본 논문은 출입통제시스템이나 사용자인증이 필요한 통제시스템 등에 적용될 수 있는 신경 진동자(Neural Oscillators)를 이용한 실시간 얼굴검출 및 추적에 필요한 새로운 알고리즘을 제안한다. 신경 진동자(Neural Oscillators)는 생물학적 뉴런의 동작원리를 모방한 것으로서 뉴런의 활성과 비활성의 주기적인 반복동작 특성을 모델링 한 인공신경모델이다. 본 논문에서 제안한 시스템은 크게 두 단계의 처리과정을 가진다. 첫 번째 단계는 얼굴검출 과정인데, 우선 비용이 저렴한 Webcam을 이용하여 실시간 전달되는 RGB24bit 컬러 영상을 획득, LEGION(Locally Excitatory Globally Inhibitory) 알고리즘을 이용하여 분할과정을 거쳐 얼굴영역을 검출한다. 두 번째 단계는 검출된 얼굴영역에서 이웃뉴런들로부터 연결강도가 가장 큰 리더뉴런(Max Leader Neuron)을 찾아 얼굴을 추적하는 방법으로 스케일 문제해결 과 안정된 새로운 얼굴 추적 방법을 제안한다.
안면 비대칭은 다양한 원인에 의해 발병되기 때문에 원인 분석이 중요하고, 평가하는데 있어서 정량적인 지표가 필요하다. 본 연구에서는 웹켐을 이용하여 얻은 영상을 영상처리 및 연산부를 거쳐 마커를 추적하고 마커 간의 거리를 계산하여 안면 마비를 평가하는데 정량적인 지표로 사용하던 Nottingham Grading System을 안면 비대칭을 평가하는데 적용해 보았다. 기존 Nottingham Grading System은 표정 변화에 따른 안면부의 특징점 들간의 거리변화를 합산하여 좌, 우를 비교하기 때문에 특정 케이스의 경우 측정 오류를 불러일으키는 문제점이 있었다. 기존 Nottingham Grading System과 문제점을 보완하여 개선시킨 평가지표를 이용하여 안면비대칭인 피실험자와 정상의 피실험자를 비교하였다. 기존 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 99.0%, 정상의 경우 95.0%로 둘 다 정상 범위 속에 포함되었다. 하지만 개선시킨 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 74.0%, 정상의 경우 93.2%의 결과가 나왔다. 본 연구의 결과로 인해, 개선시킨 Nottingham Grading System은 각 부위별 상세한 평가 및 진단이 가능하고, 기존 Nottingham Grading System의 '문제점을 보완하였음을 보여주었다.
본 논문에서는 초음파센서와 버튼들로 구성된 초음파 단말기와 카메라 센서를 융합한 시각 장애인들을 위한 사물 감지 기술을 소개한다. 초음파 단말기의 초음파센서로 4m 이내의 사물을 감지하면 웹캠으로 사물을 촬영하고 얼굴검출과정을 통해 그 사물이 장애물인지 사람인지 구별한다. 검출결과를 음성으로 사용자에게 이어폰을 통하여 알려준다. 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 시각장애인이 흰 지팡이와 같이 보조적으로 사용이 가능하며, 좀 더 보완한다면 흰 지팡이의 대체품으로 사용이 가능할 것이다. 검출 범위는 사용자가 착용 시 3m내에서 사람이나 사물인식 실험 결과 약 88%이상의 인식률을 나타내었다.
골프 연습장에서 골프공 수거 시에 인간보다는 로봇이 사고의 염려가 없고 경제적이어서 골프공 수거 로봇과 골프공 인식 및 위치추적 시스템 개발의 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 실내 골프 연습장에서 골프공을 수거하는 로봇이 골프공을 인식하고, 위치를 추정할 수 있는 영상처리 알고리즘과 시스템을 OpenCV를 사용하여 개발하였다. 30-180cm 거리에 위치하는 골프공을 대상으로 실험을 수행하였으며, 120cm 이내에서는 87% 이상의 높은 인식률을 얻었으며, 골프공은 실제 거리의 85% 이내에 위치하였다.
