The object recognition mechanism of human being is not well understood yet. On research of animal experiment using an ape, however, neurons that respond to simple shape (e.g. circle, triangle, square and so on) were found. And Hypothesis has been set up as human being may recognize object as combination of such simple shapes. That mechanism is called Figure Alphabet Hypothesis, and those simple shapes are called Figure Alphabet. As one way to research object recognition algorithm, we focused attention to this Figure Alphabet Hypothesis. Getting idea from it, we proposed the feature extraction algorithm for object recognition. In this paper, we described recognition of binarized images of multifont alphabet characters by the recognition model which combined three-layered neural network in the feature extraction algorithm. First of all, we calculated the difference between the learning image data set and the template by the feature extraction algorithm. The computed finite difference is a feature quantity of the feature extraction algorithm. We had it input the feature quantity to the neural network model and learn by backpropagation (BP method). We had the recognition model recognize the unknown image data set and found the correct answer rate. To estimate the performance of the contriving recognition model, we had the unknown image data set recognized by a conventional neural network. As a result, the contriving recognition model showed a higher correct answer rate than a conventional neural network model. Therefore the validity of the contriving recognition model could be proved. We'll plan the research a recognition of natural image by the contriving recognition model in the future.
공공도서관의 새로운 역할과 기능에 대한 환경이 높이 요구되는 상황에서 공공도서관의 사용자의 만족도 및 지원성을 높여주는 도구로서 적절한 환경색채계획이 이루어져야 한다고 판단된다. 따라서 공공도서관이 추구하는 역할에 맞춰 지원환경을 높여주는 색채환경을 파악하고 공공도서관 사용자의 색채선호경향을 파악하여 공공도서관 색채환경의 질적 개선을 위한 근거를 마련하고자 한다. 우선, 문헌연구를 통하여 색채의 기능 및 역할, 환경색채에 대하여 고찰하고, 공공도서관 현황분석을 통하여 이론적 배경을 도출하였다. 다음단계는 색채선호경향 설문지 제작을 위한 사전조사로서 2015년 7월 말에서 8월 말까지 부산시 소재 공공 도서관 9곳을 대상으로 환경색채 측색 및 사진촬영, 기록 등 현장조사를 실시하였다. 측색된 총 177개 환경색채와 이의 IRI(Image Research Institute) 색채이미지 스케일 분석 결과를 중심으로 선호경향 측정도구를 제작하였으며 2015년 10월 6일부터 12까지 부산시도서관 이용경험자 총 200명을 대상으로 온라인 조사를 실시하였다. 본 연구의 결과는 향후 공공도서관 사용자의 지원환경 강화를 위한 환경색채계획의 참고자료로서 제공될 수 있으며, 도서관 관련 시설계획 및 리모델링 시, 색채계획의 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.
본 논문은 일정한 출입자가 상시 존재하는 사무실 등과 같은 실내 공간의 영상정보와 온도, 습도 등의 환경정보를 통해서 해당 공간의 상태를 자동으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고 응용프로그램의 구현 및 실험을 목표로 한다. 실제로 모니터링의 목적으로 실내 공간에 CCTV와 같은 무인장비가 구축되어져 영상정보의 자동적 획득은 많이 이루어지고 있다. 이러한 영상정보는 환경정보와의 상관관계를 통해 실내상태를 인식하는 시스템의 구축을 통해서 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 즉 일정 시간이상 동적인 상태가 이루어지지 않을 경우 환경 센서 정보(온도, 습도, 조도)를 분석하여 에어콘, 전등 등을 자동으로 on/off 하도록 하는 제어하도록 함으로서 무인제어를 가능하게 한다. 이를 위해서 온 습도센서를 통해서 입력되는 환경정보를 분석하고 동시에 무선 카메라를 통해서 입력되는 영상의 분석을 통해서 해당 상황을 인식하여 사용자가 설정한 환경변수를 자동 제어하는 시스템을 구현하였다. 실험은 연구실에서 실시하였으며, 움직임이 검출되었거나 일정시간 이상 움직임이 검출되지 않았을 때 자동으로 에어컨, 전등 등을 on/off하는지를 확인한 결과 효율적으로 무인제어가 되는 것으로 나타났다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.249-255
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1999
Water pollution is becoming a serious problem in the populous cities and coastal areas near industrial complex. Sometimes, phytoplankton is considered as the most important element in the coastal environment. Phytoplankton is easily estimated by measuring chlorophyll content in the laboratory. In this study, to build up estimating algorithm of the chlorophyll amount related to the monitoring of coastal environments in Kwangyang bay, the correlationship the respective in situ observed data with Landsat TM and SeaWiFS satellite Image was analyzed. It showed that Landsat TM band 3 image has the highest correlationship with observed data, and based upon this result the monitoring algorithm of chlorophyll in coastal area was extracted. This algorithm will be an important for extracting and controlling environment elements in coastal areas in the future. And it has a significant meaning that it has established a spatial data construction in which satellite image alone could monitor the coastal environment.
