온라인 기반의 3차원 얼굴 애니메이션을 위해서 실시간으로 얼굴을 캡처하고 표정 데이터를 추출하는 것은 매우 중요한 작업이다. 최근 동영상 입력을 통해 연기자의 표정을 캡처하고 그것을 그대로 3차원 얼굴 모델에 표현하는 비전 기반(vision-based) 방법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문 에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 얼굴과 얼굴 특징점들을 자동으로 검출하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 얼굴 검출과 얼굴 특징점 추출 및 추적과정으로 구성된다. 얼굴 검출은 3차원 YCbCr 피부 색상 모델을 이용하여 피부 영역을 분리하고 Harr 기반 검출기를 이용해 얼굴 여부를 판단한다. 얼굴 표정에 영향을 주는 눈과 입 영역의 검출은 밝기 정보와 특정 영역의 고유한 색상 정보를 이용한다. 검출된 눈과 입 영역에서 MPEG-4에서 정의한 FAP를 기준으로 10개의 특징점을 추출하고, 컬러 확률 분포의 추적을 통해 연속 프레임에서 특징점들의 변위를 구한다 실험 결과 제안 시스템 은 약 초당 8 프레임으로 표정 데이터를 추적하였다.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스에서 2차원 양방향 필터 (bilateral filter)를 이용하여 표적의 공간적 정보를 추출하고, 시퀀스의 시간적 프로파일에서는 1차원 양방향 필터를 이용하여 표적의 시간적 정보를 추출하여 표적의 궤적을 검출하는 3차원 양방향 필터를 제안하였다. 평탄 배경 및 표적 영역, 에지 영역을 구별하기 위하여 2차원 영상에서는 공간적 분산값을 이용하며, 배경 프로파일 및 표적 프로파일, 에지 프로파일을 구별하기 위하여 화소의 시간적 프로파일에서는 시간적 분산값을 이용하였다. 이를 통하여 공간적으로는 표적이 없는 배경을 예측하고, 시간적으로는 표적이 없는 배경 프로파일을 생성한다. 최종적으로 공간적으로 예측된 배경 및 시간적으로 예측된 배경 프로파일을 이용하여 표적의 궤적을 추출한다. 기존 방법과 제안한 방법의 성능 비교를 위하여, ROC (receiver operating characteristics) 곡선을 실험에서 사용하였다. 실험결과에서 제안된 방법이 기존방법들보다 오경보율 (false alarm rate)이 낮고, 표적 및 배경에 대한 향상된 식별력을 가졌음을 확인하였다.
선박에서 제어판를 가지는 주요목적은 선박의 운동을 제어하는 것이다. 제어판은 단동타나 고종판에 이동할 수 있는 부분을 혼합하여 사용되는 것으로 구성되어있다. 제어판은 이런 목적에 맞게 수행될 수 있는 고유의 기능을 가지고, 이는 유체와 관련된 방향과 운동의 결과로 제어력을 증가시키는 것이다. 힘과 운동은 회전과 영각의 결과로서 발생하고, 선박의 조종특성을 결정한다. 본 연구에서는 플랩타의 2차원 단면에 대한 연구를 수행하였다. 플랩타의 유통특성을 파악하기 위하여 각각의 영각과 플랩각을 변화시켜가며 모형실험을 수행하였으며, 유통장내의 속도분포를 얻기 위하여 PIV계측기법 중 동일입자 추적법의 하나인 2프레림 입자추적법을 사용하였다. 모델실험은 $Re=2.8\times10^4$에서 수행하였으며, 계측된 결과들을 서로 비교하였다.
본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.
본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.
본 논문은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식에 대한 연구이다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 SOFM을 적용한 윤곽선(Contour)추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 ART알고리즘은 클러스터링 하는데 있어서 임의의 패턴과 저장된 패턴사이의 불일치 허용도를 나타내는 유사도(vigilance threshold)를 동적으로 설정함으로써 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 개선한다. 추출 실험 결과, 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 추출 방법이 RGB와 HSI 컬러 정보를 이용한 추출 방법보다 추출율이 개선되었다. 인식 결과에서도 개선된 퍼지 ART알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘과 SOFM 알고리즘보다 인식율이 향상되었다.
