The paper presents a feature recognition and segmentation method for surface approximation in reverse engineering. Efficient digitizing plays an important role in constructing a computational surface model from a physical part-surface without its CAD model on hand. Depending on its measuring source (e.g., touch probe or structured light), each digitizing method has its own strengths and weaknesses in terms of speed and accuracy. The final goal of the research focuses on an integration of two different digitizing methods: measuring by the structured light and that by the touch probe. Gathering bulk of digitized points (j.e., cloud-of-points) by use of a laser scanning system, we construct a coarse surface model directly from the cloud-of-points, followed by the segmentation process where we utilize the z-map filleting & differencing to trace out feature boundary curves. The feature boundary curves and the approximate surface model could be inputs to further digitizing by a scanning touch probe. Finally, more accurate measuring points within the boundary curves can be obtained to construct a finer surface model.
In this paper, we will present a method to detect human hand and recognize hand gesture. For detecting the hand region, we use the feature of human skin color and hand feature (with boundary complexity) to detect the hand region from the input image; and use algorithm of optical flow to track the hand movement. Hand gesture recognition is composed of two parts: 1. Posture recognition and 2. Motion recognition, for describing the hand posture feature, we employ the Fourier descriptor method because it's rotation invariant. And we employ PCA method to extract the feature among gesture frames sequences. The HMM method will finally be used to recognize these feature to make a final decision of a hand gesture. Through the experiment, we can see that our proposed method can achieve 99% recognition rate at environment with simple background and no face region together, and reduce to 89.5% at the environment with complex background and with face region. These results can illustrate that the proposed algorithm can be applied as a production.
본 논문에서는 대상지역에 대한 영상을 다양한 가중치의 조합의 경우를 고려하여 객체 단위로 분할하게 되며 분할된 객체에 대하여 상호관계를 분석하여 수치적으로 표현하였다. 또한 최종적인 객체 기반영상분류에서 높은 정확도를 확보할 수 있는 가중치의 조합을 산정하였다. 연구에 사용된 영상은 Landsat-7/ETM 영상으로 대상 지역의 면적은 $11{\times}14$ Km이며 밴드 2, 3, 4의 조합을 사용하였다. 객체 간 계산은 Moran's I와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하였다. 대상지역에 대하여 총 75개의 가중치 조합을 사용하여 75개의 객체 분할 영상을 생성하였다. 객체 분할 영상 중에 최종적인 영상 분류 시 높은 정확도가 예상되는 가중치 조합, 중간 정도 정확도가 예상되는 가중치 조합 그리고 낮은 정도 정확도가 예상되는 가중치 조합을 7개 선택하여 최종적인 객체기반 영상분류를 시행하고 그 정확도를 비교하였다. 정확도의 비교 결과, 가장 높은 정확도가 예상되는 가중치 조합의 객체 분할 영상의 경우 객체 기반 영상 분류 시 85% 이상의 정확도를 나타내었으며 반대로 낮은 경우는 분류 시 50% 정도의 분류 정확도를 나타내었다.
A human sign language is generally composed of both static and dynamic gestures. Each gesture is represented by a hand shape, its position, and hand movement (for a dynamic gesture). One of the problems found in automated sign language translation is on segmenting a hand movement that is part of a transitional movement from one hand gesture to another. This transitional gesture conveys no meaning, but serves as a connecting period between two consecutive gestures. Based on the observation that many dynamic gestures as appeared in Thai sign language dictionary are of quasi-periodic nature, a method was developed to differentiate between a (meaningful) dynamic gesture and a transitional movement. However, there are some meaningful dynamic gestures that are of non-periodic nature. Those gestures cannot be distinguished from a transitional movement by using the signal quasi-periodicity. This paper proposes a hybrid method using a combination of the periodicity-based gesture segmentation method with a HMM-based gesture classifier. The HMM classifier is used here to detect dynamic signs of non-periodic nature. Combined with the periodic-based gesture segmentation method, this hybrid scheme can be used to identify segments of a transitional movement. In addition, due to the use of quasi-periodic nature of many dynamic sign gestures, dimensionality of the HMM part of the proposed method is significantly reduced, resulting in computational saving as compared with a standard HMM-based method. Through experiment with real measurement, the proposed method's recognition performance is reported.
Kim, Jung-Bae;Park, Kwang-Hyun;Bang, Won-Chul;Z.Zenn Bien;Kim, Jong-Sung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.105.2-105
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2001
This paper studies continuous Korean Sign Language (KSL) recognition using color vision. In recognizing gesture words such as sign language, it is a very difficult to segment a continuous sign into individual sign words since the patterns are very complicated and diverse. To solve this problem, we disassemble the KSL into 18 hand motion classes according to their patterns and represent the sign words as some combination of hand motions. Observing the speed and the change of speed of hand motion and using state automata, we reject unintentional gesture motions such as preparatory motion and meaningless movement between sign words. To recognize 18 hand motion classes we adopt Hidden Markov Model (HMM). Using these methods, we recognize 5 KSL sentences and obtain 94% recognition ratio.
