This paper presents an emotion recognition and its expression system of an intelligent robot like a home robot or a service robot. Emotion recognition method in the robot is used by a facial image. We use a motion and a position of many facial features. apply a tracking algorithm to recognize a moving user in the mobile robot and eliminate a skin color of a hand and a background without a facial region by using the facial region detecting algorithm in objecting user image. After normalizer operations are the image enlarge or reduction by distance of the detecting facial region and the image revolution transformation by an angel of a face, the mobile robot can object the facial image of a fixing size. And materialize a multi feature selection algorithm to enable robot to recognize an emotion of user. In this paper, used a multi layer perceptron of Artificial Neural Network(ANN) as a pattern recognition art, and a Back Propagation(BP) algorithm as a learning algorithm. Emotion of user that robot recognized is expressed as a graphic LCD. At this time, change two coordinates as the number of times of emotion expressed in ANN, and change a parameter of facial elements(eyes, eyebrows, mouth) as the change of two coordinates. By materializing the system, expressed the complex emotion of human as the avatar of LCD.
수치지도를 생성하거나 갱신하기 위해 항공사진측량을 이용하지만 각종 지상시설물에 대한 위치와 속성자료를 항공사진측량만으로 작성하기 어려우므로 현장조사를 통해 지상시설물에 대한 정보를 얻고 있다. 따라서 본 연구에서는 현장조사의 정확도와 신뢰성을 향상시키기 위해 고해상 디지털카메라에 의해 입체영상을 얻고 DLT기법을 적용하여 3차원위치결정을 할 수 있는 비디오사진측량기법을 개발하였다. 또한 개발된 비디오 사진측량기법은 생성된 3차원위치자료에 속성자료를 연결시키는 기능을 이용하여 수치지도의 위치와 속성자료를 생성 및 갱신 할 수 있도록 개발하였다.
본 연구는 산업 사진측량을 이용하여 자동차의 외형을 정밀 측정하고, 사고 등의 원인으로 변형이 발생하였을 때 변형량을 측정하는 방법에 관한 것이다. 자동차의 외형을 정밀 측정하기 위하여 점군데이터를 취득할 수 있는 프로젝션 타겟을 사용함으로써 보다 곡면에 대한 정밀한 측정이 가능하도록 하였으며, 대상물 촬영 및 좌표해석을 통하여 타겟의 3차원 좌표를 취득하였다. 취득된 점군데이터는 불규칙 삼각망으로 표면을 형성하여 3차원 모델링을 하였다. 또한, 변형 발생부위를 정밀 측정함으로써 교통사고 분석 등에 효율적이고 정밀한 데이터를 제공할 수 있을 것이다.
주사기(scanner)에 의해 수치영상자료를 취득하는 과정에 있어서 기존 사진이나 도면의 좌표체계는 수치영상의 좌표체계로서 변환되므로 이들 좌표체계 간의 변환관계를 설정하는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 주사기의 주사운동에 따라 왜곡이 발생할 수 있으므로 이를 보정하기 위한 연구도 이루어져야 한다. 본 연구에서는 항공사진을 주사기에 의해 수치화하는 과정에서의 좌표계의 변환관계를 설정하고 주사기의 왜곡을 검정하기 위한 최적검정모형식을 결정하는 과정을 수행하였다. 그 결과 본 연구에 이용된 주사기에 대한 최적검정모형식이 결정되었다. 또한, 본 연구의 수행과정은 기하학적인 해석을 통하여 검정을 수행하였으므로 타 기종의 주사기를 검정하는 데 있어서도 적용이 가능하다.
사진측량(寫眞測量)에서 이용되는 번들조정(調整)은 공선조건(共線條件)을 기초로 하며, 많은 비지형(非地形)분야에서 이용되고 있다. 그러나 비측량용(非測量用)사진기의 경우 지표(指標)가 없고 내부(內部) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 초기근사값을 모르기 때문에, 이를 필요로 하는 번들조정(調整)에는 적용할 수 없다. 상좌표(像座標)로 부터 절대좌표(絶對座標)가 근사값을 요구하지 않고 직접변환되는 DLT(direct linear transformation) 프로그램이 Marzan과 Karara에 의해 개발되었다. 본(本) 논문(論文)에서는, 비측량용(非測量用)사진기에 의한 근거리사진측량(近距離寫眞測量)의 정확도(正確度)를 향상시키기 위해 DLT프로그램을 수정하였다. 수정된 프로그램에는 과대오차(過大誤差)의 검출(檢出) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 계산과정을 포함시켰으며, 반복계산수를 증가시켰다.