It is necessary to improve the exactness and adaptation of the working environment for the intelligent robot system. The vision sensor have been studied for a long time at this points. However, it has many processes and difficulties for the real usages. This paper proposes a visual servoing in the virtual environment to support OLP(Off-Line-Programming) path compensation and supplement the problem of complexity of the old kinematical calibration. Initial robot path could be compensated by pixel differences between real and virtual image. This method removes the varies calibrations and 3D reconstruction process in real working space. To show the validity of the proposed approach, virtual space servoing with stereo camera is carried out with WTK and openGL library for a KUKA-6R manipulator and updated real robot path.
Streetscape plays on important role in urban cities. Characteristics of streets is basically defined by the building facade, signs, plants and paving during the daytime. However at night, street receives a new appearance due to the shop light from the buildings, exterior lightings, signboards and street light, and it creates most of the image of the streets. This study aims to analyze the luminous environment and its subjective image of two different pedestrian's commercial streets. Insa-dong street and Myungdong street were chosen for the study. Horizontal illuminance and luminance on building surface, advertisement billboards and pedestrian road were measured. Thirty students were asked to rate the five scaled questionnaire on their subjective images of the streets. Statistical analysis including profile, correlation and T-test are conducted and some findings are discussed
This research is aim to analyze of changing landscape and according to phenological cycle from image information of coastal environment obtained by multi-media were analyzed by camera and satellite image. The digital camera and satellite image were used for tidal flat vegetation monitoring during the construction of Sihwa lake. The vegetation type and phenological cycle of Sihwa tidal flat have been changed with the Sihwa lake ecosystem. The environment changes of Sihwa tidal flat area and ecological change were analyzed by field work digital camera images and satellite images. The airborne, UAV and satellite images were classified with the changed elements of coastal ecological environment and tidal flat vegetation monitoring carried out the changed area and shape of vegetation distribution with time series images.
In the ground environment, mobile robot research uses sensors such as GPS and optical cameras to localize surrounding landmarks and to estimate the position of the robot. However, an underwater environment restricts the use of sensors such as optical cameras and GPS. Also, unlike the ground environment, it is difficult to make a continuous observation of landmarks for location estimation. So, in underwater research, artificial markers are installed to generate a strong and lasting landmark. When artificial markers are acquired with an underwater sonar sensor, different types of noise are caused in the underwater sonar image. This noise is one of the factors that reduces object detection performance. This paper aims to improve object detection performance through distortion and rotation augmentation of training data. Object detection is detected using a Faster R-CNN.
본 논문에서는 이미지(image) 합성을 하되 일반적인 환경이 아닌 바다. 호수 등을 포함하고 있는 영상에 다른 하나의 객체를 합성시키기 위한 물결 영상 기반 디지털 이미지 합성 프로세스를 제안한다. 즉 타겟(target) 이미지가 일반적 환경이 아닌 물결을 묘사한 영상인 경우 다른 객체 이미지를 합성시켜 타겟 이미지의 물결에 비춰진 객체의 모습이나 물 안에 있는 객체의 모습을 묘사하며 이를 위한 합성 알고리즘을 제안한다. 물결 부분에 이미지를 합성하기 위해 먼저 Shape-from-shading 기법을 사용하여 2차원 물결영상으로부터 3차원 정보를 추출하여 그 형상을 복원한다. 그리고 추출된 노말 정보를 적용하여 물결에 합성 될 영역을 알맞게 변형시킨다. 마지막으로 합성할 영역을 타겟 이미지의 물결에 옮겨놓는 합성과정을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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