Based on the principles described in Part I, we have implemented a working prototype vision system using a feature structure called an LSG (local surface group) for generating object hypotheses. In order to verify an object hypothesis, we estimate the view of the hypothesized model object and render the model object for the computed view. The object hypothesis is then verified by finding additional features in the scene that match those present in the rendered image. Experimental results on synthetic and real range images show the effectiveness of the indexing scheme.
물체의 움직임에 관한 추적방법은 여러 가지 문제점을 갖고 있다. 물체의 움직임에 관한 추적방법은 물제의 장면, 비 강체 물체의 구조, 물체와 물체 및 물체의 장면 폐색 및 카메라의 움직임과 모두 움직이는 물체의 패턴변화에 의해 결정되기 때문이다. 추적방법은 일반적으로 매 프레임의 위치나 물체의 형상을 필요로 하는 높은 수준의 응용프로그램이나 시스템 내에서 처리된다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터(EKF)에 따라 물체의 활성 시각 추적 물체 잠금 시스템을 실행하고, 실행된 데이터를 바탕으로 분석하여 도입된 단일 카메라 추적 시스템 알고리즘에 2대의 카메라와 각각의 비전에 따라 물체 추적 시스템을 설명하고, 물체의 상태를 파악하여 각 카메라에서 움직임에 관한 추적이 실행된 후 개별 트랙에 최종 시스템 물체의 움직임 트랙과 결합하여 사용되는 추적시스템에 대해 연구하였다.
대부분의 상용 데이터베이스 관리시스템은 관게형 데이터베이스 (relational database) 기술에 기반하고 있다. 그러나, 객체지향언어인 EXPRESS로 정의된 IFC(Industry Foundation Classes)를 일반적으로 많이 사용되는 관계형 데이터베이스로 매핑하려면 서로 구조가 달라 미핑과정이 매우 복잡해진다. 한편 IFC를 객체기반 데이터베이스(object-oriented database)나 객채관계형 데이터베이스(object-oriented relational database)와 같은 객체기반의 데이터베이스로 매핑하게 되면 그 과정이 비교적 단순해지고, 많은 장점을 가질 수 있다. 본 연구에서는 장기적으로 IFC와 객체기술에 기반한 통합정보교환기술을 실용화하기 위하여 먼저 관계형, 객체지향형 데이터베이스의 개념에 대해 살펴보고, IFC를 객체관계형 데이터베이스로의 매핑방법에 대하여 알아본다.
대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체기반 비디오 코딩을 위한 중요한 구성 요소이다. 본논문은 비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane)추출 방법을 소개한다. 본 논문의 핵심은 시간적으로 변하는 움직임 객체 에지와 공간적 객체 에지 검출 결과를 효율적으로 조합하여 정확한 객체 경계를 추출하는 것이다. 이후 추출된 에지를 통하여 VOP를 생성한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 움직임 픽셀 차이 값으로부터 시작된다. 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산(erosion)을 적용하고, 다음 프레임의 영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산을 적용하여 두 프레임 사이의 에지 비교를 통하여 정확한 움직임 객체 경계를 추출한다. 이 과정에서 수리형태학 녹임 연산은 잘못된 객체 에지의 검출을 방지하는 작용을 한다. 두 영상 사이의 정확한 움직임 객체 에지(moving object edge)는 에지 크기를 조절하여 생성한다. 본 알고리즘은 픽셀 범위까지 고려한 정화한 객체의 경계를 얻음으로서 매우 쉬운 구현과 빠른 객체 추출을 보였다.
본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.
This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.75-80
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2016
The process of extracting external boundary of an object is a very important process for recognizing an object in the image. The proposed extraction method consists of two processes: External Boundary Extraction and Thinning. In the first step, external boundary extraction process separates the region representing the object in the input image. Then, only the pixels adjacent to the background are selected among the pixels constituting the object to construct an outline of the object. The second step, thinning process, simplifies the outline of an object by eliminating unnecessary pixels by examining positions and interconnection relations between the pixels constituting the outline of the object obtained in the previous extraction process. As a result, the simplified external boundary of object results in a higher recognition rate in the next step, the object recognition process.
This paper looks at the development of the visual system of robots, and the development of image processing algorism to measure the size of an object and the distance from robot to an object for the visual system. Robots usually get the visual systems with a camera for measuring the size of an object and the distance to an object. The visual systems are accurately impossible the size and distance in case of that the locations of the systems is changed and the objects are not on the ground. Thus, in this paper, we developed robot's visual system to measure the size of an object and the distance to an object using two cameras and two-degree robot mechanism. And, we developed the image processing algorism to measure the size of an object and the distance from robot to an object for the visual system, and finally, carried out the characteristics test of the developed visual system. As a result, it is thought that the developed system could accurately measure the size of an object and the distance to an object.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권6호
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pp.61-70
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2003
A multibody system dynamics analysis program is presented using one of the most useful programming methodologies, the object-oriented modeling, The object-oriented modeling defines a problem from the physical world as an abstract object. The object becomes encapsulated with the data and method, Analysis is performed using the object's interface, It is then possible for the user and the developer to modify and upgrade the program without having particular knowledge of the analysis program, The method presented in this paper has several advantages, Since the mechanical components of the multi-body system are converted into the class, the modification, exchange, distribution and reuse of classes are increased. It becomes easier to employ a new analysis method and interface with other S/W and H/W systems, Information can be communicated to each object through messaging. This makes the modeling of new classes easier using the inheritance, When developing a S/W for the computer simulation of a physical system, it is reasonable to use object-oriented modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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