부표시스템 침수체의 주요형상인 실린더에 원형 제어봉을 부착하여 2차원 단면의 유동특성에 대해서 수치해석을 수행하였다. 유속을 0.1m/s에서 0.5m/s로 변화시키면서 부표시스템 주위의 유동현상을 파악하고, 부표시스템의 효과적인 유동제어를 위해 실린더 (D=50mm)에 제어봉의 직경을 0.1D 에서 0.5D까지 부착하여 조류에 의한 압력분포를 조사하였다. 유동장내의 속도분포는 PIV 계측기법 중 2프레림 입자추적 법을 사용하여 수치해석의 정도를 높이고자 0.3m/s에서 비교 평가하였다. 실린더 주위의 압력분포는 0.2D의 제어봉을 부착하였을 경우, 유속의 변화에 관계없이 가장 양호한 경향을 보이는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 RGB-D 입력 영상들로부터 3차원 공간을 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 효과적으로 추적할 수 있는 시각 주행 거리측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징 기반의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 본 시스템에서는 보다 정확한 주행 거리 추정치를 얻기 위해, 카메라 이동 이전과 이동 이후의 영상에서 추출한 특징들을 정합한 뒤, 정합된 특징들에 대한 추가적인 정상 집합 정제 과정과 주행 거리 정제 작업을 반복한다. 또한, 정제 후 잔여 정상 집합의 크기가 충분치 않은 경우에도 잔여 정상 집합의 크기에 비례해 최종 주행 거리를 결정함으로써, 추적 성공률을 크게 향상시켰다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험과 3차원 장면 복원 응용 시스템의 구현을 통해, 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정 방법의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
야간 중대형 산불의 전체적인 화선정보를 얻기 위하여 누락되는 산불에 대한 반복적인 임무비행과 임무수행 종료 후 획득되는 정사영상 정합에 대한 소요시간을 줄이기 위하여 실시간 동영상으로 산불발생 여부를 판단하고 드론의 위치와 영상카메라의 각도정보, 지도상의 고도정보를 활용하여 판단된 산불위치를 계산하여 지도에 도시할 수 있는 지상통제시스템을 개발하였다. 개발된 기능의 신뢰성을 검증하기 위하여 비행고도 별, 영상카메라의 지향하는 위치정보의 오차거리를 측정하였으며, 신뢰할 수 있는 범위내의 위치정보를 지도에 표시하였다. 본 논문에 개발된 기능으로 다수의 산불 발생위치를 실시간 식별이 가능하므로 산불 진화대책 수립을 위한 전체적인 화선정보를 보다 신속하게 획득할 수 있을 것으로 예상된다.
대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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pp.320-323
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2002
This paper presents a new generation of system for pressure vessel and shipbuilding. Typical pressure vessel and ship building weld joint preparations are either traditional V, butt, fillet grooves or have narrow or semi narrow gap profiles. The fillet and U groove are prevalently used in heavy industries and shipbuilding to melt and join the parts. Since the wall thickness can be up to 6" or greater, welds must be made in many layers, each layer containing several passes. However, the welding time for the conventional processes such as SAW(Submerged Arc Welding) and FCAW(Flux Cored Arc Welding) can be many hours. Although SAW and FCAW are normally a mechanized process, pressure vessel and ship structures welding up to now have usually been controlled by a full time operator. The operator has typically been responsible for positioning each individual weld run, for setting weld process parameters, for maintaining flux and wire levels, for removing slag and so on. The aim of the system is to develop a high speed welding system with multitorch for increasing the production speed on the line and to remove the need for the operator so that the system can run automatically for the complete multi-torch multi-layer weld. To achieve this, a laser vision sensor, a rotating torch and an image processing algorithm have been made. Also, the multitorch welding system can be applicable for the fine grained steel because of the high welding speed and lower heat input compare to a conventional welding process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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