본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 성능 향상을 위하여, 고정 초점 카메라로부터 획득된 영상을 평가하여 인식과정에서 효과적으로 다루어질 수 있는 영상을 선택하는 방법을 제안한다. 획득된 영상이 여과 없이 사용되는 경우 홍채 인식 시스템의 신뢰도 및 성능 저하의 중요 요인으로 작용됨으로 인식 부적합 영상의 몇 가지 형태를 기준으로 영상 판별과정을 거친 후 인식 과정에 영상을 제공하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서 제안한 영상 평가 방법은 실제 홍채 인식 시스템에 적용한 결과 시스템의 신뢰도와 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.
감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술임에 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 기반으로 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론 기반 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템을 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 일반적인 문서를 CCD 카메라로 입력 받은 후, 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 사용자의 손가락 움직임을 검출하고, 손가락으로 선택되어진 영역을 인식한 후, 선택되어진 영역으로 카메라를 이동시켜 획득된 영상을 문자 인식 가능한 크기로 확대/축소하며, 확대된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 최종적으로 사용자가 이 시스템의 존재를 인지하지 못할 만큼 자연스럽게 사용할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다.
본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 빌렛 소재 관리문자 인식용 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식 시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입. 출력 장치로 구성된다. 개발된 문자인식 시스템을 실제 철강공장에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트 기간 중에 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 현장 테스트 결과 실험실 수준과 비슷한 수준의 인식률을 가졌다.
본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식용 비전시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입 출력 장치 및 문자인식용 소프트웨어로 구성된다. 개발된 비전시스템을 실제 철강 선제공정에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트를 통해 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 문자인식 테스트 결과 약 98.6%의 높은 인식률을 가졌다.
최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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