Recently, technologies are being developed to recognize and authenticate users using bioinformatics to solve information security issues. Biometric information includes face, fingerprint, iris, voice, and vein. Among them, face recognition technology occupies a large part. Face recognition technology is applied in various fields. For example, it can be used for identity verification, such as a personal identification card, passport, credit card, security system, and personnel data. In addition, it can be used for security, including crime suspect search, unsafe zone monitoring, vehicle tracking crime.In this thesis, we conducted a study to recognize faces by detecting the areas of the face through a computer webcam. The purpose of this study was to contribute to the improvement in the accuracy of Recognition of Face Based on CNN Algorithms. For this purpose, We used data files provided by github to build a face recognition model. We also created data using CNN algorithms, which are widely used for image recognition. Various photos were learned by CNN algorithm. The study found that the accuracy of face recognition based on CNN algorithms was 77%. Based on the results of the study, We carried out recognition of the face according to the distance. Research findings may be useful if face recognition is required in a variety of situations. Research based on this study is also expected to improve the accuracy of face recognition.
Due to the rapid development of mobile devices equipped with cameras, instant translation of any text seen in any context is possible. Mobile devices can serve as a translation tool by recognizing the texts presented in the captured scenes. Images captured by cameras will embed more external or unwanted effects which need not to be considered in traditional optical character recognition (OCR). In this paper, we segment a text image captured by mobile devices into individual single characters to facilitate OCR kernel processing. Before proceeding with character segmentation, text detection and text line construction need to be performed in advance. A novel character segmentation method which integrates touched character filters is employed on text images captured by cameras. In addition, periphery features are extracted from the segmented images of touched characters and fed as inputs to support vector machines to calculate the confident values. In our experiment, the accuracy rate of the proposed character segmentation system is 94.90%, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.
본 논문은 FPGA를 이용해서 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 동공을 추적하여 의사 소통을 할 수 있게 해주는 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용한 얼굴 및 눈동자 추적과 DE1-SoC보드를 이용하여 눈의 움직임 검출과 문자를 출력한다. 본 논문에서는 웹캠을 사용하고 눈동자를 추적하고 눈동자의 좌표 값에 따라 눈동자의 움직임을 파악하고 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 비교적 개발비용이 저렴하고 업데이트 가능한 FPGA를 사용하고, 블루투스를 이용하여 핸드폰으로 쉽게 문자를 출력할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 변환 알고리즘은 웹캠으로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 라벨링 처리하여 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과, A5 용지에 인쇄된 숫자와 알파벳에 대하여 각각 95%, 91% 변환 성공률을 보여 주었고, 아두이노를 이용하여 서보모터로 구현한 시제품 시험을 통해 89% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.
소니 아이토이는 Playstation 2에서 개발되었으며 웹캠을 이용하여 사람을 찾고 TV를 통해 게임속의 객체를 직접 터치하여 진행하는 게임이다. 기존의 비디오 게임 방식과 다르게 사용자가 게임 속에 실제적인 주인공으로 등장한다. 거울에 비친 모습처럼 자신의 모습이 게임 안에 나타나게 된다. 비록 이미 상용화되었고 잘 알려진 게임이지만 이러한 게임인터페이스는 사용자에게 흥미를 유도할 수 있는 장점이 있기 때문에 새롭게 개발 응용될 가능성이 많이 있다. 본 논문에서는 이러한 게임을 개발할 수 있는 환경을 개발하기 위해 피부색을 이용해 사람을 찾는 영상처리 과정, 게임 개발을 위한 그래픽, 게임인터페이스 설계과정을 연구하였다. 설계된 개발환경은 간단한 풍선 터뜨리는 게임을 통해 테스트되었다. 이 개발환경은 영상처리 기능 개선, 제스처인식 추가 등 앞으로 많은 발전 가능성이 있으며 곧 오픈되어 많은 개발자들이 시험적으로 사용할 수 있을 것이다.
산업 현장의 시설물들이 최근 들어 대형화, 고속화되면서 이들을 이동시키는 크레인의 안전운전은 더욱 중요성을 가지게 되었다. 본 논문에서는 카메라 영상을 이용하여 크레인 안전선 내 움직이는 물체를 감지하는 시스템을 구성하였다. 이 시스템은 별도의 장비가 필요 없이 노트북 컴퓨터와 웹켐만으로도 구현이 가능하여 저렴한 비용으로 실시간 적용이 가능하다. 움직이는 물체를 감시하고 검출하는 알고리듬은 차분영상과 영상 미분 히스토그램을 적용하였다. 제안하는 시스템은 조명과 날씨 등의 주변 환경 변화에 강인하도록 시스템을 구축하였다. 시스템의 성능과 정확도를 향상하기 위하여 크레인 영상 프레임의 안전선 내 상황만을 고려하고 그림자 제거 알고리듬을 사용하였다. 또한 본 시스템은 산업현장에 접목이 용이하여 실용적인 측면에서의 가치가 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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