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.
The purpose of this research is to develop the Automatic Fingerprint Verfication System by digital computer based on specially in PC level. Fingerprint is used as means of personal identity verification in view of that it has the high reliability and safety. Fingerprint pattern recognition algorithm is constitute of 3 stages, namely of the preprocessing, the feature extraction and the recognition. The preprocessing stage includes smoothing, binarization, thinning and restoration. The feature extraction stage includes the extraction of minutiae and its features. The recognition stage includes the registration and the matching score calculation which measures the similarity between two images. Tests for this study with 325 pairs of fingerprint resulted in 100% of separation which which in turn is turned out to be the reliability of this algorithm.
This paper presents machine vision technique with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering, that is, the optical centers of lens elements are not strictly collinear. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing.
The pattern recognition of automobile and parking line for the automatic car parking system was processed based on statistical method for reducing the processing time. The command of driving for parking at the vacant parking lot was transmitted from processor to motor driven actuator using direct sequence spread spectrum communication, which enables the multiple transmission in CAN(controller area network). The test-bed which has CCD camera, processor, radio transceiver and FPGA was implemented and demonstrated to be operated well.
Recent linguistic researches have brought into focus the relations between prosodic structures and syntactic, semantic or phonological structures. Most of them prove that prosodic information is available for understanding syntactic, semantic and discourse structures. But this result has not been integrated yet into recent Korean speech recognition or understanding systems. This study, as a part of integrating prosodic information into the speech recognition system, proposes an automatic detection technique of Korean accentual phrase boundaries by using one-stage DP, and the normalized pitch pattern. For making the normalized pitch pattern, this study proposes a method of modified normalization for Korean spoken language. For the experiment, this study employs 192 sentential speech data of 12 men's voice spoken in standard Korean, in which 720 accentual phrases are included, and 74.4% of the accentual phrase boundaries are correctly detected while 14.7% are the false detection rate.
Automatic pattern recognition using computers has manu potential applications. In many cases successful automatic pattern recognition procedures require an analysis of texture of a picture by a conventional digital computer: but this involves a type af computing that is at the present time extremely time-consuming and thus very expensive. In response to this situation, TEXAC was designed and built which is capable of most whole picture operations at a rapid television rate of 1/30th of a second. The results of operations are displayed continuously on color and black-and-white television monitors. The paper presents the architecture of the TEXAC, the picture processing language developed and some of the results of TEXAC whole picture operations.
이 논문에서는 위상회전에 의한 오목구조의 짐출로서 필기체 한글을 인식하는 한 방법을 검토한다. 문자 Pattern를 오목구조적인 기본 Segment로 분해하여 집합으로 분류하고, 그들 집함에 대한 각 Segment의 폐상태와 위상특징을 logic으로 표현한다. 다음 그들 logic pattern의 위상회전으로서 오목구조의 topological성질과 위상특징을 검출하여 문자를 결정한다. 이 방법은 필기체의 변화와 문자의 대소, 경사 띤 위치 변위에 대한 식별의 유연성을 가지며, 인식율이 높다. In this paper, a method is proposed for the recognition of hand-written Hangeul. This is peiformed by extraction of the concave structural segments by phase rotation. Character patterns can be decomposed into the fundamental concave structural segments which are also categorized into segment sects, and the closure and phase features of each segment in set is represented by logics. By rotating the logic pattern, the topological and phase features of segment are extracted for the reliable recognition of the character. It is also evaluated that this method applies to a wide variety of shape, position and declination of the character.
간판인식은 관광지의 간판을 자동 인식하여 외국인 또는 외지인에게 편리한 관광 정보제공을 목적으로 연구되고 있다. 간판 인식 연구에서는 인식기의 훈련과 객관적인 성능 측정을 위해 간판영상 데이터베이스가 필수적이다. 이 논문은 전주 한옥마을을 대상으로 수집한 간판영상 데이터베이스에 대해 기술한다. 총 45개의 서로 다른 간판에 대해 각각 50개씩 영상을 다양한 조건에서 획득하였다. 이 데이터베이스는 패턴 인식 분야 연구를 위한 중요한 콘텐츠 이다.
Sounds based machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically faults or damages on machines using the sounds emitted by these machines. Conventional methods that use mathematical models have been found inaccurate because of the complexity of the industry machinery systems and the obvious existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We present here an automatic fault diagnosis system of hand drills using discrete wavelet transform (DWT) and pattern recognition techniques such as principal component analysis (PCA) and artificial neural networks (ANN). The diagnosis system consists of three steps. Because of the presence of many noisy patterns in our signals, we first conduct a filtering analysis based on DWT. Second, the wavelet coefficients of the filtered signals are extracted as our features for the pattern recognition part. Third, PCA is performed over the wavelet coefficients in order to reduce the dimensionality of the feature vectors. Finally, the very first principal components are used as the inputs of an ANN based classifier to detect the wear on the drills. The results show that the proposed DWT-PCA-ANN method can be used for the sounds based automated diagnosis system.
The purpose of this research is to develop the pattern recognition algorithm based on smart camera for inspection automation, and including external surface state of molding parts or optical parts. By performance verification, this development can be applied to establish for existing reflex data because inputting surface badness degree of scratch's standard specification condition directly. And it is pdssible to distinguish from schedule error of badness product and normalcy product within schedule extent after calculating the error comparing actuality measurement reflex data and standard reflex data mutually. The proposed technology cab be applied to test for masearing of the smallest 10 pixel unit. It is illustrated the relibility pf proposed technology by an experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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