이미지의 기하학적 변형은 이미지 보정을 위해 사용되며 컴퓨터 비전 분야에서 강체 변환, 유사변환 등 많은 방법이 존재한다. 그 중에서도 워핑은 원근감이 있는 이미지에서 많이 활용되는 이미지 보정 방법이다. 일반적으로 워핑을 수행하기 위해서는 워핑할 위치에 대한 특징 점 4개를 추출해 워핑을 수행한다. 그러나 워핑 지점을 정확한 추출이 어려우며, 추출된 4개의 점을 이용해 원근 영상 보정을 할 경우 원본 이미지와 보정 후 영상과의 특정 부분 픽셀이 3~4픽셀 이상으로 오차가 나타나게 된다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 정확한 워핑 결과를 가져오기 위해 템플릿 매칭을 이용해 워핑 할 부분의 4개점을 보다 정확하게 추출하고, 추출된 4개점들 중 2개의 점 각각에 대해 주변 3 by 3 영역으로 점을 이동 시켜 총 81번의 반복을 워핑 통해 이미지 보정하는 형태이다. 이와 같이 2개의 점을 주변 3 by 3 위치로 이동 시키면서 오차 픽셀이 1픽셀 이하로 나는 최적의 위치 즉, 최적 결과를 가져오는 4개의 점을 선정한 후 그 점들로 이미지 보정을 진행하여 최적의 결과를 가져올 수 있다.
최근 모바일기기에 탑재된 가속도 센서가 제스처기반 모바일 사용자 인터페이스에 활용됨에 따라 동적시간정합(Dynamic Time Warping, DTW)기반 인식기에 대한 연구가 활발하다. DTW는 학습샘플을 매칭 템플릿으로 사용하기 때문에 별도의 학습과정이 없다. 하지만 인식시 입력 데이터를 모든 템플릿과 비교해야하기 때문에 계산복잡도로 인하여 모바일환경에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역화된 소수의 템플릿을 사용하는 DTW기반 제스쳐 인식기를 제안한다. 지역화된 템플릿은 k-평균 클러스터링(k-means clustering)알고리즘을 사용하여 학습 제스처 셋의 유사한 패턴들을 k개의 그룹으로 묶고, 각 그룹의 중심(centroid)에 가까운 패턴을 DTW인식기의 템플릿으로 선택한다. 이러한 방법으로 템플릿수를 줄여 인식속도를 향상하고, 템플릿의 다양성을 유지하여 인식성능저하를 최소화한다. 실험 결과 제안하는 방법이 학습 템플릿을 전부 사용하는 DTW보다 약 5배 빠른 인식속도를 보였으며, 템플릿을 임의로 선택한 경우보다 안정적인 성능을 보임을 확인했다.
얼굴 윤곽선 검출을 위해 그동안 많은 알고리즘이 연구되었다. 그리고 최근에 기존 Active Appearance Model(AAM)에 비해 성능이 개선된 Boosted Appearance Model (BAM)가 Liu에 의해제안되었다. BAM에서는 매 반복 단계마다 Steepest Descent 영상을 구해야 하는데 입력영상의 워핑을 해야 하므로 이것은 계산량이 많다. 본 논문은 BAM을 사용하면서 매번 계산되어야 하는 입력 영상의 워핑을 대신해 템플릿이 워핑함으로써 계산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제시한다. 템플릿은 약한 분류기에 사용되는 Haar-like feature들로 이것은 입력 영상에 비해 크기가 매우 작으므로 제안된 방법을 사용하면 Steepest Descent 영상을 구하는데 필요한 워핑 속도를 줄일 수 있다.
Writing letters or patterns on a virtual space by moving a person's gaze is called "eye writing," which is a promising tool for various human-computer interface applications. This paper investigates the use of conventional eye writing recognition algorithms for the purpose of user-independent recognition of eye-written characters. Two algorithms are presented to build the user-independent system: eye-written region extraction using wavelet coefficients and template generation. The experimental results of the proposed system demonstrated that with dynamic positional warping, an F1 score of 79.61% was achieved for 12 eye-written patterns, thereby indicating the possibility of user-independent use of eye writing.
