• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.155-164
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• 2004

최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 2013

Body gesture Recognition has been one of the interested research field for Human-Robot Interaction(HRI). Most of the conventional body gesture recognition algorithms used Hidden Markov Model(HMM) for modeling gestures which have spatio-temporal variabilities. However, HMM-based algorithms have difficulties excluding meaningless gestures. Besides, it is necessary for conventional body gesture recognition algorithms to perform gesture segmentation first, then sends the extracted gesture to the HMM for gesture recognition. This separated system causes time delay between two continuing gestures to be recognized, and it makes the system inappropriate for continuous gesture recognition. To overcome these two limitations, this paper suggests primitive body model encoding, which performs spatio/temporal quantization of motions from human body model and encodes them into predefined primitive codes for each link of a body model, and Selective/Asynchronous Input-Parallel State machine(SAI-PSM) for multiple-simultaneous gesture recognition. The experimental results showed that the proposed gesture recognition system using primitive body model encoding and SAI-PSM can exclude meaningless gestures well from the continuous body model data, while performing multiple-simultaneous gesture recognition without losing recognition rates compared to the previous HMM-based work.

• 로봇학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.115-123
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• 2020

Farmers using conventional sprayer system are exposed to pesticide poisoning and soil pollution due to pesticide application. In order to reduce this problem, the effective sprayer system is required. In this paper, we propose development of intelligent sprayer system using tree recognition. This intelligent sprayer system consists of an image recognition module, a remote control, a sprayer system, an air blower, and a control module. It is possible to spray pesticides automatically and manually through remote control using cameras and controls. We conducted a total of four experiments in tree recognition experiment, test of attachment and water sensitive papers, measurement of pesticide consumption, and measurement of worker exposure. The test results showed that the consumption of pesticides could be reduced while giving the same effect as conventional controls.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.363-372
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• 2015

Recent some SoC FPGA Releases that integrate ARM processor and FPGA fabric show better performance compared to the ASIC SoC used in typical embedded image processing system. In this study, using the above advantages, we implement a SoC FPGA-based Real-Time Object Recognition and Tracking System. In our system, the video input and output, image preprocessing process, and background subtraction processing were implemented in FPGA logics. And the object recognition and tracking processes were implemented in ARM processor-based programs. Our system provides the processing performance of 5.3 fps for the SVGA video input. This is about 79 times faster processing power than software approach based on the Nios II Soft-core processor, and about 4 times faster than approach based the HPS processor. Consequently, if the object recognition and tracking system takes a design structure combined with the FPGA logic and HPS processor-based processes of recent SoC FPGA Releases, then the real-time processing is possible because the processing speed is improved than the system that be handled only by the software approach.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.35-41
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• 2017

We propose a face recognition and notification system that can transform visual face information into tactile signals in order to help visually impaired people. The proposed system consists of a glasses type camera, a mobile computer and an electronic cane. The glasses type camera captures the frontal view of the user, and sends this image to mobile computer. The mobile computer starts to search for human's face in the image when obstacles are detected by ultrasonic sensors. In a case that human's face is detected, the mobile computer identifies detected face. At this time, Adaboost and compressive sensing are used as a detector and a classifier, respectively. After the identification procedures of the detected face, the identified face information is sent to controller attached to a cane using a Bluetooth communication. The controller generates motor control signals using Pulse Width Modulation (PWM) according to the recognized face labels. The vibration motor generates vibration patterns to inform the visually impaired person of the face recognition result. The experimental results of face recognition and notification system show that proposed system is helpful for visually impaired people by providing person identification results in front of him/her.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.549-551
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• 2006

차량번호판인식시스템은 무인 카메라 등의 영상장치를 통하여 입력된 차량 이미지로부터, 차량번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량번호판인식시스템의 응용 시스템 중 과속차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 피하기 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 '신중한 분류기(Cautious Classifier)'를 이용하여 인식시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조정하는 방법을 사용하여 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상시켰다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-11
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• 2001

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자 인식 모듈로 구성된다 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 입력 영상의 잡음에 상대적인 영향이 적은 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨게이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식률은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 947%이며 처리 시간은 약 1조 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1456-1462
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• 2008

단일 생체인식 시스템의 인식률을 높이는 것은 생체인식 방법마다 취약점이 있기 때문에 그 한계가 있기 마련이다. 얼굴 인식의 경우 조명과 같은 환경적 요인으로 인식률이 저하될 수 있으며, 화자 확인의 경우도 잡음과 같은 환경적 요인으로 인식률이 크게 저하될 수 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체특징을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현함으로써 그 취약점을 보완하는 추세에 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식과 화자 확인 시스템을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현하였고, 일반적인 가중치합 알고리즘에 환경 변수를 적용하여 기존의 다중 생체 인식 시스템보다 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 비밀키 기반의 애플릿으로 구현되어 있으므로 웹 상의 사용자 인증을 필요로 하는 응용에 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.47-54
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• 2003

본 논문에서는 홍채인식 상용제품에 적용하기 위한 임베디드 시스템의 운영체제로서 리눅스를 대상으로 하여 홍채인식 시스템을 위한 UI 보드를 개발하교 구현된 보드에 리눅스를 포팅v하였다. 이를 위하여 구현된 UI 보드에 맞게 UNUX(전체시스템을 설계하고 부트로더, 커널, 제어 프로그램 등을 이에 맞도록 정합시켰다. 실험 결과, 홍채인식시스템은 정상적으로 동작하교 TCP/IP로 연결된 UI 보드는 타 시스템과 성공적으로 데이터를 실시간 송$.$수신함으로써 제품의 전체 기능상 신뢰성 있는 사용자 인터페이스 기능을 구현할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2379-2384
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• 2005

We propose a novel method for object recognition using the smart tag system with a stereo vision on a pan-tilt mechanism. We developed a smart tag which included IRED device. The smart tag is attached onto the object. We also developed a stereo vision system which pans and tilts for the object image to be the centered on each whole image view. A Stereo vision system on the pan-tilt mechanism can map the position of IRED to the robot coordinate system by using pan-tilt angles. And then, to map the size and pose of the object for the robot to coordinate the system, we used a simple model-based vision algorithm. To increase the possibility of tag-based object recognition, we implemented our approach by using as easy and simple techniques as possible.