(클라이언트)에 게임 시작 신호를 보내는 방식으로 설정하였다. 언어는 라즈베리파이와 PC둘다 Pythond으로 구현하였다.
본 논문에서는 opencv를 이용한 이메일 송신기능을 가진 감시 카메라을 제안한다. 라즈베리파이와 라즈베리파이 전용 카메라를 이용하여 구현하였다. opencv를 이용해 얼굴 검출이 가능하게 하였다. 그리고 motion 라이브러리를 사용하여 인터넷으로 스트리밍이 가능하도록 하였다. SMTP 라이브러리를 이용하여 이메일을 보낼 수 있다.
본 연구는 Eye Tracking을 사용하여 시선에 따라 마우스 커서를 이동시키는 연구이다. 이를 바탕으로 마우스를 사용하기 어려움이 있는 사용자에게도 마우스를 조작할 수 있도록 도움을 줄 목적으로 연구되었다. 본 논문에서 세 가지 기술을 사용한다. Viola-jones algorithm을 사용해 얼굴과 눈을 찾는다. 이후 찾은 부분에서 CDF Method로 동공을 인식해 해당 좌표 값을 윈도우 마우스 드라이버에게 전달한다. 전달한 값을 통해 마우스 커서를 눈의 움직임에 따라 이동시킨다. 추가적으로 마우스와 같은 역할을 할 수 있도록 눈의 깜빡임을 활용하여 클릭 기능도 추가할 것이다.
본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.
본 연구에서는 나날이 발전하는 카메라의 해상도 기술과 SNS의 이미지 공유를 통해서 고해상도로 찍은 이미지를 손쉽게 구할 수 있고, 이미지를 통해서 사람의 손가락 지문을 손쉽게 채취하여 이를 악용할 수 있다는 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술을 개발하기 위해서는 Python 언어를 이용한 Opencv와 opencv안의 Blur 처리를 해주는 라이브러리 등을 사용한다. 우선 이미지에서 손을 찾아주기 위해서 딥러닝 기반의 학습된 Hand Key point Detection 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 이용해 손가락 마디를 찾아 이 마디의 좌표를 이용해 이미지에서의 손가락 지문 부위만을 따로 blur 처리를 해줌으로써 원본 이미지에서의 손상을 최소화하면서 손가락 지문을 보호할 수 있다. 향후 정확한 손가락 추적 알고리즘의 개발로 스마트폰 카메라 app의 내부 옵션으로 사용하여 고해상도의 이미지에서의 지문을 보호할 수 있을 것이다.
이 논문에서는 opencv와 android studio를 이용하여 시각장애인이 앞에 사물이 있는지 유무를 구분해준다. 스마트폰의 카메라와 연결하여 차영상으로 움직임을 감지하면 해당 부분을 Labeling 작업을 수행하고 mean shift알고리즘을 이용하여 계속 tracking하는 작업을 수행하여 시각 장애인에게 물체가 앞에 있다는 것을 알려주는 방식의 어플리케이션을 제작하고 있다. 실시간 움직임 관측을 위하여 OpenCV 기반의 C++ 프로그램을 사용하였으며, 어플리케이션은 android studio에서 제작할 예정이다. 연구 결과 Labeling으로 움직이는 물체들을 판별하였으며, Mean-Shift 알고리즘으로 박스영역을 지정하여 물체가 움직이면 박스도 함께 이동하여 실시간으로 사물을 Tracking작업을 수행한다.
현대사회의 기술발달로 인해 가품과 진품의 구별이 매우 힘들어지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 칼러 정보 및 망점 정보를 이용하여 가품과 진품을 판별하는 코드인증시스템의 영상처리기법을 설명한고 개선점을 설명한다. 진품과 가품에 각각 눈으로 구별할 수 없는 라벨을 부여하였다. 제안된 방법은 opencv라이브러리를 사용하여 라벨의 영상매칭을 수행하였고, 각 라벨의 망점과 w망점을 이용하여 진품과 가품을 판별하였다. 본 논문에서 제안된 기법은 서버에 진품과 가품의 라벨을 저장하고 사용자의 라벨과 비교하여 진품과 가품을 판별하였다.
Log scaling which decides a quality grade of log is influence the price of log at the market. It is the one of important works at the field until now. So it remains using a ruler traditionally. This study evaluated the automating program through compared the automating program with using a ruler for log. The automating program used libraries of OpenCV concerning image processing algorithm to measure log diameter for scaling. In addition, it applies two panels of checkered pattern beside a pile of logs and tapes on the surface of a log diameter to find a correct value. We analyzed statistical mean difference of both log diameter and volume. In conclusion, the automating program after applying check panel and taping ins't different using a ruler. Therefore we need to considerate about applying it for improving Forest Administration.
Recently, the interest and research on 360 camera and 360 image production are expanding. In this paper, we describe the feature extraction algorithm, alignment and image blending that make up the feature-based stitching system. And it deals with the theory of representative algorithm at each stage. In addition, the feature-based stitching system was implemented using OPENCV library. As a result of the implementation, the brightness of the two images is different, and it feels a sense of heterogeneity in the resulting image. We will study the proper preprocessing to adjust the brightness value to improve the accuracy and seamlessness of the feature-based stitching system.
본 논문에서는 비대면 교육 상황이 확대되는 시점에서 자율 학습에 유용하게 사용할 수 있는 학습자의 졸음을 인식하여 알려주는 모델을 설계하여 구현하였다. 기계학습의 CNN 알고리즘을 활용하여 공부상태와 졸음상태를 판별하는 모델을 만들고, Opencv 을 사용하여 일정 횟수 이상 졸음상태가 반복되면 알람을 울려 사용자를 잠에서 깨운다. 이 프로그램은 자기 관리 및 독립적인 학습을 수행하는 데에 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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