• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제16권6호
• /
• pp.110-116
• /
• 2007

This paper presents a new technique to implement the real-time recognition for shapes and model number of parts based on an active vision approach. The main focus of this paper is to apply a technique of 3D object recognition for non-contacting inspection of the shape and the external form state of precision parts based on the pattern recognition. In the field of computer vision, there have been many kinds of object recognition approaches. And most of these approaches focus on a method of recognition using a given input image (passive vision). It is, however, hard to recognize an object from model objects that have similar aspects each other. Recently, it has been perceived that an active vision is one of hopeful approaches to realize a robust object recognition system. The performance is illustrated by experiment for several parts and models.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권2호
• /
• pp.82-92
• /
• 2007

본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.1-9
• /
• 2015

In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.591-594
• /
• 2000

This paper describes a research work of developing a computer-aided design of product with bending and piercing for progressive working. An approach to the system for progressive working is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and is composed of four main modules, which are input and shape treatment, flat pattern layout, strip layout and die layout module. Based on knowledge-based rules, the system is designed by considering several factors such as radius and angle of bend, material and thickness of product, complexities of blank geometry and punch profile, bending sequence, and availability of press. Strip layout drawing generated by the piercing processes with punch profiles divided into for external area is simulated in 3-D graphic forms, including bending sequences for the product with piercing and bending. Results obtained using the modules enable the manufacturer for progressive working of electronic products to be more efficient in this field.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제11권6호
• /
• pp.1857-1862
• /
• 2016

Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.347-352
• /
• 2007

건설 산업의 숙련공 부족현상, 고령화 문제, 임금 상승으로 인한 채산성 악화, 품질의 균일성 및 안전성 확보 등은 향후 국내 건설 산업이 해결해야 할 당면 과제이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 기술적인 접근방법으로써 국${\cdot}$내외에서는 건설 자동화에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며, 최근 국내에서는 토공사 작업의 안전성을 확보하기 위해 백호(backhoe)를 대상으로 지능형 굴삭로봇을 개발하기 위한 연구가 진행 중에 있다. 본 연구에서는 지능형 굴삭 로봇을 개발하기 위해 필수적으로 요구되는 기반기술 중 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동산출을 위한 최신 요소기술을 분석하고 최적 대안을 제시하였으며, 이를 위해 국내외 문헌고찰 및 다양한 최신요소 기술의 분석을 통해 지반형상을 실시간으로 인식할 수 있는 5가지 요소기술들에 대한 분석을 선행하였다. 또한 로컬영역의 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동 산출을 위해 3차원 모델링 장비가 갖추어야할 주요 고려요소를 분석하고, AHP 기법을 이용하여 주요 고려요소별 가중치를 산정하고 각 요소기술별 선호지수를 도출하였다. 도출된 선호지수를 바탕으로 최신 요소기술 간의 우선순위를 선정함으로써 3차원 모델링 장비에 적용 가능한 최적 대안을 선정하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권9호
• /
• pp.885-893
• /
• 2003

본 논문은 3차원 얼굴영상으로부터 얼굴의 구성 요소 중의 하나인 코의 종단면과 횡단면을 이용한 특징값과 얼굴의 다를 구성 요소들로부터 구해진 특징값을 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리듬을 제안한다. 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출 및 얼굴의 최고점인 코끝을 찾은 후, 3차원 영상으로부터 얼굴의 주요 특징영역인 코 정보와 얼굴의 종단면 및 횡단면의 정보를 이용하여 회전 보상 전, 후의 특징값을 구한다. 코의 최고점, 코와 이마 사이의 미간점, 코의 밑점, 그리고 코의 앙쪽 끝점을 탐색하여 코의 종단면과 횡단면을 기준으로 한 면적, 깊이, 각도, 체적, 그리고 눈과 입의 간격을 특징값으로 사용하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이타 베이스에 대하여 각각 두 개의 깊이 데이타에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험결과 임계 순위 값 5위 이내의 인식률이 95.5%로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.1564-1572
• /
• 2011

본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.474-483
• /
• 2004

본 논문에서는 3차원 정면 얼굴 영상으로부터 추출된 프로파일(profile) 영상을 깊이 정보가 반영된 가중치 하우스도르프 거리(weighted hausdorff distance-WHD)를 이용하여 두 영상을 비교하는 인식 알고리즘을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 2차원과 달리, 깊이 정보를 가지고 있으므로 사람 얼굴의 프로파일 영상을 보다 정확하게 그리고 다양한 얼굴 위치에서 추출되어 질 수 있다. 코는 얼굴에서 가장 돌출된 형상을 가지고 있으므로, 3차원 데이터의 깊이 값을 평균을 이용한 반복 선택 방법을 사용하여 코의 정점 위치를 찾는다. 이를 기준점으로 수직성분들의 깊이 값을 2차원 평면으로 나타내면 프로파일 영상이 추출된다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해, 깊이정보를 가중치로 사용한 WHD방법으로서 두 프로파일 영상의 거리비교는 Ll을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로, 인식률은 5위 이내가 94.3%의 인식률을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권1호
• /
• pp.13-20
• /
• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.