This paper introduces a new local feature extraction method and image matching method for the localization and classification of targets. Proposed method is based on the block-by-block projection associated with directional pattern of blocks. Each pattern has its own eigen-vertors called as CEBs(Classified Eigen-Blocks). Also proposed block-based image matching method is robust to translation and occlusion. Performance of proposed feature extraction and matching method is verified by the face localization and FLIR-vehicle-image classification test.
In this paper we suggest a new two-wheelers detection algorithm using uniform local binary pattern weighting value for projection vectors. The first, we calculate feature vectors using projection method which has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for each cell from origin image. The second, we applied new weighting values which are calculated by the modified local binary pattern showing the fast compute and simple to implement. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.
We propose a novel method which detects convex and concave corners using radial projection. The sum of two neighbors' differences at the local maxima or minima of the radial projection is compared with the angle threshold for detecting corners. In addition, the use of oriented bounding box trees and partial circles makes it possible to detect the corners of complex shapes. The experimental results show that the proposed method can separately detect the convex and concave corners, and that this method is scale invariant.
포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.
본 논문은 자질 투영법을 사용한 새로운 문서 분류기를 제안한다. 제안된 문서 분류기는 학습 문서를 각 자질로의 투영으로써 표현한다. 문서를 위한 분류 작업은 투영된 각 자질로부터의 투표(voting)에 기인한다. 실험을 통해서 본 제안된 문서 분류기는 단순한 구조에도 불구하고 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 기존의 문서 범주화 기법에서 높은 성능을 보여왔던 최근린법(k-NN)과 지지백터기계(SVM)와 비교했을 때 빠른 수행 속도와 오류 데이타가 많을 환경에서 높은 성능을 보인다는 장점이 있다. 또한 제안된 문서 분류기의 알고리즘이 매우 단순하기 때문에 분류기의 구현과 학습 과정이 쉽게 수행될 수 있다. 이러한 이유로 제안된 문서 분류기는 빠른 수행 속도와 견고성(robustness), 그리고 높은 성능을 요구하는 은서 범주화 응용 영역에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 다양한 언어 데이터 분석을 통해 최소주의에서의 확대투사원리에 대한 대안을 제시하는데 역점을 둔다. 확대투사원리는 두 가지 원리에서 도출되는데, 하나는 표준이론에서의 투사원리이고 다른 하나는 주어위치는 반드시 채워야 한다는 요건을 근거한다. 이 두 원리가 하나로 병합된 확대투사원리는 이후에 계속해서 그 개념이 변한다. 최소주의 출현 이전에는 격에 의존적이었으나, Chomsky(1995)의 최소주의 하에서는 범주자질 [D]의 특성으로 귀착된다. 그러나 본 연구에서는 위치 도치 구문, 허사 there 구문, 결속이론과 같은 구문에서의 다양한 언어 데이터를 분석하여 굴절어구의 지정어 위치는 최대로 투사된 어휘항목에 의해 반드시 채워져야 한다는 대안을 제시한다.
본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.
In this paper, a new type of lip feature is proposed as distance metric in CIELUV color system. The performance of the proposed feature was tested on face image database, Helen dataset from University of Illinois. The test processes consists of three steps. The first step is feature extraction and second step is principal component analysis for the optimal projection of a feature vector. The final step is Otsu's threshold for a two-class problem. The performance of the proposed feature was better than conventional features. Performance metrics for the evaluation are OverLap and Segmentation Error. Best performance for the proposed feature was OverLap of 65% and 59 % of segmentation error. Conventional methods shows 80~95% for OverLap and 5~15% of segmentation error usually. In conventional cases, the face database is well calibrated and adjusted with the same background and illumination for the scene. The Helen dataset used in this paper is not calibrated or adjusted at all. These images are gathered from internet and therefore, there are no calibration and adjustment.
본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.
This paper describes a system which enables a fast 3-dimensional measurement of a human face using a sli-ray projection method. One distinctive feature of our system is that a real-time video signal processor is employed in order to reduce the amount of image data to be processed and enable a fast measurement. Another feature of our system is that a skillful calibration software is developed. Due to this calibration software, opetators can be free from cumbersome settings of the measuring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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