• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1169-1193
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• 2010

In this paper, we present and compare two different multiple camera collaboration strategies to reduce false association in finding the correspondence of objects. Collaboration matrices are defined with the required minimum separation for an effective collaboration because homographic lines for objects association are ineffective with the insufficient separation. The first strategy uses the collaboration matrices to select the best pair out of many cameras having the maximum separation to efficiently collaborate on the object association. The association information in selected cameras is propagated to unselected cameras by the global information constructed from the associated targets. While the first strategy requires the long operation time to achieve the high association rate due to the limited view by the best pair, it reduces the computational cost using homographic lines. The second strategy initiates the collaboration process of objects association for all the pairing cases of cameras regardless of the separation. In each collaboration process, only crossed targets by a transformed homographic line from the other collaborating camera generate homographic lines. While the repetitive association processes improve the association performance, the transformation processes of homographic lines increase exponentially. The proposed methods are evaluated with real video sequences and compared in terms of the computational cost and the association performance. The simulation results demonstrate that the proposed methods effectively reduce the false association rate as compared with basic pair-wise collaboration.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.11-22
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• 2004

겹쳐진 물체의 분리에 대한 기존의 연구들은 주로 모델기반 정합방법을 사용하고 있어서 적용가능물체가 2차원물체에 한정되었고, 모델물체의 수가 증가하면 정합과정에 소요되는 시간이 지수적으로 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 곡면을 포함하는 3차원물체를 대상으로 물체에 대한 정보가 없는 상황에서도 가리는 물체를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 이용함으로써 겹쳐진 물체의 인식이 독립된 하나의 물체를 인식하는 문제로 단순화될 수 있다. 제안하는 알고리즘은 물체를 면의 결합으로 해석하고 면들은 경계선을 속성으로 표현된다. 3차원 물체의 겹침은 2차원 영상에서 면의 겹침으로 보여 지고 면의 겹침은 경계선의 교차로 나타나는 특성을 이용하여 겹침의 형태를 경계선의 형태로 일반화하여 분류하는 기법을 사용하였다. 면사이의 겹침 관계를 면특징 관계도를 이용하여 표현하기 위해 관계계수를 정의하였고 관계계수의 값은 겹침의 형태를 보여주도록 개념화하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 산업현장에서 사용되는 표준 부품을 임의로 겹치게하여 영상을 획득한 후 가리는 물체를 구분하는 실험을 통해 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.83-86
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• 1987

A vision algorithm is presented for the separation of near objects from distant objects. In the algorithm, a difference field of a stereo pair of images is computed to obtain the range information and the median filter is used for the suppression of distant objects. The objects within a given distance is segmented by thresholding the gray scale cross-section of the median filtered difference field. The experiment is performed in a laboratory setting.

• 토지주택연구
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• 제11권3호
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• pp.93-101
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• 2020

Recently, as a BIM-based construction simulation system, 4D CAD tools using virtual reality (VR) objects are being applied in construction project. In such a system, since the expression of the object is based on VR image, it has a sense of separation from the real environment, thus limiting the use of field engineers. For this reason, there are increasing cases of applying augmented reality (AR) technology to reduce the sense of separation from the field and express realistic VR objects. This study attempts to develop a methodology and BIM module for the pre-construction verification system using AR technology to increase the practical utility of VR-based BIM objects. To this end, authors develop an AR-based drawing verification function and drawing object-based 4D model augmentation function that can increase the practical utility of 2D drawings, and verify the applicability of the system by performing case analysis. Since VR object-based image has a problem of low realism to field engineers, the linking technology between AR object and 4D model is expected to contribute to the expansion of the use of 4D CADsystem in the construction project.

• 천문학회지
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• 제30권1호
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• pp.83-94
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• 1997

We have identified the candidates for the primordial galaxies in the process of formation in the Hubble Deep Field (hereafter HDF). In order to select these objects we have removed objects brighter than 29-th magnitude in the HDF images and smoothed the maps with the Gaussian filters with the FWHM of 0.8' and 4' to obtain the difference maps. This has enabled us to find. very faint diffuse structures close to the sky level. Peaks are identified in the difference map for each of three HDF chips with three filters (F450W, F606W, and F814W). They have the apparent AB magnitudes typically between 29 and 31. The objects identified in different wavelengths filters have a strong cross-correlations. The correlation lengths are about 0.8'. This means that an object found in one filter can be also found as a peak within 0.8' separation in another filter, thus telling the reality of the identified objects. This angular scale is also the size of the primordial galaxies which have strong color fluctuations on their surfaces. Their large-scale distribution quite resembles that of nearby galaxies, supporting the idea that these objects are ancestors of the present bright galaxies forming at statistically high density regions. Inspections on individual objects show that these primordial galaxy candidates have tiny multiple glares embedded in diffuse backgrounds. Their radial light distributions are quite different from that of nearby bright galaxies. We may be now looking at the epoch of galaxy formation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.28.3-28
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• 2001

This paper proposes a new algorithm that detects and separates the occluding and occluded objects in a 2D image. An input image is represented by the attributed graph where a node corresponds to a surface and an arc connecting two nodes describes the adjacency of the nodes in the image. Each end of arc is weighted by relation value which tells the number of edges connected to the surface represented by the node in the opposite side of the arc. In attributed graph homogeneous nodes pertained to the same object always construct one of three special patterns which can be simply classified by comparison of relation values of the arcs. The experimental results have shown that the proposed algorithm efficiently separates the objects ...

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4152-4158
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• 2012

스테레오 X-선 검색장치는 기존의 대상물의 단면 정보만을 제공하는 검색 시스템보다 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공하여 검색 효율을 높이기 위해 고안되었다. 이를 위하여 선행연구를 통해 스테레오 X-선 검색장치를 개발하고 기하학적 구조개선, 단일 오브젝트에 대한 윤곽선 정합 및 볼륨기반 형상복원 연구 등을 수행하였다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치를 개선하여 정밀한 제어를 통해 두 개의 중첩 대상물을 스캔하여 대상체의 외형분리 복원을 위한 연구를 수행하였다. 중첩된 두 종의 대상체에 대한 외형정보를 분리 복원하기 위하여 벡터정보의 거리값을 계산하여 내 외부 복셀을 분리하고 중첩 부분에 대한 제거는 Z축을 기준으로 임계치를 두어 외형정보를 복원하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과는 3차원 스테레오 X-선 검색장치에 대한 스캔영상의 형상복원 알고리즘 개선을 통해 제한된 스캔환경에서 집적화된 대상체의 검색을 가능하도록 할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.77-86
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• 2018

Although separation of touching pigs in real-time is an important issue for a 24-h pig monitoring system, it is challenging to separate accurately the touching pigs in a crowded pig room. In this study, we propose a separation method for touching pigs using the information generated from Convolutional Neural Network(CNN). Especially, we apply one of the CNN-based object detection methods(i.e., You Look Only Once, YOLO) to solve the touching objects separation problem in an active manner. First, we evaluate and select the bounding boxes generated from YOLO, and then separate touching pigs by analyzing the relations between the selected bounding boxes. Our experimental results show that the proposed method is more effective than widely-used methods for separating touching pigs, in terms of both accuracy and execution time.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.481-487
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• 2023

최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.311-320
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• 2003

고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.