• Title/Summary/Keyword: 2차원 영상화

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A 2-D Image Camera Calibration using a Mapping Approximation of Multi-Layer Perceptrons (다층퍼셉트론의 정합 근사화에 의한 2차원 영상의 카메라 오차보정)

  • 이문규;이정화
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.4 no.4
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    • pp.487-493
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    • 1998
  • Camera calibration is the process of determining the coordinate relationship between a camera image and its real world space. Accurate calibration of a camera is necessary for the applications that involve quantitative measurement of camera images. However, if the camera plane is parallel or near parallel to the calibration board on which 2 dimensional objects are defined(this is called "ill-conditioned"), existing solution procedures are not well applied. In this paper, we propose a neural network-based approach to camera calibration for 2D images formed by a mono-camera or a pair of cameras. Multi-layer perceptrons are developed to transform the coordinates of each image point to the world coordinates. The validity of the approach is tested with data points which cover the whole 2D space concerned. Experimental results for both mono-camera and stereo-camera cases indicate that the proposed approach is comparable to Tsai's method[8]. Especially for the stereo camera case, the approach works better than the Tsai's method as the angle between the camera optical axis and the Z-axis increases. Therefore, we believe the approach could be an alternative solution procedure for the ill -conditioned camera calibration.libration.

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Face Representation Based on Non-Alpha Weberface and Histogram Equalization for Face Recognition Under Varying Illumination Conditions (조명 변화 환경에서 얼굴 인식을 위한 Non-Alpha Weberface 및 히스토그램 평활화 기반 얼굴 표현)

  • Kim, Ha-Young;Lee, Hee-Jae;Lee, Sang-Goog
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.3
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    • pp.295-305
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    • 2017
  • Facial appearance is greatly influenced by illumination conditions, and therefore illumination variation is one of the factors that degrades performance of face recognition systems. In this paper, we propose a robust method for face representation under varying illumination conditions, combining non-alpha Weberface (non-alpha WF) and histogram equalization. We propose a two-step method: (1) for a given face image, non-alpha WF, which is not applied a parameter for adjusting the intensity difference between neighboring pixels in WF, is computed; (2) histogram equalization is performed to non-alpha WF, to make a uniform histogram distribution globally and to enhance the contrast. $(2D)^2PCA$ is applied to extract low-dimensional discriminating features from the preprocessed face image. Experimental results on the extended Yale B face database and the CMU PIE face database show that the proposed method yielded better recognition rates than several illumination processing methods as well as the conventional WF, achieving average recognition rates of 93.31% and 97.25%, respectively.

Passports Recognition using ART2 Algorithm and Face Verification (ART2 알고리즘과 얼굴 인증을 이용한 여권 인식)

  • Jang, Do-Won;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.190-197
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    • 2005
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실

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Quincunx Sampling Method for Performance Improvement of 2D High-Density Wavelet Transformation (2차원 고밀도 이산 웨이브렛 변환의 성능 향상을 위한 Quincunx 표본화 기법)

  • Lim, Joong-Hee;Shin, Jong-Hong;Jee, Inn-Ho
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.13 no.4
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    • pp.179-191
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    • 2013
  • The quincunx lattice is a non-separable sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously and good frequency property than the separable two dimensional schemes. The high density discrete wavelet transformation is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. In two dimensions, this transform outperforms the standard discrete wavelet transformation in terms of shift-invariant. Although the transformation utilizes more wavelets, sampling rates are high costs. This paper proposed the high density discrete wavelet transform using quincunx sampling, which is a discrete wavelet transformation that combines the high density discrete transformation and non-separable processing method, each of which has its own characteristics and advantages. Proposed wavelet transformation can service good performance in image processing fields.

Low Complexity Hybrid Interpolation Algorithm using Weighted Edge Detector (가중치 윤곽선 검출기를 이용한 저 복잡도 하이브리드 보간 알고리듬)

  • Kwon, Hyeok-Jin;Jeon, Gwang-Gil;Jeong, Je-Chang
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.32 no.3C
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    • pp.241-248
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    • 2007
  • In predictive image coding, a LS (Least Squares)-based adaptive predictor is an efficient method to improve image edge predictions. This paper proposes a hybrid interpolation with weighted edge detector. A hybrid approach of switching between bilinear interpolation and EDI (Edge-Directed Interpolation) is proposed in order to reduce the overall computational complexity The objective and subjective quality is also similar to the bilinear interpolation and EDI. Experimental results demonstrate that this hybrid interpolation method that utilizes a weighted edge detector can achieve reduction in complexity with minimal degradation in the interpolation results.

2D LiDAR based 3D Pothole Detection System (2차원 라이다 기반 3차원 포트홀 검출 시스템)

  • Kim, Jeong-joo;Kang, Byung-ho;Choi, Su-il
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.18 no.5
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    • pp.989-994
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    • 2017
  • In this paper, we propose a pothole detection system using 2D LiDAR and a pothole detection algorithm. Conventional pothole detection methods can be divided into vibration-based method, 3D reconstruction method, and vision-based method. Proposed pothole detection system uses two inexpensive 2D LiDARs and improves pothole detection performance. Pothole detection algorithm is divided into preprocessing for noise reduction, clustering and line extraction for visualization, and gradient function for pothole decision. By using gradient of distance data function, we check the existence of a pothole and measure the depth and width of the pothole. The pothole detection system is developed using two LiDARs, and the 3D pothole detection performance is shown by detecting a pothole with moving LiDAR system.

