• Title/Summary/Keyword: 물체 정합

Search Result 191, Processing Time 0.021 seconds

Algorithm for Object Tracking Using Histogram Projection from Moving Camera (히스토그램 프로젝션을 이용한 이동 카메라로부터의 물체 추적 알고리즘)

  • 설성욱;이희봉;남기곤;이철헌
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
    • /
    • 2001.06a
    • /
    • pp.245-248
    • /
    • 2001
  • 본 논문은 히스토그램 백 프로젝션, 히스토그램 인터 섹션 그리고 XY-프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 정합하여 물체 추적 시스템에 적용하고자 한다. 물체 추적 시스템에서 실시간 처리를 위하여 물체정합 모델은 계산량이 적고, 물체의 변화에도 일관성이 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 물체정합 모델은 이러한 물체 추적 시스템에 적합하다. 본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 물체를 정합하는 것을 보였으며, 물체를 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

  • PDF

(Algorithm for Recognizing Bulb in Cluster) (계기판 벌브 인식 알고리즘)

  • 이철헌;설성욱;김효성
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
    • /
    • v.39 no.1
    • /
    • pp.37-45
    • /
    • 2002
  • This paper proposes new features for recognizing telltale bulb in a cluster. A typical feature employed in model-based pattern recognition is polygonal approximation points of object. But recognition using these dominant points has many mismatching counts in small model such as telltale bulb. To reduce mismatching counts, proposed features are the circle distribution of object pixel and the ratio of distance from center to boundary in object. This Paper also proposes new decision function using three features. In simulation result, we make a comparison mismatching counts between recognition using dominant points and the new recognition algorithm using three features.

A Stereo Pair Matching Method Using Random Color Pattern Projection (랜덤컬러패턴을 이용한 스테레오 정합법)

  • Kim, Gi-Seon;Choi, Ran;Park, Jun-Young;Cho, Chang-Suk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2012.11a
    • /
    • pp.499-502
    • /
    • 2012
  • 문양이나 패턴이 없는 민 무늬의 물체에는 동일점 정합에 의해 3 차원 계측을 하는 스테레오 정합방식을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 난수 발생 함수로 제작한 랜덤 칼라 패턴을 대상물체에 투영하여, 대상 물체 표면에 특징적인 문양을 인위적으로 생성시키는 것에 의해 민 무늬의 물체를 스테레오 정합법으로 측정하는 방식을 제안한다. 투사된 패턴으로 자체 문양을 지니게 된 물체를 스테레오 카메라로 촬영하였고, 동일점 정합은 전역 스테레오 정합 방식의 일종인 TRW 방식에 의한 컬러 매칭 방식을 사용하였다. 제안된 방식은 원형의 흰색 석고상 3 차원 계측에 적용되었고, 안정적이고 정확한 스테레오 정합 계측 결과를 보였다.

A Study on the salient points detection and object representation for object matching (물체 정합을 위한 특징점 추출 및 물체 표현에 관한 연구)

  • Park, Jeong-Min;Sohn, Kwang-Hoon;Huh, Young
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
    • /
    • v.35S no.6
    • /
    • pp.101-108
    • /
    • 1998
  • An efficient approach to recognize occluded objects is to detect a number of essential features on the boundary of the unknown shape. The salient points including corner points, tangential points and inflection points are detected by the relation of neighboring pixels of each pixel on the boundaries. Corner points are usually detected in the curvature function and tangential points and inflection points are detected by median filtering the curvature function to avoid the effect of quantization noise as corner points is not sufficient to represent an object with lines and arcs. Then, these salient points are used as features for object matching. Discrete Hopfield Neural Network is used for object matching. Experimental results show that the matching result using salient points is better than those of using corner points only when an object consists of lines and arcs.

  • PDF

3-D Object Recognition Using A Mean Field Annealing Neural Network (Mean Field Annealing 신경회로망을 이용한 3차원 물체인식)

  • 이양렬;박래홍
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
    • /
    • v.36S no.5
    • /
    • pp.78-87
    • /
    • 1999
  • 3차원 물체 인식은 학습에 의해서 구성된 모델베이스를 이용하여 주어진 입력 영상에 존재하는 한 개 혹은 여러 개의 물체를 구별하는 과정이다. 본 논문에서는 입력 거리 정보를 받아들여 이 정보로부터 보이는 각 면에 대한 특징을 추출해낸 후 이 특징들을 입력 영상에 존재하는 물체를 묘사하는 특징으로 사용하여 이로부터 모델을 결정하는 방법을 제시한다. 영상 분할된 입력 물체는 그래프로 표현되는데, 물체 인식은 입력 물체의 그래프를 모델 베이스의 각 모델의 그래프와 정합하는 고정에서 얻어진다. 제한 조건은 만족시키는 정합을 수행하기 위하여 mean field annealing (MFA) 신경 회로망을 사용하였으며 가려진 물체 인식을 수행할 수 있는 정합을 위해 에너지 함수를 제안하였다. 제안한 알고리듬의 효용성을 입증하기 위하여 가려짐의 정도를 다르게 한 합성영상에 대해서 모의 실험을 하였다.

