본 논문에서 스케일 불변 특징 분포를 이용한 장소 모델링과 실제 입력되는 특징을 추출하여 데이터베이스에 저장된 장소모델을 비교하여 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 모든 장소는 각각 다른 장소와 확실히 구별되는 고유한 특징들의 분포로 표현 가능하다고 가정한다. 제안된 방법은 각 장소마다 전역정보를 사용하며, 하나의 장소는 하나의 장소모델로 표현된다. 따라서 장소의 인식을 위해 비교 대상이 되는 장소의 수가 증가하여도, 장소인식을 위한 시간의 복잡도가 기하급수적으로 증가하지 않는다는 장점을 가진다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위한 실험으로 인식에 사용된 특징의 수와 입력영상의 수를 변화시키며 실험을 수행하였고, 실험을 통해 기존의 방법보다 공간적, 시간적인 면에서 제안된 방법이 효율적임을 입증하였다. 제안된 방법은 로봇의 자율항해, 시각장애인의 도움이 시스템, 웨어러블 컴퓨팅 분야 등, 다양한 분야에 활용도가 있으리라 기대한다.
디지털 영상에서의 특징점 추출 기술은 로봇비전, 의료영상 진단시스템 및 비디오 전송과 같은 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 디지털 영상에서 특징점을 추출하는 방법에는 비선형 그래디언트, 비선형 라프라시안, 엔트로피와 같은 필터들이 있다. 그런데 인간의 시각에서 영상의 특징이 형성되는 과정을 살펴보면, 밝은 영역보다는 어두운 영역에서의 특징에 더 민감한 특성을 가지고 있으므로 기존의 필터로써 특징점을 추출하는데 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 국부영역의 밝기를 고려하는 특징점 추출 필터들을 제안한다. 이들 필터들은 연산이 간단하여 매우 신속하게 특징점을 추출할 수 있으며, 국부적인 밝기를 고려하지만 기존의 엔트로피 연산자가 지닌 단점을 극복하여 어두운 영역에서의 미세한 밝기 변화에는 강건한 특성을 가지는 특성을 지닌다. 실험결과 다양한 밝기변화와 국부영역에 걸쳐 매우 뛰어난 특징점 추출결과를 나타내었다.
최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.
본 논문은 구동경로에 미리 부착된 컬러 오각형 이정표로부터 상대적인 위치를 산출하는 무인자동차의 자기위치 인식에 관한 연구이다. 오각형의 기하학적 특징들이 패턴에 따른 모바일 로봇의 상대적 위치를 설정하는데 사용되었다. 이러한 이정표를 이용한 비젼 기반의 위치 인식은 단순하며 유통성을 가지고 있다. 이 방법은 오각형의 불변 특징량과 컬러를 이용하여 시스템이 패턴의 절대적 위치를 찾을 수 있도록 하는 방법이다. 본 논문의 알고리즘은 부착된 이정표와 저장된 시퀀스사이의 상호대응 관계를 결정하고 이를 이용하여 관찰자의 절대적 위치를 계산하고, 오각형의 5개 꼭지점을 이용하여 상대적인 위치를 결정하게 된다. 구현된 알고리즘은 실험을 통하여 위치오차 5cm를 가지며 처리속도는 0.3초미만이다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
본 논문은 CNC(Computer Numerical Control) 장비로부터 나사선 형태로 가공된 나사를 비전 시스템을 통해 선별된 양품을 이송해 주는 철재 파렛트에 삽입될 NFC(Near Field Communication) 안테나 모델링에 대한 연구이다. 여기서 사용되는 CNC 장비는 IoT((Internet of Things)) 해당하는 ICT(Information & Communication Technology)을 접목 시키고, 서비스 인터넷에 해당하는 POP(Point Of Production System)을 연결하여 쌍방향으로 자유롭게 정보를 교환하면서 생산하는 스마트팩토리 시스템 기술이 반영하여 진화된 장비이다. 따라서 본 연구에서는 기존 아날로그식 장비에 POP 모니터링 시스템을 접목하여 자재 관리로 사용되는 철재 파렛트에 삽입된 NFC 안테나를 나사 가공품에 대한 위치 정보를 수집할 수 있도록 철재 파렛트 특성을 고려하여 현장 검증을 통해 그 특성을 알아보았다.
HyungTae, Kim;Duk-Yeon, Lee;Dongwoon, Choi;Jaehyeon, Kang;Dong-Wook, Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.542-558
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2023
A digital focus index (DFI) is a value used to determine image focus in scientific apparatus and smart devices. Automatic focus (AF) is an iterative and time-consuming procedure; however, its processing time can be reduced using a general processing unit (GPU) and a multi-core processor (MCP). In this study, parallel architectures of a minimax search algorithm (MSA) are applied to two DFIs: range algorithm (RA) and image contrast (CT). The DFIs are based on a histogram; however, the parallel computation of the histogram is conventionally inefficient because of the bank conflict in shared memory. The parallel architectures of RA and CT are constructed using parallel reduction for MSA, which is performed through parallel relative rating of the image pixel pairs and halved the rating in every step. The array size is then decreased to one, and the minimax is determined at the final reduction. Kernels for the architectures are constructed using open source software to make it relatively platform independent. The kernels are tested in a hexa-core PC and an embedded device using Lenna images of various sizes based on the resolutions of industrial cameras. The performance of the kernels for the DFIs was investigated in terms of processing speed and computational acceleration; the maximum acceleration was 32.6× in the best case and the MCP exhibited a higher performance.
카메라로 촬영한 야외 일반 영상에서 텍스트 이미지를 찾아내고 그 내용을 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반으로 활용될 수 있는 매우 중요한 기술이다. 하지만 텍스트 이미지가 저해상도인 경우에는 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나 블러 등의 열화가 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용 인식 성능의 하락이 발생하게 된다. 본 논문에서는 일반 영상에서의 저해상도 한글 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해서 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 텍스트 이미지 초해상화를 수행 하였으며, 직접 구축한 고해상도-저해상도 한글 텍스트 이미지 데이터셋에 대하여 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법을 제안한다. 마찰계수는 이동체의 도로주행 또는 장애물 극복에 있어 매우 중요한 요소이다. 이동체가 이동경로의 마찰계수를 미리 알 수 있다면 이동성향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 마찰계수 추정방법은 영상정보를 활용하기 때문에 이동체가 지면과 접촉하기 전에 마찰계수를 추정 할 수 있다는 장점이 있다. 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법은 마찰계수측정실험과 물질그룹생성을 포함한 학습단계와 물질그룹 분류과정과 마찰계수 함수 활용을 포함한 마찰계수 추정단계로 구성되어 있으며 물질 조성비를 생성하는 영상처리는 두 단계에 모두 포함된다. 이 과정을 통해 얻은 마찰계수는 무인이동로봇이 이동경로 진입 전에 미끄러움을 판단하여 미끄럼지역을 회피 할 수 있도록 하며, 저속으로 이동이 가능한 경우 미끄럼이 발생하지 않는 적정속도를 계산하는데 확용 가능하다. 본 논문에서 사용한 지형의 마찰계수와 영상정보는 마찰계수 측정실험을 통해 취득하였다. 마찰계수 추정방법을 평가하기 위해 실험지형의 실제 마찰계수와 추정 마찰계수의 차이를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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