It is important to detect objects movement for obstacle recognition and path searching of UCT(unmanned container transporters) with vision sensor. This paper shows the method to draw out objects and to trace the trajectory of the moving object using a CCD camera and it describes the method to recognize the shape of objects by neural network. We can transform pixel points to objects position of the real space using the proposed viewport. This proposed technique is used by the single vision system based on floor map.
Human face avatar is important information in nowadays, such as describing real people in virtual world. In this paper, we have presented a face avatar creation and warping algorithm by using face feature analysis method, in order to detect face feature, we utilized local mean method based on facial feature appearance and face geometric information. Then detect facial candidates by using it's character in $YC_bC_r$ color space. Meanwhile, we also defined the rules which are based on face geometric information to limit searching range. For analyzing face feature, we used face feature points to describe their feature, and analyzed geometry relationship of these feature points to create the face avatar. Then we have carried out simulation on PC and embed mobile device such as PDA and mobile phone to evaluate efficiency of the proposed algorithm. From the simulation results, we can confirm that our proposed algorithm will have an outstanding performance and it's execution speed can also be acceptable.
의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.
COVID-19 사태 장기화로 인한 실내활동 제약으로 등산객들이 증가함에 따라 산불화재, 실종자 등 산악 사고가 증가하고 있다. 구조요원의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생한다면 쿼드콥터를 활용하여 인명 수색 시간을 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 쿼드콥터의 원활한 호버링을 수행 할 수 있도록 Multiwii를 사용하여 기체의 기울기 변화에 따라 x축(Roll), y축(Pitch), z축(Yaw)의 최적화된 PID 값을 설정하여 원활한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 라즈베리파이에 Open CV를 설치한 후 HSV 색공간을 사용하여 인상착의와 같은 색상을 필터링한 영상을 수신하고, 색추출이 어려운 환경에서는 열화상 카메라를 사용하여 열 감지 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였으며, 2~8m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 파란색 추출이 가능하였고, 10cm 이내의 거리에서 열 감지가 가능하였다.
OLED 디스플레이는 빠른 응답속도, 전력 효율성 등 여러 장점 때문에 점차 사용이 증가하고 있는 추세이다. 뛰어난 전력 효율성에도 불구하고 메신저, 게임 등의 사용자와의 상호작용 기반의 어플리케이션 사용의 증가로 OLED에 의한 전력 소모 비중이 여전히 크게 나타나고 있다. OLED에서는 출력하는 영상에 따라 소모 전력이 크게 달라지기 때문에 저전력 색 변환 기법이 대표적인 전력 절감 기법이다. 기존의 저전력 색 변환 기법들은 색 변환 시 인간 시각 시스템의 만족에 대한 엄밀한 연구가 없으며, 시각 만족도와 소모 전력을 동시에 최적으로 고려하는 연구가 부재했다. 본 연구에서는 기존 기법들의 문제점을 보완한 새로운 저전력 색변환 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안 기법이 기존 기법보다 시각 만족도 측면에서 더 인간 시각 시스템을 만족하며 또 전력절감 측면에서도 색 변환거리에 따라 기존 기법보다 평균 13.4% 및 22.4% 향상된 전력 절감이 가능한 것으로 나타났다.
이 연구에서는 김해천문대 망원경을 이용하여 측광성능을 분석하고, 시민천문대의 망원경으로 경쟁력 있는 관측의 하나로서 소행성 탐사를 제안하기 위한 관측을 수행하였다. 관측은 김해천문대의 60cm반사망원경을 이용하여 2007년 1월 13일에 이루어졌다. 관측에는 $Sch\ddot{u}ler$ BVI 필터와 1K CCD 카메라(AP8p)를 이용하였다. 측광성능을 확인하기 위해 등급이 잘 알려진 산개성단 M67의 표준성 영역을 관측하였고, 관측한 자료들로부터 표준계 변환계수, 대기소광계수 등을 얻었으며, 측광의 정밀도를 구하였다. PSF 측광을 통하여 M67의 색-등급도를 구하였고, 유용한 한계등급과 성단의 물리적 특성 등에 대해 고찰하였는데, 이 방법은 시민천문대급의 망원경의 측광성능을 측정하는 방법으로 유용하게 사용할 수 있다. 한편, 소행성 등과 같은 신천체의 발견 가능성을 조사하기 위하여 황도의 충 부근의 임의의 영역을 관측하였고, 그 결과를 논의하였다. 연구 결과, 김해천문대에서는 18.3등급보다 밝은 태양계 미세 천체의 탐사와 16등급보다 밝은 별들의 측광 관측 등이 가능함을 확인 할 수 있었다. 즉, 김해천문대의 망원경으로도 과학적이며 신뢰성 있는 관측을 수행 할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 시민천문대에서의 천문 연구 활동 가능성을 시사한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.564-582
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2015
This paper proposes a novel swarm intelligence optimization method which integrates bacterial foraging optimization (BFO) with quantum computing, called quantum bacterial foraging optimization (QBFO) algorithm. In QBFO, a multi-qubit which can represent a linear superposition of states in search space probabilistically is used to represent a bacterium, so that the quantum bacteria representation has a better characteristic of population diversity. A quantum rotation gate is designed to simulate the chemotactic step for the sake of driving the bacteria toward better solutions. Several tests are conducted based on benchmark functions including multi-peak function to evaluate optimization performance of the proposed algorithm. Numerical results show that the proposed QBFO has more powerful properties in terms of convergence rate, stability and the ability of searching for the global optimal solution than the original BFO and quantum genetic algorithm. Furthermore, we examine the employment of our proposed QBFO for cognitive radio spectrum allocation. The results indicate that the proposed QBFO based spectrum allocation scheme achieves high efficiency of spectrum usage and improves the transmission performance of secondary users, as compared to color sensitive graph coloring algorithm and quantum genetic algorithm.