  • PDF

Object Recognition using Entropy Measure on Line Features (특징 선분과 엔트로피 측도를 이용한 물체 인식)

  • Ko, San;Lee, Kyong-Mu;Zhang, Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
    • /
    • 2005.05a
    • /
    • pp.135-140
    • /
    • 2005
  • 본 논문에서는 크기, 회전, 위치의 변환과 물체의 가리워짐, 복잡한 이미지에 대해서도 강인하게 동작하는 새로운 물체 인식 기법을 제안한다. 제안 기법은 기하학적 해싱 알고리즘에서 착안한 정합 방식과, 새롭게 정의된 엔트로피 정합 측도를 도입함으로써, 노드 간의 대응 과정 없이도 물체의 전체 구조정보를 한꺼번에 정합에 이용 할 수 있게 하여, 기존의 노드 대응에 기반한 그래프 정합 기법이 가지고 있는 조합적 계산 복잡도를 개선하고, 동시에 노드 정보의 손실과 경험적으로 정해주어야 하는 변수들을 최소화 하였다. 속성 관계 그래프에 기반한 정합 기법과 제안 기법과의 성능 비교 실험 결과 정확도와 인식 속도 측면에서 제안 기법이 보다 좋은 성능을 보임을 확인 하였다.

  • PDF

Moving Object Detection with Rotating Camera Based on Edge Segment Matching (이동카메라 환경에서의 에지 세그먼트 정합을 통한 이동물체 검출)

  • Lee, June-Hyung;Chae, Ok-Sam
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
    • /
    • v.13 no.6
    • /
    • pp.1-12
    • /
    • 2008
  • This paper presents automatic moving object detection method using the rotating camera covering larger area with a single camera. The proposed method is based on the edge segment matching which robust to the dynamic environment with illumination change and background movement. The proposed algorithm presents an edge segment based background panorama image generation method minimizing the distortion due to image stitching, the background image generation method using Generalized Hough Transformation which can reliably register the current image to the panorama image overcoming the stitching distortions, the moving edge segment extraction method that overcome viewpoint difference and distortion. The experimental results show that the proposed method can detect correctly moving object under illumination change and camera vibration.

  • PDF

The 3-D Object Recognition Using the Shape from Stereo Algorithm (스테레오 기법의 형태정보를 이용한 3차원 물체 인식)

  • 박성만;곽윤식;이대영
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
    • /
    • v.24 no.8B
    • /
    • pp.1500-1505
    • /
    • 1999
  • In this paper, we presented the stereo algorithm for 3-D object recognition. In order to solve the problem for matching time in existed methods, we proposed the method which used the moving direction vector. On the other hand, after we extracted the moving vectors by moving direction of objects, rotated object was matched on axis of it. Using the Hough transform, we obtained the 2-D synthesed image as reference images corresponding to the rate of moving, and then compared with the unknown input images.

  • PDF

Moving object tracking using active camera (능동 카메라를 이용한 이동 물체 추적)

  • Park Hyun-Suk;Han Jong-Won;Jo Jin-Su;Lee Yill-Byung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • 2006.06b
    • /
    • pp.364-366
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.

  • PDF

Real-time Hausdorff Matching Algorithm for Tracking of Moving Object (이동물체 추적을 위한 실시간 Hausdorff 정합 알고리즘)

  • Jeon, Chun;Lee, Ju-Sin
    • The KIPS Transactions:PartB
    • /
    • v.9B no.6
    • /
    • pp.707-714
    • /
    • 2002
  • This paper presents a real-time Hausdorff matching algorithm for tracking of moving object acquired from an active camera. The proposed method uses the edge image of object as its model and uses Hausdorff distance as the cost function to identify hypothesis with the model. To enable real-time processing, a high speed approach to calculate Hausdorff distance and half cross matching method to improve performance of existing search methods are also presented. the experimental results demonstrate that the proposed method can accurately track moving object in real-time.