3차원 영상의 깊이 정보는 3차원 물체를 2차원 스크린에 투사시킴에 의해 손실될 수 있다. 만약 깊이 정보가 재저장되고 3차원 물체 인식을 우해 사용된다면 더 효율적인 인식시스템을 만들 수 있다. 이 정보는 재 저장하기 위하여 스테레오 알고리즘으로부터 형상을 이용한다. 본 논문에서는 3차원 Hough 변환 영역을 3차원 물체 표현에 채택하여 3차원 물체 인식시스템을 제안한다. 본 시스템은 정합 시간 감소를 위하여 물체의 이동 벡터와 미지의 입력 영상을 8진 트리 구조로 이루어진 기준 영상과 비교하여 정합 단계를 이용한다. 8진 트리 구조 코드는 3차원 물체의 형태 기반에 사용되었다. 모의실험 결과 제안된 3차원 물체 인식 시스템은 만족할 수 있는 성능을 보였다.
Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권1호
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pp.73-79
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1998
In this paper, a new traffic sign detection algorithm.. and a symbol recognition algorithm are proposed. For traffic sign detection, a dominant color transform is introduced, which serves as a tool of highlighting a dominant primary color, while discarding the other two primary colors. For symbol recognition, the curvilinear shape distribution on a circle centered on the centroid of symbol, called a circular pattern vector, is used as a spatial feature of symbol. The circular pattern vector is invariant to scaling, translation, and rotation. As simulation results, the effectiveness of traffic sign detection and recognition algorithms are confirmed, and it is shown that group of circular patter vectors based on concentric circles is more effective than circular pattern vector of a single circle for a given equivalent number of elements of vectors.
In the present study, a new pattern recognition algorithm was proposed to size spray particles using the boundary curvature information. Conceptually, this algorithm has an advantage over the others because it can identify the particle size and shape simultaneously, and also can separate the overlapped particles more effectively. Curvature of a boundary was obtained from the change of the slopes of two neighboring segments at the corresponding part. The algorithm developed in this study was tested by using an artificially prepared image of a group of spherical particles which were either isolated or overlapped. Particle sizes obtained from the measured curvatures agreed well with the true values. By detecting abrupt changes of the curvature along the image boundary, the element particles could be separated out from their overlapped images successfully.
본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.
본 논문에서는 필기숫자의 형태와 FSOM을 이용한 새로운 필기숫자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비슷한 형태를 가지는 숫자는 같은 그룹으로 분류된다는 사실에 기초한 알고리즘으로, 필기숫자의 외접선에 의한 형태결정과 템플레이트 매칭을 이용하여 필기숫자 데이터를 여러 개의 그룹으로 분할하고 분할된 각 그룹별로 인식 알고리즘을 적용한다. 본 실험에서는 필기숫자의 데이터를 16개의 그룹으로 분류하였으며, 분류된 그룹별로 각각의 특징추출과 SOM의 단점을 보완한 FSOM을 적용하였다. 분할된 16개의 FSOM은 각 그룹별로 독립적인 학습이 가능한 특징뿐만 아니라 한 그룹씩 단계적으로 학습을 할 수 있는 장점이 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해서 Concordia 대학의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험하였다.
This paper presents a intuitive, simple and easy smart home TV remote control system using the hand gesture recognition. Hand candidate regions are detected by cascading policy of the part of human anatomy on the disparity map image, Exact hand region is extracted by the graph-cuts algorithm using the skin color information. Hand postures are represented by shape features which are extracted by a simple shape extraction method. We use the forward spotting accumulative HMMs for a smart home TV remote control system. Experimental results show that the proposed system has a good recognition rate of 97.33 % for TV remote control in real-time.
In this paper, the illuminator is designed to recognize the shape and the existence of holes of radiation fin in the point that the light reflection characteristics are different according to the roughness of the material. The threshold value, the positions of holes and the black pixel nembers in the positon are obtained under the illuminator, in accordance with the reference image, by applying binary conversion and hole segmentation algorithm, as they are suggested in this paper, The existence and shape of hole are recognized by calculating the distance and feature value in the test image, which is obtained from the parameters of reference image. It is programmed to apply to GUI(Graphic User the Interface) in windows. More than 98% of recognition rate is shown, as it is applied to three different sizes of the radiation fin.
최근 개인인증 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 지문인식은 이 요구에 대응하여 광범위하게 사용되고 있는 생체인식 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 특징점의 융선형태 정보를 이용한 지문매칭 알고리즘을 제시한다. 여기서 융선형태는 1차원 이산신호로 표현되어 사용된다. 본 알고리즘은 다음의 절차로 처리된다. 먼저, 입력지문과 등록지문의 모든 특징점에서 융선을 1차원 이산신호로 표현하여 융선형태 정보를 얻는다. 그리고 두 지문에서 유사한 융선형태를 갖는 특징점쌍을 구한 후 이로부터 두 지문의 회전각도와 이동변위의 후보를 구한다. 이 후보들로부터 군집화 기법을 통해 최종적인 회전각도와 이동변위를 얻어 입력지문에 대해 정렬을 수행한다. 마지막으로 정렬된 입력지문과 등록지문사이에 일치되는 특징점쌍을 찾아 매칭률을 계산한다. 실험결과 $0.79\%$의 FAR에서 $18.0\%$의 FRR를 달성하였다.
자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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