Ke, Shian-Ru;Thuc, Hoang Le Uyen;Hwang, Jenq-Neng;Yoo, Jang-Hee;Choi, Kyoung-Ho
ETRI Journal
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제36권4호
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pp.662-672
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2014
Human action recognition is used in areas such as surveillance, entertainment, and healthcare. This paper proposes a system to recognize both single and continuous human actions from monocular video sequences, based on 3D human modeling and cyclic hidden Markov models (CHMMs). First, for each frame in a monocular video sequence, the 3D coordinates of joints belonging to a human object, through actions of multiple cycles, are extracted using 3D human modeling techniques. The 3D coordinates are then converted into a set of geometrical relational features (GRFs) for dimensionality reduction and discrimination increase. For further dimensionality reduction, k-means clustering is applied to the GRFs to generate clustered feature vectors. These vectors are used to train CHMMs separately for different types of actions, based on the Baum-Welch re-estimation algorithm. For recognition of continuous actions that are concatenated from several distinct types of actions, a designed graphical model is used to systematically concatenate different separately trained CHMMs. The experimental results show the effective performance of our proposed system in both single and continuous action recognition problems.
수치사진 측량은 신속한 정보 획득과 갱신을 통하여 지리정보체계의 데이터 베이스 구축에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 수치사진측량의 기본적인 처리과정 중의 하나는 영상정합이다. 그러나 어떠한 영상정합 알고리즘도 인간의 판단과 지적 능력에 의해서 수행되는 것만큼 만족스러운 결과를 산출하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대상지역이 완만한 경우 정합점이라고 판단되는 점과 그 이웃 점들간에 전체적인 유사성을 관측하여 불량 정합점들을 제거하는 방법(정합 강도의 측정)을 제안하였고, 또한 최종적으로 얻어지는 정합점들의 3차원 좌표를 광속 조정법을 통하여 구하였다 실험결과 제안방법은 불량정합점들을 효과적으로 제거하였고, 계산된 3차원 지상좌표도 허용 오차 범위 이내로 들어왔다.
Previous work measurement methods need much time and effort of time study analysts because they have to measure required time through direct observations. In this study, we propose a method which efficiently measures standard times without involvement of human analysts using digital image processing techniques. This method consists of two main steps: motion representation step and cycle segmentation step. In motion representation step, we first detect the motion of any object distinct from its background by differencing two consecutive images separated by a constant time interval. The images thus obtained then pass through an edge detector filter. Finally, the mean values of coordinates of significant pixels of the edge image are obtained. Through these processes, the motions of the observed worker are represented by two time series data of worker location in horizontal and vertical axes. In the second step, called the cycle segmentation step, we extract the frames which have maximum or minimum coordinates in one cycle and store them in a stack, and calculate each cycle time using these frames. In this step we also consider methods on how to detect work delays due to unexpected events such as operator's escapement from the work area, or interruptions. To condude, the experimental results show that the proposed method is very cost-effective and useful for measuring time standards for various work environment.
데이터에 대한 신뢰도는 측정결과의 전반적인 일관성을 의미한다. 이러한 신뢰도는 분석결과에 영향을 미치므로 측정된 데이터에 대한 신뢰도를 평가하는 방법은 지속적으로 연구되고 있으며, 일반적으로 크론바흐의 알파 계수(Cronbach's ${\alpha}$ coefficient)나 급내상관계수(intraclass correlation coefficient; ICC) 등이 신뢰도 평가에 주로 이용되고 있다. 그러나 특정 개체를 입체적으로 표현하기 위해 3차원 좌표로 구성되는 데이터에 대해서는 기존의 신뢰도 평가 척도를 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 통계적 형상분석을 이용하여 측정된 3차원 좌표로부터 개체들의 형상정보를 추출하고 그들의 형상변동을 분해하여, 3차원 형상에 대한 신뢰도를 평가할 수 있는 측도를 제안하고자 한다.
영상의 왜곡보정은 영상 좌표계(이미지)와 전역 좌표계(대상체)의 상관관계를 규정하는 것이다. 기존의 왜곡영상에 대한 보정은 카메라의 광학적 특성을 모델링하여 영상 좌표계와 전역 좌표계의 물리적 관계를 찾는 방식이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 성능 지수기반 다항식 모델을 이용하여 왜곡영상의 보정을 시도하였다. 성능지수기반 다항식 모델은 영상 좌표계와 전역 좌표계 사이의 상관관계를 다항식으로 가정한 후, 이미지와 대상체의 좌표 데이터와 성능지수를 이용하여 다항식 모델의 계수와 차수를 결정하는 방식이다. 제안한 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 기존의 왜곡영상을 보정방식이 가진 과대적합 문제와 같은 한계를 극복하고자 한다. 제안한 방법을 레이저 스캔 카메라로 획득한 2차원 영상에 적용하여 모델의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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