본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
태양광 발전에서, 태양전지가 받는 태양광량은 발전량에 영향을 주는 가장 중요한 요소이다. 태양전지를 최대한 태양과 마주보도록 회전시켜주는 다양한 형태의 추적식 태양광 발전기가 개발되었으며, 특히 태양의 위치를 2개의 회전축을 이용하여 추적하는 2축식 추적방식이 발전효율을 높이는데 크게 기여하고 있다. 이러한 2축식 태양광 추적식 발전기 중에 경사각 종속형 방식은 초기 투자비용이 비교적 저렴하고 견고한 구조로 유지보수가 용이하기 때문에 실제 발전 현장에서 널리 이용하고 있지만, 회전 각도가 제한적일 수밖에 없는 구조적 특성 때문에 태양을 추적하는데 한계가 있어 발전효율이 상대적으로 낮다. 본 논문은 경사각 종속 2축식 태양광 발전기의 발전효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 정확한 제어에 필요한 수식을 유도하고, 한 개의 축이 제한 각도에 도달했을 때에도 그 나머지 축으로 계속 추종해가도록 한다. 제안된 방법이 태양 전지에 입사되는 태양광량이 더 많아짐을 입증하기 위해 정확한 태양의 추종 및 제안방식으로의 운용에 필요한 수식들을 유도하고, 이를 한국천문연구원의 각 분기별 데이터에 적용하여, 회전 제한각도에서 기존의 운용 방식과 비교한 결과로 최대 11.1% 이상의 태양광을 더 받을 수 있음을 확인한다.
웹 카메라로부터 입력된 비디오 영상으로부터 실시간 얼굴 인식은 빠르고 정확한 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 실시간 다중 얼굴 인식이 가능한 시스템 구현에 중점을 두었다. 본 논문은 얼굴 skin/non-skin 정보를 이용한 얼굴 후보 영역의 검출 단계, 얼굴/비얼굴의 검출 단계, 그리고 얼굴의 인식 단계로 구성되어 있다. 각각의 단계별로 SVM을 적용하였고 각 SVM은 오프라인상의 학습 부분과 온라인상의 테스트 부분으로 구성되어 있고, SVM의 QP 최적화 문제를 해결하기 위해 학습 알고리즘인 SMO을 적용하였다. 팬(Pan)-틸트(Tilt) 제어가 가능한 저가형 웹 카메라를 이용하여 자동으로 얼굴 위치를 추적, 이동하면서 얼굴 인식을 수행하였다.
얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.56-63
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2020
The Avengers film produced by Marvel Comics shows visual effects that were impossible to produce in the past. Companies that produce film special effects were initially equipped with large personnel and equipment, but technology is gradually evolving to be feasible for smaller companies that do not have high-priced equipment and a large workforce. The development of hardware and software is becoming increasingly available to the general public as well as to experts. Equipment and software which were difficult for individuals to purchase before quickly popularized high-performance computers as the game industry developed. The development of the cloud has been the driving force behind software costs. As augmented reality (AR) performance of mobile devices improves, advanced technologies such as motion tracking and face recognition technology are no longer implemented by expensive equipment. Under these circumstances, after implementing mobile-based facial capture technology in animation projects, we have identified the pros and the cons and suggest better solutions to improve the problem.
본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
This study introduces a new tool breakage detecting technology comprised of an unsupervised neural network combined with adaptive time series autoregressive(AR) model where parameters are estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(Recursive Least Square). Experiment indicates that AR parameters are good features for tool breakage, therefore it can be detected by tracking the evolution of the AR parameters during milling process. an ART 2(Adaptive Resonance Theory 2) neural network is used for clustering of tool states using these parameters and the network is capable of self organizing without supervised learning. This system operates successfully under the wide range of cutting conditions without a priori knowledge of the process, with fast monitoring time.
This paper proposes the modeling of the dynamics of two cooperating robot manipulators performing the assembly job such as peg-in-hole while coordinating the payload along the desired path. The mass and moment of inertia of the manipulators and the payload are assumed to be unknown. To control the uncertain system, a robust control algorithm based on the computed torque control is proposed. Usually, the robust controller requires high input torques such that it may face input saturation in actual application. In this reason, the robust control algorithm includes fuzzy logic such that the magnitude of the input torque of the manipulators is controlled not to go over the hardware saturation while keeping path tracking errors bounded. A numerical example using dual three degree-of-freedom manipulators is shown.
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
A lot of convenient services have been recently developed under favor of rapid development of information technology and Internet The vehicle control technology which services the real-tine tracking of the location and status of the vehicles has been studied mainly by some pioneers such as research institute and company. Now the vehicle control technology is in a practical stage. The postal business is now going to change the processing architecture so that they are trying to archive two goals : (1) more efficient postal management, (2) more fast and safe delivery for mail. However there are not only many items which should be considered in order to do, but also problems which stem from the innate characteristics of postal business. In this paper, we introduce the current postal business architecture as well as the vehicle control technology. We also suggest not only the effectiveness of the vehicle technology in postal business, but also some important face what one should be taken into account about it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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