동영상 콘텐츠 편집 시 등장인물을 구분하고 식별하는 작업은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 노동 집약적 특성이 있는 미디어 편집 작업 시 인공지능 기술을 활용하면 미디어 제작 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 창작과정의 효율성 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 동영상 편집을 위한 인물 식별 및 검색 작업을 자동화하기 위해 다수의 인공지능 기술을 혼합하여 활용하는 기법을 제안한다. 객체 검출, 얼굴 검출, 자세 예측 기법을 사용하여 인물 객체에 대한 특징 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 얼굴 인식, 색 공간 분석 기법 등을 활용하여 인물 객체 식별 정보를 생성한다. 인물 특징 및 식별 정보는 편집 대상 영상의 각 프레임에 대해서 수집되며 영상 편집을 위한 프레임 단위 검색을 위한 메타데이터로 사용된다.
To investigate the impact of the high-redshift quasars on cosmic reionization, the faint end slope of the quasars luminosity function has to be determined precisely. More quasars with low luminosity are needed to constrain the contribution to reionization in the early universe. However, finding these quasars has been regarded as tough process owing to the improper shallow depth of imaging data. In recent days, the release data of Subaru Hyper Suprime-Cam (HSC) Strategic Program survey which provide the deep images reaching ~ 25 mag facilitates searching the faint quasars candidates. To find faint quasar candidates in ELAIS-N1 field, along with the HSC data, two near-infrared (NIR) data sets also be used : The Infrared Medium-deep Survey (IMS) and The UKIRT Infrared Deep Sky Survey (UKIDSS) - Deep Extragalactic Survey (DXS). Quasar candidates selected from the multi-band color cut were observed by the SED camera for QUasars in EArly uNiverse (SQUEAN) instrument. To trace the redshifted Lyman break efficiently, appropriate medium bands comparable to targeted redshift range are chosen. The most reliable quasar candidates are finally determined through SED fitting. Using this less luminous quasars candidates, we can speculate the relation between the quasar growth and the host galaxy unbiasedly and estimate the contribution to the cosmic reionization.
해부학적 구조의 변형이 존재하는 두 영상을 정합하기 위하여 연구되는 non-rigid 정합 방법은 환자간의 정합 환자와 표준영상간의 정합, 동일환자에서 변형을 갖는 부위의 정합 등 이용한 진단 및 연구에 사용되어 현재 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 서로 형태와 색상 특성이 다른 Visible Human 컬러 영상파 CT 영상의 다리 부위를 정합하기 위하여 해부 영상에서 두드러진 차이를 보이는 뼈, 근육, 지방 조직을 분할하고 분할된 각 조직의 경계 단위를 계층적인 정합을 하는 조직 기반 성합 방법을 제안하였다. 제안한 조직 기반의 정합은 색상 특성이 두드러지게 변하는 경계 부위를 정확히 정합하므로 기존의 특징점을 이용한 정합 방법에 비하여 강력하고 정확한 결과를 얻음을 실험을 통하여 검증하였다. 또한 계층적인 정합은 분할된 조직의 바운딩 박스(bounding box) 정합. 전역 Rigid 정합과 지역 non-rigid 정합, 정합 보간(interpolation)을 순차적으로 실행하여 효율적인 계산 시간을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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