This study aimed to classify the hand types of adult males aged 20 to 69 years using three-dimensional measurement data from the 2020 8th Korean Anthropometric Survey, the latest measurement data from the National Institute of Standards and Technology Size Korea, and explore the characteristics of each type. Through this, I aimed to draw implications for the development of work gloves. The factors that make up an adult male's hand were categorized into hand and finger thickness factors, palm length factors, and finger length factors. Adult male hands were categorized into four types: small, thin hands and long fingers; thick, long fingers; medium, short hands and fingers; and large, thin, short fingers. The analysis showed that the younger the age, the more slender and long the hands and fingers, and as age increased, hands and fingers became shorter and thicker. Implications for the development of work gloves included the need for size segmentation based on the age of the work glove user, changes in the way glove dimensions are set based on hand length and hand circumference, and the need to segment gloves by the type of work. Hand typing in future research should be done according to occupational groups, and glove patterns should be developed for each type of work based on the results of this study.
This research compares the difference of each preference segments' subjective hands and sensibilities in order to analyze the correlations among preference, subjective hands, and sensibilities. Preference segments were classified into wool, acrylic, and long stitch length-preferred clusters in previous research. To evaluate the subjective hands and sensibilities of knit fabrics, the 20's and 30's women rated twelve knit fabrics by touching, using a questionnaire with a seven-point semantic differential scale. These twelve knit fabrics were differentiated by controlling the mixture ratio and stitch length using a computer-controlled automatic flat knit machine. The difference of each preference segments' subjective hands and sensibilities was determined using the conjoint analysis. The clusters perceived the subjective hands and sensibilities differently according to preferred constituent characteristics. There was no correlation between surface unevenness and preference in wool-preferred cluster, while there were negative correlations in other clusters. The acrylic-preferred cluster had a preference in coolness compared to other clusters; in addition, the long stitch-preferred cluster preferred flexibility/bulkiness and extensibility than the others. All clusters preferred modem and natural sensibilities that were caused by different constituent characteristics of knit fabrics.
The purpose of this study was to observe premium handbag users who are 20 to 30 year old of age, to determine purchase behavior and design preference of handbags by lifestyle and age variable to help market segmentation. A survey instrument was used. A sample was selected by quota sampling method from 20 to 30 aged Korean women, and reliable 538 data were analyzed by SPSS. Cluster type towards lifestyle and age were independent variable. There are two types of lifestyle clusters toward luxury handbags; Strongly favored and weakly favored group toward luxury handbags. Strongly favored group of luxury goods considered more brand, country of origin, and trend, while young people considered more new arrival of design in purchase of products. Preferred design type of hand bag was statistically associated with age variable. 20s consumers preferred shopper bag style and big size of handbags. Leather was preferred by the group of the strongly favored luxury goods. Through this research finding, we hope handbag brand market segmentation will be based on lifestyle and age variable to reflect customer's demand.
본 논문에서는 수화를 의사소통 수단으로 사용하는 청각 장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 모바일 수화 인식 시스템을 다룬다. 개발된 시스템은 모자에 부착된 카메라와 손목에 착용한 가속도 센서를 통해 사용자의 수화 동작을 관찰하는데, 모바일 환경에서 실제 적용할 수 있도록 조명 변화에 둔감하고 실시간 처리가 가능하도록 개발하였다. 이를 위해 조명 변화에 강인한 손 영역 분할 방법을 제안하고 추출된 손 영역 정보를 히든 마르코프 모델의 입력으로 사용하여 연속적인 수화에 대해 99.07%의 단어 정확도를 얻었다.
본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리(Postprocessing)에 관한 연구이다. 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하고, 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있는 대량의 합성용 운율데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 보정된 데이터의 특징벡터를 다층 신경회로망(MLP: Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, 자동 분절 결과와 MLP 기반 후처리를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 우선, 특징벡터 set은 음성학적 지식이 최대한 반영되도록 선정되었다. 그리고, 경계를 추출하기 위해서 비선형 패턴분리에 탁월한 성능을 보이는 MLP를 이용한다. MLP는 매우 다양하게 나타나는 음소 경계간 음성학적 특징을 단시간 내에 적용할 수 있기 때문이다. 마지막으로, 음운환경별로 특징 벡터가 적용되는 제안된 후처리 알고리즘을 이용하여 자동 분절의 경계 오류에 대한 보상이 이루어진다. 문장 단위로 발화된 합성용 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보다 약 19.9%의 향상된 성능을 보였으며, 절대오류 (|Hand label position-Auto label position|)는 약 28.6% 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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