본 연구는 USB카메라를 통해서 얻은 동전 영상을 가지고 디지털 영상처리 기법을 적용하여 동전을 인식하고 동전별 분류를 하는 기법을 제안 및 개발한다. 본 작품은 가정에서도 동전을 계산할 때, 쉽고 빠르게 계산할 수 있는 편의성을 제공해 주는 장점을 가지고 있다. 본 작품의 개발을 위해서 USB 카메라를 사용하였고, 동전의 크기 및 색깔별 분류를 위하여 디지털 영상처리 기법을 사용하였다. 마지막으로, 제안한 작품의 완성도 및 신뢰성 검증을 위하여 MATLAB을 이용하여 분류 기준에 따른 정확도를 모의실험 하였고, 또한 MATLAB과 일반 PC를 이용하여 동전 분류 시스템을 제작하였다.
영상 내 동전들의 금액 합계를 계산하는 새로운 동전 계산 시스템이 제안되었다. 제안된 시스템은 USB 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 실시간으로 동전을 종류별로 식별하고, 분류한다. 기존의 동전 계산 시스템들은 대부분 크기 정보만을 이용하며, 객체의 크기 인식이 잘못되면 오분류가 발생한다. 특히, 구 10원은 50원이나 100원 동전과 크기가 비슷해서 오류가 날 확률이 높다. 따라서 제안한 기법은 크기 정보와 더불어 색상 히스토그램을 활용하여 동전 분류 과정에서 오류를 감소할 수 있다. 전체 2,290개의 동전 객체를 분류한 실험 결과에서, 크기 정보만을 이용하였을 때는, 평균 약 88.2%의 인식률을 보였다. 반면, 크기 정보와 색상 히스토그램을 이용하였을 때에는 인식률이 평균 약 99.3%를 나타내었다.
Over the past several years, deep learning has been widely used for feature extraction in image and video for various applications such as object classification and facial recognition. This paper introduces an implantation of embedded Linux system for embossed digits recognition using CNN based deep learning methods. For this purpose, we implemented a coin recognition system based on deep learning with the Keras open source library on Raspberry PI. The performance evaluation has been made with the success rate of coin classification using the images captured with ultra-wide angle camera on Raspberry PI. The simulation result shows 98% of the success rate on average.
In pattern recognition, the conventional neural networks contain a large number of weights and require considerable training times and preprocessor to classify a transformed patterns. In this paper, we propose a constrained pattern recognition method which is insensitive to rotation of input pattern by various degrees and does not need any preprocessing. Because these neural networks can not be trained by the conventional training algorithm such as error back propagation, a novel training algorithm is suggested. As such a system is useful in problem related to calssify overse side and reverse side of 500 won coin. As an illustrative example, identification problem of overse and reverse side of 500 won coin is shown.
In this paper, we applied the high-performance PGAP(Parallel Genetic Algorithm Processor) to recognizing rotated pattern. In order to perform this research efficiently, we used Multi-PGAP system consisted of four PGAP. In addition, we used mental rotation based on the rotated pattern recognition mechanism of human to reduce the number of operation. Also, we experimented with distinguishing specific pattern from similar coin patterns and determine rotated angle between patterns. The result showed that the development of future artificial recognition system is feasible by employing high performance PGAPS.
The present work aimed to present the development of 'Funt', the augmented reality-based digital app as an educational tool for foreign language learning. Our work further evaluated the learning efficacy of the tool by the assessment of the three dependent measures including learning motivation, learning satisfaction, and learning involvement. With a learning app of 'Funt', students can use AR app to access recognition-based or location-based experiences such that any objects, artifacts, or media appear to be in the app. Students are then able to interact with the digital content by manipulating it to learn more about it. Students's engagement should also increase when they create their own experience in AR to demonstrate their understanding of a particular concept or words. Learning effects were evaluated on survey data collected from a hundred respondents aging six to nine years. One-group design for pre-test and post-test was utilized to examine the differences of learning efficacy by comparing the non-'Funt' group and the Funt group scores. A pairwise t-Test was performed for pairwise comparisons between two learning groups. The results indicate that the 'Funt' group scored significantly higher than the non-'Funt' group in the measures of learning motivation, learning satisfaction, and learning involvement. Overall, our results suggest that 'Funt' attracted the students' attention, provided them with a fun context to learn English vocabulary, and develop positive motivation and satisfaction towards vocabulary learning through AR technology.
In this paper we proposed an algorithm for rotation-invariant pattern recognition and rotated angle estimation between two patterns by employing selective template matching. Generally template matching has been used in determining the location of pattern but template matching requires a number of calculating correlation. To reduce the number of correlation we used steady-state genetic algorithm which is effective in optimization problem. We apply this method to distinguish specific pattern from similar coin patterns and estimate rotated angle between patterns. Our result leads us to the conclusion that proposed method performed faster than classical template matching
인터넷 쇼핑몰, 오프라인 매장에서 구입한 제품의 포토 리뷰를 블로그, 쇼핑몰에 올릴 때 얼굴 노출을 꺼려하여 직접 사진 처리 프로그램 등을 통해 얼굴을 가리거나 사진을 얼굴 부분까지 잘라 내는 등의 번거로운 작업을 거친 후 올리게 된다. 위와 같은 불편함을 해결하기 위해 쇼핑몰, 블로그 등 인터넷 매체를 통해 포토 리뷰를 작성 할 때 얼굴이 포함된 사진을 올리더라도 자동으로 얼굴 인식 후 의상에 어울리는 소품을 합성하여 구매자가 포토 리뷰를 올리기 편한 환경을 제공하고자 한다. 이를 위해 기본적인 얼굴 추적과 얼굴 특징 점을 기반으로 한 안경과 같은 소품 합성 등이 필요하다. 본 연구에서는 실시간으로 얼굴 및 특징점을 추출하고 이를 기반으로 얼굴에 소품을 합성하는 기본 기능을 구현하였다.
기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.
촉감 제시 방법은 다른 사람에게 방해를 주지 않고 은밀하게 정보를 전달할 수 있는 장점이 있으며, 특히 시각 혹은 청각 장애인에게는 반드시 필요한 정보 전달의 수단이다. 또한 촉감을 이용한 정보의 전달은 시각 또는 청각을 이용한 정보전달의 방법을 보완하거나 때로는 대체할 수도 있다. 본 논문에서는 웨어러블, 모바일, 또는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용할 수 있는 착용 가능한 진동촉감 제시 장치를 제안한다. 이 진동촉감 제시 장치는 25개의 진동모터를 $5{\times}5$의 형태로 배열하여 문자, 숫자뿐만 아니라 다양하고 복잡한 패턴을 표시할 수 있다. 코인형 진동모터 각각을 스펀지로 감싸고 푹신푹신한 재질의 패드에 세워서 배열하여 진동의 퍼짐을 최소화하고 사람의 글씨 쓰는 순서에 따라 진동모터를 순차적으로 구동시키는 새로운 추적모드를 제안하여 사용자의 문자 및 숫자 인식률을 크게 향상시켰다. 사용자 성능 평가에서는 사용자의 발등에 영문 알파벳을 표시하여 86.7%의 인식률을 얻었으며 주행 또는 주차 중인 운전자에게 방향 정보를 제시한 실험에서도 83.9%의 정답률을 확인하였다. 또한 진동촉감 제시장치를 이용하여 휴대폰에서의 발신자 정보표시를 한다거나 네비게이션 시스템에 적용할 수 있는 등의 유용한 응용분야를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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