• 제목/요약/키워드: Shape Localization

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근거리 환경에서의 3차원 배열센서 형상 보정 기법 (3-Dimensional Sensor Array Shape Calibration in Near Field Environment)

  • 류창수;어수해;강현구;유상욱
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제6권4호
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    • pp.361-366
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    • 2003
  • Most sensor array signal processing methods for multiple source localization require knowledge of the correct shape of array(the correct positions of sensors that consist array), because sensor position uncertainty can severely degrade the performance of array signal processing. In particular, it is assumed that the correct positions of the sensors are known, but the known positions may not represent the true sensor positions. Various algorithms have been proposed for 2-D sensor array shape calibration in far field environment. However, they are not available in near field. In this paper, 3-D sensor array shape calibration algorithm is proposed, which is available in near field.

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실시간 감시 시스템을 위한 사전 무학습 능동 특징점 모델 기반 객체 추적 (Non-Prior Training Active Feature Model-Based Object Tracking for Real-Time Surveillance Systems)

  • 김상진;신정호;이성원;백준기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권5호
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    • pp.23-34
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    • 2004
  • 본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.

RGB 영상에서 딥러닝 기반 동공 중심점을 이용한 홍채 검출 (Iris Localization using the Pupil Center Point based on Deep Learning in RGB Images)

  • 이태균;유장희
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.135-142
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    • 2020
  • 본 논문에서는 RGB 영상에서 홍채 검출 방법에 관하여 기술하였다. 기존의 홍채 검출 방법은 대부분 적외선 영상을 대상으로 하고 있어, 다양한 응용을 위해서는 RGB 영상의 홍채 검출 기술이 요구된다. 제안된 홍채 검출 방법은 i) 입력 영상에서 원형 허프 변환을 사용한 홍채 후보 영역 검출, ii) 딥러닝 기반의 동공 중심점 검출, iii) 동공 중심점을 이용한 홍채 영역 선택, iv) 선택된 홍채 영역 보정 과정으로 구성된다. 홍채 후보 영역은 허프 공간을 생성한 후 중심점 후보의 교차 개수가 많은 순으로 검출하며, 후보 영역 중 홍채는 검출된 동공의 중심점을 기준으로 선택한다. 그리고, 홍채의 모양이 왜곡되어 오차가 발생하는 것을 보완하기 위해 검출된 홍채 중심을 기준으로 새로운 경계점을 찾아 보정하는 방법을 사용하였다. 또한, 실험을 통하여 제안된 방법이 기존 원형 허프 변환 방법 대비 약 27.4% 향상된 정확도를 갖는 것을 확인하였다.

NLOS Signal Effect Cancellation Algorithm for TDOA Localization in Wireless Sensor Network

  • Kang, Chul-Gyu;Lee, Hyun-Jae;Oh, Chang-Heon
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제8권2호
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    • pp.228-233
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    • 2010
  • In this paper, the iteration localization algorithm that NLOS signal is iteratively removed to get the exact location in the wireless sensor network is proposed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, TDOA location estimation method is used, and readers are located on every 150m intervals with rectangular shape in $300m{\times}300m$ searching field. In that searching field, the error distance is analyzed according to increasing the number of iteration, sub-blink and the estimated sensor node locations which are located in the iteration range. From simulation results, the error distance is diminished according to increasing the number of the sub-blink and iteration with the proposed location estimation algorithm in NLOS environment. Therefore, to get more accurate location information in wireless sensor network in NLOS environments, the proposed location estimation algorithm removing NLOS signal effects through iteration scheme is suitable.

A direct damage detection method using Multiple Damage Localization Index Based on Mode Shapes criterion

  • Homaei, F.;Shojaee, S.;Amiri, G. Ghodrati
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제49권2호
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    • pp.183-202
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    • 2014
  • A new method of multiple damage detection in beam like structures is introduced. The mode shapes of both healthy and damaged structures are used in damage detection process (DDP). Multiple Damage Localization Index Based on Mode Shapes (MDLIBMS) is presented as a criterion in detecting damaged elements. A finite element modeling of structures is used to calculate the mode shapes parameters. The main advantages of the proposed method are its simplicity, flexibility on the number of elements and so the accuracy of the damage(s) position(s), sensitivity to small damage extend, capability in prediction of required number of mode shapes and low sensitivity to noisy data. In fact, because of differential and comparative form of MDLIBMS, using noise polluted data doesn't have major effect on the results. This makes the proposed method a powerful one in damage detection according to measured mode shape data. Because of its flexibility, damage detection process in multi span bridge girders with non-prismatic sections can be done by this method. Numerical simulations used to demonstrate these advantages.

