패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.
본 연구는 '금속이 차갑게 느껴지는 이유'를 설명하는 소집단 활동 과정에서 열화상 사진기로 열전도 현상을 시각화한 자료가 초등학생에게 미치는 교육적 효과에 대해서 알아보고자 하였다. 연구를 위해 초등 5학년 4명을 대상으로 '온도와 열' 단원 학습 전후에 사전 사후 심층면담을 진행하였다. 또한 '금속이 차갑게 느껴지는 이유'를 설명하는 추가 차시 수업의 소집단 활동 과정에서 녹화 및 녹음 자료, 학생들의 활동지, 연구자의 연구일지 등을 수집하여, 비교⋅검토하였다. 연구 결과 열화상 사진기로 열전도 현상을 시각화한 자료는 호기심을 유발하고 정교한 관찰 및 통합적 사고의 기회를 제공하였다. 또한 열전도 현상을 시각화한 자료는 학생들의 소집단 활동 과정에서 활발한 의사소통을 위한 해석과 반박의 근거자료로 사용되었다. 학생들은 열화상 동영상 자료를 바탕으로 하는 소집단 토론 과정을 통해 비과학적 신념을 변화시키고 지식을 정교화하였으며 이를 바탕으로 각자의 정신모형을 발달시켰다.
The latest scientific highlights obtained with the Subaru telescope are given together with its current status and on-going instrumentation. We have been successfully operating the telescope and 8 observatory instruments (including an adaptive optics system) since January 1999, when the first light was accomplished. Open-use of Subaru began in December 2000. Subaru has a unique capability of its prime focus among other 8-10 meter class telescopes and has an excellent imaging performance as a result of its sophisticated active optics combined with the high stability of the sky at Mauna Kea. Scientific highlights are given on the discoveries of the most distant galaxies, spiral structure on a protoplanetary disk around AB Aur, and planetesimal belts in the debris disk around $\beta$ Pic. Brief summaries are given for three new instruments: the Multi-Object Infrared Camera and Spectrograph (MOIRCS), 188 element adaptive optics system, and Fiber Multi-Object Spectrograph (FMOS)
본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
There has been increasing attention about the prevention and counter-measure of disasters. Particularly, for the case of fire disaster, early detection reduces the damage caused by fire significantly and effective detection method is important. Since most existing detectors need to be located at a close distance to fire, analyzing camera images to find fire becomes active research topic. In this paper, we analyze the color characteristics of fire images in various color spaces and report the experimental detection results. The best result is 77.8% success rate in YIQ space.
본 논문에서는 비디오 지리정보시스템 구축을 위해 특징점을 이용한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 특징점을 이용한 객체 추적 알고리즘은 카메라의 움직임이 배제된, 즉 배경이 고정된 영상에서 객체의 특성을 이용한 방식으로, 운행중인 차량에 부착된 카메라에서 획득한 영상에서는 배경이 움직이므로 객체를 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 연속된 카메라 영상에서 모션벡터를 이용해 시간에 따른 객체의 변화율을 유도하고 유도된 변화율을 이용하여 객체 추적 알고리즘을 제안한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.61-69
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2007
In this paper, we developed not only a reliable sound localization system including a VAD(Voice Activity Detection) component using three microphones but also a face tracking system using a vision camera. Moreover, we proposed a way to integrate three systems in the human-robot interaction to compensate errors in the localization of a speaker and to reject unnecessary speech or noise signals entering from undesired directions effectively. For the purpose of verifying our system's performances, we installed the proposed audio-visual system in a prototype robot, called IROBAA(Intelligent ROBot for Active Audition), and demonstrated how to integrate the audio-visual system.
To study kinematics of solar prominences, we have made Ha spectrographic study of an eruptive prominence which appeared on the 27th of August, 1992 with a position angle of 270 deg. The observation was carried out by a Littrow type spectrograph and a G1 CCD camera attached to the 25cm coronagraph at Norikura Coronal Station. In taking the spectral data the slit was placed in parallel to the solar limb at 7 different heights, each being separated by 5 arcsec with a time step of 30 sec. The observed eruptive prominence shows a wide range of line of sight Doppler velocity, spanning from $V_{dopp}=-17.5km/s\;to\;V_{dopp}=58.2km/s$. It is also found that the velocity increases with height at the rate of ${\Delta}V= 0.86 km/s/arcsec$.
Kim, Wan-Cheol;Hwang, Cheol-Ho;Park, Su-Hyeon;Lee, Jang-Myung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.41.3-41
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2002
Motion estimation using Full-Search(FS) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data because these schemes suffer the heavy computational load. When the image size of moving object is changed in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object may decline with these methods because of the shortage of active handling. In this paper, the variable-representative block that can reduce a lot of data computations, is defined and optimized by changing the size of representative block accor...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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