일반적인 영상 검색의 경우 질의 영상과 같은 영상 또는 최대한 유사한 영상을 결과로써 보여주게 되는데 회전 영상의 경우에는 일반적인 영상 검색 방법들의 성능이 현저하게 떨어지는 경향이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 회전 영상에 대해서도 검색 성능이 우수하도록 하기 위해 질의 영상과 DB 영상에 대해 Harris Corner Detector 알고리즘을 통해 특징점을 구하고, 그 특징점을 토대로 Principal Components Analysis 알고리즘을 이용해 물체의 주축을 구하여 회전 불변 상태의 영상으로 전환한다. 제안한 기법은 Wang의 원본 1000장의 영상과 $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, $180^{\circ}$로 회전된 총 6000 장의 지름이 256 크기인 자연 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 기법과 비교하였을 때 회전 영상에 대해서도 우수한 검색 성능을 보였다.
본 논문은 영상에서 특정 원통형 약통을 식별할 수 있는 모델 이미지 생성 방식을 제시하고 데이터 수집에 대한 기술을 연구한다. 기존 연구들은 객체 인식과 특정 객체 식별이 분리되어 있어 이미지 스티칭(image stitching) 자동화에 적용하기 어려웠으며, 좌표 기반 이미지 추출 방식이 이미지 스티칭 과정에서 객체 영역 외의 정보도 모델 이미지에 포함시키는 문제를 갖고 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 최근에 출시된 YOLOv8(You Only Look Once)의 세그멘테이션(segmentation)기법을 수직축 회전하는 약통 영상에 적용하고 특징점 매칭 알고리즘인 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)를 활용하여 모델 이미지 생성을 자동화하였다. 연구 결과, 세그멘테이션 기법을 적용할 경우 특정 약통 식별시 인식률이 향상되었으며 특징점 매칭 알고리즘으로 생성된 모델 이미지는 특정 악통을 정확하게 식별해 낼 수 있었다.
본 논문에서 우리는 기존의 2차원 비전검사 시스템에 적용시킬 수 있는 1대의 카메라를 이용한 3차원 비전검사 알고리즘을 제안한다. 부품의 패턴 데이터베이스를 보유하여 이를 토대로 회전되어진 물체의 형태를 예측 가능하다면 충분히 하나의 이미지로 3차원 비전검사가 가능하다. 우리는 제안된 알고리즘에 3차원 데이터베이스, 2차원 기하학적 패턴매칭 그리고 회전변환 이론을 사용하였으며, 그 결과 물체의 회전각도를 예측함으로써, 각도가 틀어진 물체의 검사 가능성이나 전반적인 물체의 인식 등을 해결하였다. 또한 우리는 알고리즘을 전형적인 IC와 커패시터에 적용시켰으며 기존의 2차원 비전검사 및 3차원비전 알고리즘인 특징공간궤적 방법과 비교하였다.
In this paper, a enw model-base three-dimensional (3-D) object recognition mehtod using hopfield network is proposed. To minimize deformation of feature values on 3-D rotation, we select 3-D shape features and 3-D relational features which have rotational invariant characteristics. Then these feature values are normalized to have scale invariant characteristics, also. The input features are matched with model features by optimization process of hopjfield network in the form of two dimensional arrayed neurons. Experimental results on object classification and object matching with the 3-D rotated, scale changed, an dpartial oculued objects show good performance of proposed method.
In this paper we propose a haptic interaction system that physically represents the underlying geometry of objects displayed in a 2D picture, i.e., a digital image. To obtain the object's geometry displayed in the picture, we estimate the physical transformation between the object plane and the image plane based on homographic information. We then calculate the rotated surface normal vector of the object's face and place it on the corresponding part in the 2D image. The purpose of this setup is to create a force that can be rendered along with the image without distorting the visual information. We evaluated the proposed haptic rendering system using a set of pictures of objects with different orientations. The experimental results show that the participants reliably identified the geometric configuration by touching the object in the picture. We conclude this paper with a set of applications.
이미지 공간에서 무작위로 회전된 객체에 대한 분류 성능이 우수한 기법으로는 군 등변 CNN과 steerable 필터를 이용한 CNN 등이 있다. 본 논문에서는 이들의 수학적 구조를 설명하고 구현 방법을 소개한다. 기존의 CNN을 포함한 세 개의 모델에 대하여 동일한 필터 수를 갖도록 구현한 다음, 무작위로 회전된 MNIST를 이용하여 실험하고 이들의 성능을 비교분석한다. 실험 결과에 의하면 steerable CNN은 CNN보다 6.5% 이상의 인식률 향상을 보여준다. 특히, steerable CNN은 학습할 파라미터의 수가 상대적으로 적어서 훈련 데이터셋의 크기를 줄여도 성능 열화가 비교적 크지 않음을 실험 결과로 확인한다.
이 논문에서 겹쳐지고 잘린 이미지내의 타원형 객체들 가운데 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 외형과 영역을 재구성하고 계산하기 위한 방법을 제안한다. 대칭적인 속성에 기반을 두고, 불완전한 객체 인식을 위해 타원형 객체의 윤곽에 기반을 둔 방법이다. 이 방법은 한 객체 안에서 대칭 축을 이용하는 영역 복사를 통한 겹쳐져 보이지 않는 영역을 재구성하는 간결한 기교를 제공한다. 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 영역에 대한 측정된 변수에 기반을 두고, 분류 트리의 객체 인지를 수행하는데, 이 방법은 통계 수치보다 대칭에 기반을 둔 객체 재구성에 의존하기 때문이다. 이는 크기 변경과, 객체의 자세, 회전, 등에서 비록 객체 자세에는 한계를 가지고 있지만 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 객체의 인지에서 탁월하다.
비디오 열의 각 프레임에는 카메라의 움직임에 따라 물체의 평행 이동 및 회전 운동이 반영된다. 이 때 물체의 불필요한 회전 운동은 영상의 품질을 저하시킬 뿐 아니라 시청자 피로도를 증가시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 동영상 촬영 중 카메라의 불필요한 흔들림으로 인한 프레임의 회전을 변형된 모젯변환을 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제시한다. 모젯 변환은 이산 라돈 변환의 한 종류로서, 회전된 프레임의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 변형한다. 먼저, 보다 정확한 회전각 추출을 위해 보간을 이용하여 bin 값을 계산한다. 그리고 현재 프레임과 기준 프레임에 대해 움직임 추정을 적용하여 카메라의 평행 이동을 보상한 후, 카메라의 회전에 따른 bin 값의 변화가 없는 영역을 설정하여 모젯 변환을 적용한다. 또한 모젯 변환의 각 투영 방향에 대해 한 개만의 bin을 계산함으로써 계산량을 감소시킨다. 평행이동 및 회전 운동을 갖는 다양한 시험 비디오 열에 대해 적용된 모의 실험을 통해 제안된 방법이 프레임의 회전을 보정하는데 매우 효율적임을 볼 수 있었다.
The purpose of this study is to develop a practical image inspection system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from $30^{\circ}$ to $45^{\circ}$ simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspection system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automation when the image inspection system developed from this research is applied to the productive field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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