Unmanned Aerial Vehicle Recovery Using a Simultaneous Localization and Mapping Algorithm without the Aid of Global Positioning System

  • Lee, Chang-Hun;Tahk, Min-Jea
    • International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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    • 제11권2호
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    • pp.98-109
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    • 2010
  • This paper deals with a new method of unmanned aerial vehicle (UAV) recovery when a UAV fails to get a global positioning system (GPS) signal at an unprepared site. The proposed method is based on the simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. It is a process by which a vehicle can build a map of an unknown environment and simultaneously use this map to determine its position. Extensive research on SLAM algorithms proves that the error in the map reaches a lower limit, which is a function of the error that existed when the first observation was made. For this reason, the proposed method can help an inertial navigation system to prevent its error of divergence with regard to the vehicle position. In other words, it is possible that a UAV can navigate with reasonable positional accuracy in an unknown environment without the aid of GPS. This is the main idea of the present paper. Especially, this paper focuses on path planning that maximizes the discussed ability of a SLAM algorithm. In this work, a SLAM algorithm based on extended Kalman filter is used. For simplicity's sake, a blimp-type of UAV model is discussed and three-dimensional pointed-shape landmarks are considered. Finally, the proposed method is evaluated by a number of simulations.

발전기 여자기시스템 주제어전원공급장치 국산화 개발 (The Development of EPSM(Exciter Power Supply Module) Localization in Generator Exciter(EX2100) System)

  • 이기선;박정철;추순남
    • 전기학회논문지P
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    • 제65권2호
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    • pp.101-107
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    • 2016
  • The main target in this paper is the localization of VME Type EPSM in Generator Exciter(EX2100) System. Developed EPSM has the compatibility with the existing product in the structure and shape and electrical feature and so on, but it has a much improved capacity and reliability in comparison with origin company product. this paper, to improve these functions, put emphasis on protection, monitoring, power capacity increase(over 120%), an enlarged scale of input voltage supply, AC/DC dual voltage use and so on. After manufacturing product localization, it was carried out several tests for the performance and reliability verification of developed product. These tests were performed in Authorized Inspection Agency(KTL) and field application test and maker self-test were additionally performed. Finally, the results of all tests were "success".

Particle filter를 이용한 군집로봇의 상호위치인식 (Mutual Localization of swarm robot using Particle Filter)

  • 정광민;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.298-303
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    • 2010
  • 로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.

형태계수의 Mixture Model을 이용한 입술 형태 표현과 입술 경계선 추출 (Lip Shape Representation and Lip Boundary Detection Using Mixture Model of Shape)

  • 장경식;이임건
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권11호
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    • pp.1531-1539
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    • 2004
  • 본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 표현하였다. 형태계수에 대한 GMM을 이용하여 입술의 대략적인 형태를 찾고, 이때 사용된 mixture 성분을 이용하여 탐색과정에서 입술의 형태를 조정함으로써 지역 최소점에 수렴하여 입술의 정확한 위치를 찾지 못하는 문제점을 해결하였다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

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Effects of the Myosin ATPase Inhibitor, 2,3-Butanedione-2-Monoxime, on Growth and Dimorphic Switches of Candida albicans

  • Woo, Mi-Young;Jwa, Mi-Ri;Kim, Jin-Mi;Song, Ki-Won
    • Journal of Microbiology and Biotechnology
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    • 제10권5호
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    • pp.606-611
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    • 2000
  • Dimorphic yeast Candida albicans reversibly switches between the form of yeast and hyphae depending on external conditions. We investigated possible roles of the myosin family in the growth and dimorphic switches of C. albicans with a general myosin ATPase inhibitor, 2,3-butanedione-2-monoxime (BDM). Transition to hyphae as well as proliferation by budding was completely inhibited by BDM at 16 mM. Presence of 16 mM BDM did not affect hyphae-to-bud transition but it blocked budding. The effects of BDM on yeast growth and dimorphic switches were reversible. More than 70% of the BDM-treated cells demonstrated defects in the amount and the polarized localization of F-actin as well as in the shape and migration of the nucleus, suggesting that myosin activities are needed in these cellular processes of C. albicans.

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