Examination of Aggregate Quality Using Image Processing Based on Deep-Learning (딥러닝 기반 영상처리를 이용한 골재 품질 검사)

  • Kim, Seong Kyu;Choi, Woo Bin;Lee, Jong Se;Lee, Won Gok;Choi, Gun Oh;Bae, You Suk
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.11 no.6
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    • pp.255-266
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    • 2022
  • The quality control of coarse aggregate among aggregates, which are the main ingredients of concrete, is currently carried out by SPC(Statistical Process Control) method through sampling. We construct a smart factory for manufacturing innovation by changing the quality control of coarse aggregates to inspect the coarse aggregates based on this image by acquired images through the camera instead of the current sieve analysis. First, obtained images were preprocessed, and HED(Hollistically-nested Edge Detection) which is the filter learned by deep learning segment each object. After analyzing each aggregate by image processing the segmentation result, fineness modulus and the aggregate shape rate are determined by analyzing result. The quality of aggregate obtained through the video was examined by calculate fineness modulus and aggregate shape rate and the accuracy of the algorithm was more than 90% accurate compared to that of aggregates through the sieve analysis. Furthermore, the aggregate shape rate could not be examined by conventional methods, but the content of this paper also allowed the measurement of the aggregate shape rate. For the aggregate shape rate, it was verified with the length of models, which showed a difference of ±4.5%. In the case of measuring the length of the aggregate, the algorithm result and actual length of the aggregate showed a ±6% difference. Analyzing the actual three-dimensional data in a two-dimensional video made a difference from the actual data, which requires further research.

Analysis of time-series displacement using satellite SAR interferometry technique for Dam safety monitoring (댐 안전 관리를 위한 위성 SAR 간섭기법 활용 시계열 변위 분석)

  • Kang, Ki-mook;Hwang, EuiHo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.440-440
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    • 2022
  • 1970년대부터 집중 건설 된 우리나라의 다목적댐, 홍수조절댐, 용수전용댐 등의 대형 국가 수자원시설물들의 '고령화'가 급속히 진행되어 수리구조물에 대한 안정성을 주기적으로 파악할 수 있는 정밀안전모니터링 체계 구축이 시급한 시점이다. 주기적인 정밀안전모니터링 방법들 중에는 위성 등을 활용한 원격관측 기술들이 최근 시도되고 있다. 위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 마이크로파 대역의 전자기파를 송·수신하는 능동센서로 날씨 및 주·야간에 영향을 받지 않고 지표면 관측이 가능한 장점이 있다. 특히, 고정산란체 영상레이더 간섭(PSInSAR; Permanent Scatterer Interferometry SAR)기법은 영상레이더 영상에서 긴밀도(coherence)가 상대적으로 높은 수자원시설물과 같은 고정산란체의 위상(phase) 정보를 이용하여 mm급의 측정민감도로 시계열 변위 분석이 가능하다. 또한, 여러 장의 InSAR 영상을 생성하였기 때문에 DEM 오차, 위성궤도 오차, 대기 성분에 의한 지연 오차 등을 보다 정밀하게 제거할 수 있는 장점이 있다 본 연구에서는 국내 중대형 수자원시설물의 정밀안전모니터링을 위하여 고정산란체 영상레이더 간섭 기법을 영암금호방조제, 영주댐, 소양강댐 등에 적용하여 시계열 변위 분석을 수행하였다. 2014년 11월부터 2022년 3월(현재)까지 획득된 Sentinel-1 SLC(Single Look Complex) 위성자료의 상승(Ascending) 궤도 126장 및 하강(Descending)궤도 187장을 각각 활용하였다. 두 위성궤도를 모두 활용하여 수직, 수평 변위 등 3차원 분석을 수행하였으며, 특히 소양강댐 GPS 관측 자료와 정확도 검증에서 연평균 2mm의 RMSE를 보였다. 이를 통해 위성 원격탐사 기술로도 댐, 보, 방조제와 같은 수자원시설물에 대한 시계열 변위 분석을 통한 댐 안전관리가 가능함을 보여주고 있다. 2025년 발사될 국내 C-밴드 SAR 탑재 수자원위성 개발을 통해 한반도 재방문주기를 단축시킴으로써, 한반도 전역의 수자원시설물 정밀안전진단체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.

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Study on the Diffuse Texture Acquisition of a Real Object (실세계 객체의 디퓨즈 텍스쳐 획득에 관한 연구)

  • Kim, Kang-Yeon;Lee, Jae-Y.;Yoo, Jae-Doug;Lee, Kwan-H.
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2006.02a
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    • pp.1222-1227
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    • 2006
  • 본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.

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Direction detection technique of radioactive contaminants based on rotating collimator (회전형 콜리메이터 기반 방사능 오염원의 방향탐지 기법)

  • Hwang, Young-Gwan;Song, Keun-Young;Lee, Nam-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.11
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    • pp.1519-1527
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    • 2020
  • AGeneral radiation measuring devices have been developed in the form of spatial dose rate detection devices that measure dose rates to radioactive contaminant and 2D or 3D imaging devices for radioactive contamination information. Each of these radiation detection techniques has advantages. The advantages of both detection devices are necessary to minimize personal injury and rapid decontamination in the area of a radioactive accident. In this paper, we proposed a technique that can measure the dose rate and direction information about the radioactive pollutant source in real time using a detection sensor, a rotating body, and a directional shield for radioactive pollutant detection. The rotational-based detection device is configured to check the dose rate and direction using the location information of the rotator and measurement value. We proposed a measurement technique for vertical and horizontal directions through multiple holes. It was confirmed that the measurement error for direction information was less than 1% when detected in the horizontal direction.