• 제목/요약/키워드: 카메라 기반 인식

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관측 시점에 강인한 손 모양 인식을 위한 손 모양과 손 구조 사이의 학습 기반 유사도 결정 방법 (Learning Similarity between Hand-posture and Structure for View-invariant Hand-posture Recognition)

  • 장효영;정진우;변증남
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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    • pp.187-191
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    • 2006
  • 본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

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모션기반 인터랙티브 증강현실 시스템을 위한 연기자 위치 자동 정합 기법 (Auto-Registration Of The Actor Position For The Motion-Based Interactive Augmented Reality System)

  • 양기선;남승진;김창헌
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.81-83
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    • 2014
  • 본 논문은 HD 해상도의 고화질 방송카메라(회전과 줌이 가능한)와 '키넥트' 같은 범용 모션인식 카메라를 연동하여 방송용 모션기반 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서, 연기자의 위치를 가상 월드 좌표로 자동 변환시키는 방법을 제안한다. 방송환경에서 키넥트와 같은 모션인식카메라(RGB-D 카메라)를 사용하기 위해서는 거리와 조명의 영향을 많이 받아 연기자와 가까운 천장이나 카메라 밑처럼 그 설치 위치가 제약되곤 한다. 이때, 연기자와 그래픽의 정확한 합성을 위해, 모션인식 카메라로부터의 연기자 추적 정보를 월드 좌표계로 변환해야 하며, 이것을 수작업으로 하기에는 변환의 정확도가 많이 떨어지고 시간도 많이 소요된다. 본 논문에서는 체크박스 패턴 기반의 스테레오 카메라보정 알고리즘을 사용하여 모션인식카메라와 방송용 카메라간의 상관관계(이동, 회전)를 찾고, 이 값과 월드 좌표계 상의 방송 카메라(하드웨어 센서에 의해서 추적됨)정보(이동, 회전)를 이용하여 임의 위치에 설치한 모션인식 카메라로부터 추적된 연기자 위치정보를 월드 좌표계 상의 위치 값으로 자동 변환시키는 방법을 제안한다.

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카메라 기반 문서 인식을 위한 적응적 이진화 (Adaptive Binarization for Camera-based Document Recognition)

  • 김인중
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.132-140
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    • 2007
  • 카메라 영상은 명도의 변화와 부정확한 초점으로 인해 스캐너 영상에 비하여 화질이 저하된다. 본 연구에서는 카메라 영상에서 자주 발생하는 화질 저하에 대한 적응력을 강화하여 카메라기반 문서 인식에 적합한 이진화 방법을 제안한다. 기존의 평가에서 우수하다고 보고된 이진화 방법을 기반으로 하되, 낮은 조도와 부정확한 초점으로 인해 명도 대비가 낮은 영상에 대한 적응력을 강화하였다. 또한 이진화 시 국소 윈도우를 이용하여 기존의 방법에서 뭉개지기 쉬운 문자의 세부 구조를 섬세하게 추출하도록 개선하였다. 실험에서는 기존에 우수하다고 평가된 이진화 방법들과 제안하는 방법을 문서 인식에 적용하여 다양한 카메라 문서 영상에 대한 성능을 비교하였는데, 그 결과 제안하는 방법이 카메라로 입력받은 문서 영상의 인식에 효과적임을 확인하였다.

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스테레오 카메라를 이용한 동작 인식 인터페이스에 관한 연구 (A Study on Gesture Recognition Interface System using Stereo Camera)

  • 장영대;박지헌
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.97-100
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    • 2007
  • 이 논문에서는 비전 시스템 기반 동작 인식 인터페이스 시스템으로 스테레오 카메라와 동적 제스처를 이용한 방식을 제안한다. 스테레오 카메라로부터 얻은 영상으로 손의 3차원 위치를 검출하고 이를 바탕으로 손의 동작을 추적하고 이를 인식함으로써 동적 제스처에 기반 한 동작 인식 방법을 제시한다. 이러한 깊이에 따른 제스처 동작을 인식하는 방법으로 단순한 컨트롤러부터 IPTV 제어나 가상의 마우스 제작이 가능한 본질적으로 편하고 자연스러운 인터페이스 구현 방향을 제시한다.

멀티카메라 환경에서의 베이지안 네트워크 기반 이벤트 인식 (Bayesian Network based Event Recognition in Multi-Camera Environment)

  • 임수정;민준기;박한샘;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.248-251
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    • 2007
  • 기존의 멀티 카메라 시스템은 넓은 영역을 커버하거나 이동 중인 물체를 트래킹 하기 위한 목적으로 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 시스템은 하나의 카메라가 커버하는 영상이 가려지면 정보를 잃게 되는 단점이 있다. 멀티 카메라 시스템은 하나의 영역을 여러 카메라가 커버하도록 하여 이런 단점을 극복할 수 있다. 또한 다양한 시점의 카메라에서 수집되는 영상의 경우, 영상에 따라 담고 있는 정보가 다르므로 여러 카메라의 입력 정보를 함께 활용하여 보다 많은 정보를 얻을 수도 있다. 본 논문은 이런 장점을 활용하여 멀티 카메라 환경에서의 이벤트 인식 문제를 다룬다. 이를 위해 사무실 환경에 8대의 카메라를 설치하였으며, 시나리오에 따라 영상을 수집하였다. 수집된 영상은 전문가에 의해 어노테이션 된 후 인식 모델의 학습에 사용되며, 학습된 베이지안 네트워크 모델의 구조와 파라미터를 도메인 지식에 기반해서 수정하여 최종 이벤트 인식 모델을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 이벤트 인식 모델의 인식률은 평균 87.0%로 Naive Bayes보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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강화 학습을 이용한 비전 기반의 강인한 손 모양 인식에 대한 연구 (A Study on Vision-based Robust Hand-Posture Recognition Using Reinforcement Learning)

