• Title/Summary/Keyword: 물체

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A study of detection and tracking techniques for metal objects (금속물체의 검출 및 추적 기술 연구)

  • Cho, Jungseok;Cho, Doosan;Jung, Youjin
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2014.04a
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    • pp.848-849
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    • 2014
  • 특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.

3D Object Recognition Using Appearance Model of Feature Point (특징점 Appearance Model을 이용한 3차원 물체 인식)

  • Joo, Seong-Moon;Park, Jae-Wan;Lee, Chil-Woo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2013.11a
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    • pp.1536-1539
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    • 2013
  • 3차원 물체는 카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하므로 2차원 영상만으로 3차원 물체를 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 영상생성 시 강한 perspective transformation 이 발생할 경우 2차원 국소 특징을 이용하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 매칭에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용하여 SIFT 알고리즘을 개선한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복수 영상의 특징점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 그 특징점들 간의 기하학적인 제약조건을 확인하여 3차원 물체를 인식하는 방법이다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

The shape representation of 3D object using a quadric polynomial (2차 다항식을 이용한 3차원 물체의 형상 표현)

  • 현대환;이선호;김태은;최종수
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.9B
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    • pp.1251-1258
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    • 2001
  • 본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.

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Moving Object Detection using Single Active Camera (능동 카메라를 이용한 이동물체 검출)

  • Kim, Yong-Jin;Lee, Yill-Byung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.531-534
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    • 2006
  • 능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.

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3D Reconstruction System Using Active Mirror (움직이는 거울을 이용한 물체의 3차원 복원 시스템)

  • 김기범;장경호;정순기
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.484-486
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    • 2001
  • 본 논문은 움직이는 거울을 사용하여 얻은 물체의 영상에서 물체의 3차원을 실시간에 복원하는 능동적 비전(active vision) 시스템을 제안한다. 거울을 사용한 기존의 스테레오 시스템에서는 거울들과 카메라가 고정되어 있어 물체의 부분적인 3차원 복원만이 가능한 반면, 제안하는 시스템은 거울에 의해 생성되는 두 개의 소실점을 이용함으로써 항상 실시간 카메라 보정이 가능하며, 간단하게 거울에 맺힌 영상들간의 대응점을 찾음으로써 물체의 3차원 복원이 가능하다.

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Hidden Part Estimation in the Occluded Objects (겹친 물체에서 가려진 부분의 추정)

  • 조동욱;김지영;유흥균
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.12 no.2E
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    • pp.80-87
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    • 1993
  • 본 논문에서는 겹침이 있는 물체의 인식을 위하여 겹침을 당한 물체의 가려진 부분에 대한 추정을 행하는 방법을 제안한다. 주어진 입력화상에서 정점의 호수점의 개수를 셈으로 겹침의 생성 여부를 알 수 있다. 또한 특징추출을 행하기전에 도형의 형태량에 기초하여 겹침을 당한 물체의 가려진 부분을 추정하여 본 논문의 유용성을 여러 실험에 의해 입증하였다.

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Colored Object Extraction using Fuzzy Neural Network (퍼지 신경회로망을 이용한 칼라 물체 추출)

  • Kim, Yong-Soo;Chung, Seung-Won
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.2
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    • pp.226-231
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    • 2007
  • This paper presents a method of colored object extraction from an image using the fuzzy neural network. Fuzzy neural network divides an image into two clusters. It extracts the prototypes of Cb and Cr of object and background by controlling the vigilance parameter. The proposed method extracted object regardless of the position, the size, and the intensity of object. We compared the performance of the proposed method with that of the method of using subjective threshold value. And, we compared the performance of the proposed method with that of the method of using subjective threshold value by using several images with added noises.

Study on the Real-Time Moving Object Tracking using Fuzzy Controller (퍼지 제어기를 이용한 실시간 이동 물체 추적에 관한 연구)

  • Kim Gwan-Hyung;Kang Sung-In;Lee Jae-Hyun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.1
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    • pp.191-196
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    • 2006
  • This paper presents the moving object tracking method using vision system. In order to track object in real time, the image of moving object have to be located the origin of the image coordinate axes. Accordingly, Fuzzy Control System is investigated for tracking the moving object, which control the camera module with Pan/Tilt mechanism. Hereafter, so the this system is applied to mobile robot, we design and implement image processing board for vision system. Also fuzzy controller is implemented to the StrongArm board. Finally, the proposed fuzzy controller is useful for the real-time moving object tracking system by experiment.

Implementation of a Virtual Environment Data Representation Interface (가상환경 데이터 표현 인터페이스 구현)

  • Lee, Myeong-Won;Lee, Min-Geun;Lee, Sol-Me;Leem, Tai-Jin;Kim, Sung-Gon
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.10 no.3
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    • pp.9-16
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    • 2004
  • 가상환경의 표현 정보가 의미있는 데이터로서 사용되게 하기 위해서는 지구상 모든 물체를 유일하게 정의하고 표현할 수 있는 데이터 구성 체계가 요구된다. 이를 위해서는 화면에 표현할 물체의 속성 정보가 표준화된 기술 방법에 따라서 표현되어야 한다. 이것은 가상환경 정보가 실세계 정보처리 분야에서 의미있는 데이터로서 유효하게 사용되도록 하기 위해서 모든 물체에 대한 고유한 물리적 정보 기술 방법이 고려되어야 함을 의미한다. 여기에는 물체 표현에 필요한 외관에 관한 정보 뿐 아니라 물체의 내부 표현을 포함하여 물체의 기능 및 성능 표현, 길이 및 무게, 지리적 위치 등의 속성 정보까지 모두 표현되고 관리될 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 속성 기술 방법을 위해서 lSO/IEC JTC1 SC24 WG8에서 표준화작업을 진행하고 있는 SEDRIS를 이용하여 물체의 모습과 속성을 표현하는 데이터구조를 가시화하고 이 데이터구조에 따라 물체의 모습을 렌더링하고 조작하는 가상환경 표현 인터페이스 구현에 대해 설명한다.

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Detection method of objects with a special pattern in satellite images using Histogram Of Gradients (HOG) feature and Support Vector Machine (SVM) classifier (Histogram Of Gradients (HOG) 피쳐와 Support Vector Machine (SVM) 분류기를 이용한 위성영상에서 관심물체 탐색 방법)

  • Lim, Ingeun;Kim, Suhwan;Choi, Jonggook
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.30 no.4
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    • pp.537-546
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    • 2014
  • In this paper, we propose a method to detect interesting objects in inaccessible areas using high resolution satellite images. We define the interesting objects as a set of objects which have conceptually similar image patterns, not having exact sizes or shapes. In this paper, we developed a learning and classifier of Support Vector Machine (SVM) that extracts characteristic data for inputted images using Histogram of Gradients (HOG) feature and detects similar objects in other images using the characteristic data. As automatic search of interesting objects in our proposed method, we identify that our method provides reduced time and efforts for manual searching similar objects.