• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.77-80
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• 2013

SURF 알고리즘은 영상의 특징점 검출 및 서술자를 생성하는 알고리즘으로 크기와 회전, 조명 및 시점 등의 환경 변화에 강인한 특징을 가지고 있다. 이러한 특징 때문에 객체 인식, 파노라마 이미지, 3차원 영상 복원 등 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있다. 하지만 SURF 알고리즘과 같은 대부분의 인식 알고리즘은 많은 양의 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 구현이 어렵다. 본 논문은 SURF의 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 분석하여 효율적인 메모리를 설계함으로써 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 최소화하여 실시간 구현이 가능하도록 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1103-1109
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• 2014

디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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• pp.266-270
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• 1992

In this study an active vision system using a laser range finder is proposed for the navigation of a mobile robot in unknown environment. The laser range finder consists of a slitted laser beam generator, a scanning mechanism, CCD camera, and a signal processing unit. A laser beam from laser source is slitted by a set of cylindrical lenses and the slitted laser beam is emitted up and down and rotates around the robot by the scanning mechanism. The image of laser beam reflected on the surface of an object is engraved on the CCD array. A high speed image processing algorithm is proposed for the real-time navigation of the mobile robot. Through experiments it is proved that the accurate and real-time recognition of environment is able to be realized using the proposed laser range finder.

• 전자공학회논문지D
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• 제34D권7호
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• pp.88-96
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• 1997

As the need of automatized system has been increased recently together with the development of industrial and military technologies, the adaptive real-time target detection technologies that can be embedded on vehicles, planes, ships, robots and so on, are hgihly demanded. Accordingly, this paper proposes a novel approach to detect and segment the moving targets using the binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC), the advanced image subtraction filter and convex hull processing. The BPEJTC which was used as a target detection unit mainly for target tracking compensating the camera movement. The target region has been detected by processing the successful three frames using the advanced image subtraction filter, and has become more accurate by applying the developed convex hull filter. As shown by some experimental results, it is expected that the proposed approaches for compensation of the camera movement and segmentationof of target region, can be used for th emissile guiddance, aero surveillance, automatic inspectin system as well as the target detection unit of automatic target recognition system that request adaptive real-time processing.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.288-291
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• 2011

Video stabilization is an important image enhancement widely used in surveillance system in order to improve recognition performance. Most previous methods calculate inter-frame homography to estimate global motion. These methods are relatively slow and suffer from significant depth variations or multiple moving object. In this paper, we propose a fast and practical approach for video stabilization that selects the most reliable key frame as a reference frame to a current frame. We use optical flow to estimate global motion within an adaptively selected region of interest in static camera environment. Optimal global motion is found by probabilistic voting in the space of optical flow. Experiments show that our method can perform real-time video stabilization validated by stabilized images and remarkable reduction of mean color difference between stabilized frames.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.290-293
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• 1988

This paper shows the development of robot sensor system using optical fiber. When the object recognition is implemented in the existing robot system, the image processing method using CCTV-Camera has been most widely used. But when it is necessary to recognize and classify only simple elements in industrial field, the real time processing using this method requires relatively high cost. The purpose of this paper is to represent the fundamental study on the development of optical-fiber sensor system, which may be used to recognize and classify elements with low cost and real-time.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.149-154
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• 2004

In this research, we selected the speech recognition to implement the electric wheelchair system as a method to control it by only using the speech and used DTW (Dynamic Time Warping), which is speaker-dependent and has a relatively high recognition rate among the speech recognitions. However, it has to have small memory and fast process speed performance under consideration of real-time. Thus, we introduced VQ (Vector Quantization) which is widely used as a compression algorithm of speaker-independent recognition, to secure fast recognition and small memory. However, we found that the recognition rate decreased after using VQ. To improve the recognition rate, we applied ART2 (Adaptive Reason Theory 2) algorithm as a post-process algorithm to obtain about 5% recognition rate improvement. To utilize ART2, we have to apply an error range. In case that the subtraction of the first distance from the second distance for each distance obtained to apply DTW is 20 or more, the error range is applied. Likewise, ART2 was applied and we could obtain fast process and high recognition rate. Moreover, since this system is a moving object, the system should be implemented as an embedded one. Thus, we selected TMS320C32 chip, which can process significantly many calculations relatively fast, to implement the embedded system. Considering that the memory is speech, we used 128kbyte-RAM and 64kbyte ROM to save large amount of data. In case of speech input, we used 16-bit stereo audio codec, securing relatively accurate data through high resolution capacity.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.391-401
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP_0.5는 99.4%, AP_0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.323-328
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• 2020

최근에는 딥러닝 기술을 이용하여 물체 검출 및 인식에서 성능이 크게 향상되는 새로운 접근방법들이 빠르게 제안되고 있다. 객체, 특히 얼굴객체 검출에 관한 여러 기법(Faster R-CNN, R-CNN, YOLO, SSD 등) 중 SSD는 다른 기법들보다 정확도와 속도에서 우수하다. 동시에 여러 객체 검출 네트워크들(object detection network)도 쉽게 이용할 수 있다. 본 논문에서는 객체 검출 네트워크 중 Mobilenet v2 network를 이용하고 SSD와 결합한 모델을 훈련하고, TensorRT engine을 이용하여 기존의 성능보다 4배 이상의 속도로 객체를 검출하는 방법에 대해 제안하고 실험을 통해 성능을 검증한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위한 응용으로 얼굴객체 검출기(facial object detector)를 만들어 다양한 상황에서 동작과 성능을 실험하였다.