  • 장효영;변증남
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권3호
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    • pp.39-49
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    • 2006
  • 본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 강화학습에 의한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 겹침 (self-occlusion) 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에도 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대하여 추가적인 고려를 해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식 과정에서 사용되는 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 윤곽선 정보로 나누고 강화학습을 통하여 각 특징간의 연관성을 정의하는 방식을 제안한다. 또한 제안된 방법을 세 대의 카메라를 이용한 손 모양 인식 시스템에 적용하여 유용성을 검증한다.

비디오 영상분석, 인식 및 추적을 위한 지능형 비디오 감시시스템 (Intelligent Video Surveillance System for Video Analysis, Recognition and Tracking)

  • 김태경;백준기
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.498-500
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    • 2012
  • 비디오 해석 및 추적기술은 특정한 시스템에서만 적용되는 것이 아니다. 이것은 비디오 내에서 의미 있는 정보를 능동적으로 감시 대상을 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기반 기술을 의미하다. 일반적으로 감시시스템에서 감시 대상은 사람이나 차량이며, 상황에 따라 출입통제 구역으로 설정하기도 한다. 이는 연속된 영상에서 객체의 형태, 모양, 행동 분석, 움직임, 색상정보를 가지고 데이터 정의, 검출, 모델화를 통하여 인식, 식별 그리고 추적한다. 본 논문에서는 비디오 영상분석을 통해 단일카메라기반의 감시시스템과 PTZ 카메라기반 감시시스템 제안한다. 이때 단일 카메라기반의 감시는 배경생성방법을 이용하여 연속된 영상내의 객체를 지속적으로 관리가 가능하도록 설계하였고, PTZ 카메라기반의 감시는 카메라의 이동에 따른 배경안정화 방법과 카메라의 절대좌표를 활용하여 카메라 이동을 제어함과 동시에 오검출 문제를 해결하였다. 실험 및 결과분석으로는 시나리오 환경에서 배경생성방법을 이용한 검출의 정확성과 PTZ카메라 위치 변화에도 강인한 검출 결과를 비교 분석하였다.

관측 시점에 강인한 손 모양 인식을 위한 손 모양과 손 구조 사이의 학습 기반 유사도 결정 방법 (Learning Similarity between Hand-posture and Structure for View-invariant Hand-posture Recognition)

  • 장효영;정진우;변증남
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.271-274
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    • 2006
  • 본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

전자 기기 조종을 위한 인간 동작 인식 기술 분석 (An Analysis of Human Gesture Recognition Technologies for Electronic Device Control)

  • 최민석;장백철
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.91-100
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    • 2014
  • 본 논문에서 우리는 인간 동작 인식 기술을 카메라 기반, 추가적인 하드웨어 기반, 그리고 주파수 기반 기술들로 분류한다. 각 기술 항목에 대한 대표적인 기술사례들을 설명하고, 그들의 장점과 단점을 기술한다. 인간 동작 인식 기술에 대한 중요한 성능 이슈 항목을 정의하고, 소개된 인간 동작 인식 기술들을 정의된 성능 이슈 항목에 따라 분석한다. 분석 결과 카메라 기반 인간 동작 인식 기술들은 공통적으로 손쉽게 사용할 수 있고, 높은 정확도로 동작을 인식할 수 있지만, 비용적, 인지 범위 등의 단점이 있다. 이에 비해 추가 하드웨어 기반 동작 인식 기술들은 공간의 제약, 빛이나 소음 등의 영향을 받지 않거나 최소화하였지만, 사용자가 직접 착용을 해야 하는 단점을 가진다. 최근에는 이러한 문제점을 보완하고자 주파수 기반 동작 인식 기술들이 연구 및 개발 중에 있다. 이들은 공간의 제약을 줄이고, 추가적 장비 없이 쉽게 동작인식을 할 수 있지만 아직 상용화 되지 않은 초기 연구 단계이며, 다른 신호나 주파수가 정확도에 영향을 줄 수 있다는 단점이 있다.

JNI를 이용한 안드로이드 플랫폼기반 문자 인식 시스템 구현 (An Implementation of a Character Recognition System using JNI on Android Platform)

  • 이우영;안기택;김정길
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1471-1473
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    • 2010
  • 스마트 폰의 급속한 보급 확산에 따라 스마트 폰의 각종 센서를 이용한 응용 영역이 넓어지고 있다. 그 가운데 스마트 폰의 카메라를 이용한 인식 기술은 비전 기반 증강현실 시스템 구현의 핵심적인 부분으로 그 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰의 카메라를 사용하여 JNI 기술을 이용한 안드로이드 기반의 인쇄매체의 문자 검출 및 인식 시스템을 설계 구현하였다. 전체 시스템은 영상의 전처리 과정을 통한 문자 영역의 검출과 인식 알고리즘 연산 후 기본 데이터와의 비교를 통한 문자인식 과정으로 구성되어 있다. 본 구성은 PC기반의 일반적 문자 인식과 동일하다. 구현결과는 1GHz의 CPU를 가지는 스마트 폰의 제한된 하드웨어 자원에서도 플랫폼 최적화를 통한 실시간 인식의 가능성을 보여주었다.