• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1192-1197
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• 1991

This paper describes a method of extracting the 3-D coordinates of feature points of an object from two images taken by one camera. The first image is from a CCD camera before approaching the object and the second image is from same camera after approaching the object along the optical axis. In the two images, the feature points appear at different position on the screen due to image enlargement. From the change of positions of feature points their world coordinates are calculated. In this paper, the correspondence problem is solved by image shrinking and correlation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.639-642
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• 1999

There exist geometrically invariant relations in single-view images under a specific geometrical structure. This invariance may be utilized for 3D object recognition. Two types of invariants are compared in terms of the robustness to the variation of the feature points. Deviation of the invariant relations are measured by adding random noise to the feature point location. Zhu’s invariant requires six points on adjacent planes having two sets of four coplanar points, whereas the Kaist method requires four coplanar points and two non-coplanar points. Experimental results show that the latter method has the advantage in choosing feature points while suffering from weak robustness to the noise.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.7-16
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• 2010

패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.322-324
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• 2007

In this paper, an eye-in-hand visual servoing strategy for keeping feature points within the FOV(field-of-view) is proposed. We first specify the FOV constraint which must be satisfied to keep the feature points within the FOV. It is expressed as the inequality relationship between (i) the LOS(jine-of-sight) angles of the center of the feature points from the optical axis of the camera and (ii) the distance between the object and the camera. We then design a nonlinear feedback controller which decouples linearly the translational and rotational control loops. Finally, we show that appropriate choice of the controller gains assures to satisfy the FOV constraint. The main advantage of our approach over the previous ones is that the trajectory of the camera is smooth and circular-like. Furthermore, ours can be applied to the large camera displacement problem.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권2호
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• pp.75-81
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• 2006

The purpose of this paper is to recognize the feature points of ECG and human pulse -which signal shows the electric and physical characteristics of heart respectively- using wavelet transform. Wavelet transform is proper method to analyze a signal in time-frequency domain. In the process of wavelet decomposition and reconstruction of ECG and human pulse signal, we removed the noises of signal and recognized the feature points of signal using some of decomposed component of signal. We obtained the result of recognition rate that is estimated about 95.45$\%$ in case of QRS complex, 98.08$\%$ in case of S point and P point and 92.81$\%$ in case of C point. And we computed diagnosis parameters such as RRI, U-time and E-time.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.263-264
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• 1998

In this paper, we present the result of feature points recognition and classification of radial pulse by the shape of pulse wave. And we analyze radial pulse in frequency domain. The recognition algorithm use the method which runs in parallel with both the data of ECG and differential pulse simultaneously to recognize the feature points. Also fie specified 3-time elements of pulse wave as main parameters for diagnosis and measured them by execution of algorithm, then we classify the shape of radial pulse by existence and position of feature points. lastly we execute frequency analysis on the feature points and get the power spectrum of radial pulse.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.680-681
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• 2015

This study develops an algorithm that automatically performs reverse engineering on three-dimensional (3D) sweeping shapes using a user's pre-defined feature templates and 3D point cloud data (PCD) of sweeping shapes. Existing methods extract 3D sweeping shapes by extracting points on a PCD cross section together with the center point in order to perform curve fitting and connect the center points. However, a drawback of existing methods is the difficulty of creating a 3D sweeping shape in which the user's preferred feature center points and parameters are applied. This study extracts shape features from cross-sectional points extracted automatically from the PCD and compared with pre-defined feature templates for similarities, thereby acquiring the most similar template cross-section. Fitting the most similar template cross-section to sweeping shape modeling makes the reverse engineering process automatic.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.429-436
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• 2010

본 논문에서는 단일 카메라로부터 획득한 영상으로부터 물체의 3차원 윤곽선을 구성하는 방법을 제안한다. MOPS(Multi-Scale Oriented Patches) 알고리즘을 이용하여 물체의 대략적인 윤곽선을 검출하고 윤곽선 위에 분포한 특징점의 공간좌표를 획득한다. 동시에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 통하여 물체의 윤곽선 내부에 존재하는 특징점 공간좌표를 획득한다. 이러한 정보를 병합하여 물체의 전체 3차원 윤곽선 정보를 구성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 대략적인 물체의 윤곽선만 구성하기 때문에 빠른 계산이 가능하며 SIFT 특징점을 통해 윤곽선 내부 정보를 보완하기 때문에 물체의 자세한 3차원 정보를 얻을 수 있는 장점이 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.25-37
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• 2000

특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권2호
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• pp.11-18
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• 2005

본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.