실생활에서 사용되는 결제 시스템에는 전자 사인, QR 코드, 바코드들이 사용된다. VR 환경 내에서 구현되어 있는 결제 시스템은 점점 연구가 시작되고 있다. 본 논문은 기존의 결제 시스템을 VR 환경에서 구현하기 위해 손 제스쳐 인식을 이용한 VR 전자사인 시스템을 제안한다. VR 시스템에서는 키보드를 두드리거나 마우스를 건드릴 수 없는 상황이다. VR 컨트롤러를 가지고 결제 시스템을 구성하기 위한 방법에는 여러 가지가 있을 수 있다. 손 제스처 인식을 이용한 전자사인이 그 중 하나인데, 손 제스쳐 인식에는 크게 Warping Methods, Statistical Methods, Template Matching 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Template Matching 방법에 속한 $p 알고리즘을 이용하여, VR에서 결제 시스템을 구성하였다. 그리고, VR 환경을 조성하기 위해서 Unity3D와 Vive 장비를 이용해서 실제 결제가 이루어지는 paypal 시스템을 구현하였다.
The biological wastewater treatment plant, which uses microbial community to remove organic matter and nutrients in wastewater, is known as its nonlinear behavior and uncertainty to operate. Therefore, operation of the biological wastewater treatment process much depends on observation and knowledge of operators. The manual inspection of human operators is essential to manage the process properly, however, it is impossible to detect a fault promptly so that the process can be exposed to improper condition not securing safe effluent quality. Among various process faults, equipment malfunction is critical to maintain normal operational state. To detect equipment faults automatically, the dynamic time warping was tested using on-line oxidation-reduction potential (ORP) and dissolved oxygen (DO) profiles in a sequencing batch reactor (SBR), which is a type of wastewater treatment process. After one cycle profiles of ORP and DO were measured and stored, they were warped to the template profiles which were prepared already and the distance result, accumulated distance (D) values were calculated. If the D values were increased significantly, some kinds of faults could be detected and an alarm could be sent to the operator. By this way, it seems to be possible to make an early detecting of process faults.
We will introduce speech/speaker recognition algorithm for the isolated word. In general case of speaker verification, Gaussian Mixture Model (GMM) is used to model the feature vectors of reference speech signals. On the other hand, Dynamic Time Warping (DTW) based template matching technique was proposed for the isolated word recognition in several years ago. We combine these two different concepts in a single method and then implement in a real time speaker/speech recognition system. Using our proposed method, it is guaranteed that a small number of reference speeches (5 or 6 times training) are enough to make reference model to satisfy 90% of recognition performance.
This study proposed a new approach to develop an Intelligent control algorithm for cooperative working of human and robot based on voice recognition. In general case of speaker verification, Gaussian Mixture Model is used to model the feature vectors of reference speech signals. On the other hand, Dynamic Time Warping based template matching techniques were presented for the voice recognition about several years ago. We converge these two different concepts in a single method and then implement in a real time voice recognition enough to make reference model to satisfy 95% of recognition performance. In this paper it was illustrated the reliability of voice recognition by simulation and experiments for humanoid robot with 18 joints.
캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이값을 이용하는 PICASSO System 방법[1], 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지를 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표값으로 추출한다. 세번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 둥의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
Recently the convergence of healthcare technology is used for daily life healthcare monitoring. Cardiac arrhythmia is presented by the state of the heart irregularity. Abnormal heart's electrical signal pathway or heart's tissue disorder could be the cause of cardiac arrhythmia. Fatal arrhythmia could put patient's life at risk. Therefore arrhythmia detection is very important. Previous studies on the detection of arrhythmia in various ECG analysis and classification methods had been carried out. In this paper, an ECG signal processing techniques to detect abnormal ECG based on DTW minimum accumulation distance through the template matching for normalized data and variable threshold method for ECG R-peak detection. Signal processing techniques able to determine the occurrence of normal ECG and abnormal ECG. Abnormal ECG detection algorithm using DTW minimum accumulation distance method is performed using MITBIH database for performance evaluation. Experiment result shows the average percentage accuracy of using the propose method for Rpeak detection is 99.63 % and abnormal detection is 99.60 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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