The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.12C
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pp.1175-1180
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2005
We present a vision-based hand gesture detection and tracking system. Most conventional hand gesture recognition systems utilize a simpler method for hand detection such as background subtractions with assumed static observation conditions and those methods are not robust against camera motions, illumination changes, and so on. Therefore, we propose a statistical method to recognize and detect hand regions in images using geometrical structures. Also, Our hand tracking system employs multiple cameras to reduce occlusion problems and non-synchronous multiple observations enhance system scalability. In this experiment, the proposed method has recognition rate of $99.28\%$ that shows more improved $3.91\%$ than the conventional appearance method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.592-594
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2004
문서 영상 획득(document scanning)은 문서 영상 분석과 인식을 위한 중요한 단계이다 최근, 문서 영상 획득 장치로 스캐너(flat scanner)가 가장 많이 이용되고 있지만, 만지면 망가질 것 같은 얇은 고서, 매우 두꺼운 책과 같은 문서를 획득하기에는 어려움이 있다 이런 어려움을 해결하기 위해, 카메라를 이용한 문서 영상 획득에 관한 않은 연구가 진행되고 있으며, 카메라의 저해상도나 잡음과 칼은 문제를 해결하면, 스캐너를 대신하는 입력 장치로 이용할 수 있다. 저해상도 문제를 해결하는 방법으로 기본의 일반적인 레지스트레이션(registration) 방법은, 연결 부분(stitching position)에서 오브젝트(object: text, graphics, image)의 왜곡이 생기는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PTZ(pan-tilt-zoom) 카메라를 이용하여 연결 부분에서 왜곡을 최소화하여 오브젝트를 획득하는 컴포넌트 기반의 영상 레지스트레이션(component-based image registration) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 연결 부분에서 오브젝트의 수를 최소화하는데 목적이 있으며, 일반적인 레지스트레이션 방법에 비해 연결 부분에서 왜곡을 상당히 줄일 수 있으며, 상대적으로 인식률을 놓일 수 있다.
본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.274-276
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2012
존재하는 자료에 대한 물리적인 변형없이 있는 그대로의 형태를 유지하면서 해당 정보를 기반으로 원하고자 하는 전자 정보를 취득하도록 한다. 본 논문에서는 자료의 물리적인 변형없이 데이타 취득을 위해 이미지 인식 기술을 제안한다. 이미지 인식 기술을 위한 도구로 카메라폰을 이용하고 이를 통해 물리적 데이타에 대한 정보를 취득하고 특성 관리 데이타베이스를 이용하여 획득한 이미지의 값을 해석한다. 이렇게 해석된 정보를 기반으로 웹 브라우저를 통해 인터넷에 접근하여 해석된 값과 연관된 다른 정보를 획득할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.382-384
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2001
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.
This paper proposes a serious game for rehabilitation training targeting old persons and patients for rehabilitation. The serious game suggested for rehabilitation training provides the whole body movement recognition-based interface using the 3D depth camera. When the user stands before the camera, it distinguishes the user from the background and then recognizes the user's whole body with 15 joints. By analyzing the changes of location and direction of each joint, it recognizes gestures needed for the game. The game contents consist of the games for upper limb training, lower limb training, whole body training, and balance training, and it was realized in both 2D and 3D games. The system suggested in this article works robustly even with the environmental changes using the 3D depth camera. Even with no separate device, the game recognizes the gestures only using the whole body movement, and this enhances the effect of rehabilitation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.87-88
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2016
본 논문에서는 현재 서비스 중인 지자기를 이용한 위치인식 서비스를 더울 효율적이고 정확하게 이용하기 위해, 스마트폰 카메라 기능을 이용한 이미지 인식 서비스 기술을 융합하여 상호 보완적이고 완성적인 실내 위치인식 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 스마트폰 카메라와 지자기 센서를 이용하여 특정 인프라 구축 없이 데이터 분석만으로 실내 측위 시스템 구현을 목표로 한다.
운전자의 주의력 감쇠는 교통사고 요인에 있어서 큰 비중을 차지한다. 주의력 감쇠는 무선 통화, 기기 조작, 졸음으로 나타날 수 있는데 자동차 대형사고의 대부분은 졸음운전으로 인하여 일어나며, 졸음운전 시에는 운전자의 운전조작 및 방어 조작 능력이 현저하게 저하한다. 본 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상 데이터를 입력 받아 처리하여 운전자의 졸음 상태를 인식하는 시스템으로 운전자에게 졸음방지 기능을 제공한다. Haar-Like Feature cascade classifier 방법을 사용하여 얼굴 및 눈 영역 검출을 하였고 Open Eye, Closed Eye가 학습된 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용해 눈 깜박임을 인식하여 PERCLOS(Percentage of Eye Close)방법으로 졸음을 판단하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 인식률의 정확도를 검증하기 위해 인식률 테스트를 하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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