최근 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 분야의 급속한 발전과 하드웨어의 우수한 성능으로 인해 3차원 모델링 기술 또한 급속히 발전 되었다. 그리고 다양한 3D 컨텐츠들의 등장으로 3차원 모델링 기술의 수요가 더욱 많아지고 그 질 또한 높아지고 있다. 3D 얼굴 모델은 이러한 컨텐츠들에 폭 넓게 적용될 수 있어 활용성이 높다. 본 논문에서는 주어진 한 장의 2D 정면 얼굴 영상으로부터 3D 얼굴을 모델링하는 방법을 제안한다. 이를 위해 다수의 정점으로 구성된 3D 일반 얼굴 모델을 입력 얼굴 영상과의 대응관계를 통해 변형하여 3D 얼굴을 모델링한다. 우선 AAM을 이용하여 입력된 얼굴 영상에서 특징점을 추출한다. 그리고 추출된 특징점만으로 직관적인 모델을 변형하기 위해 메쉬 워핑을 적용한다. 여기에 얼굴의 깊이 정보를 유도하기 위하여 한 장의 정면 얼굴 영상을 활용한 명도 변화 기반의 깊이 값의 추출을 시도한다. 이러한 과정을 통해 경제적으로 부담되지 않으며 사용 환경에 대한 제한이 적어 보편적으로 활용될 수 있는 3D 얼굴 모델링 방법을 구현하고 그 타당성을 실험으로 보인다.
곡률, 두께, 굴절률 오차와 같은 광축대칭 오차요인들 때문에 상면이 이동하는 디지털 카메라용 줌렌즈 광학계에서 보상자를 이동시켜서 상면을 고정시키는 조건을 가우스 괄호법을 이용하여 유도하였다. 그리고 줌렌즈 광학계의 일반적인 세 가지 형태(3군, 4군, 5군 줌렌즈)를 사용하여 이 조건의 타당성을 검증하였다. 이러한 줌렌즈 형태에서 각 면의 곡률, 두께, 굴절률 등을 공차 내에서 Monte Carlo 방법에 따라 임의로 변화시켰을 때, 보상자의 이동량의 분포가 정규분포를 이루는 것을 확인하였다. 그리고 이로부터 공정능력을 계산하여 보상자의 최대 이동량에서 이에 따른 불량률을 이론적으로 예측하는 방법을 제시하였다.
Although crack on concrete exists from its early formation, crack requires attention as it affects stiffness of structure and can lead demolition of structure as it grows. Detecting cracks on concrete is needed to take action prior to performance degradation of structure, and deep learning can be utilized for it. In this study, transfer learning, one of the deep learning techniques, was used to detect the crack, as the amount of crack's image data was limited. Pre-trained Inception-v3 was applied as a base model for the transfer learning. Web scrapping was utilized to fetch images of concrete wall with or without crack from web. In the recognition of crack, image post-process including changing size or removing color were applied. In the visualization of crack, source images divided into 30px, 50px or 100px size were used as input data, and different numbers of input data per category were applied for each case. With the results of visualized crack image, false positive and false negative errors were examined. Highest accuracy for the recognizing crack was achieved when the source images were adjusted into 224px size under gray-scale. In visualization, the result using 50 data per category under 100px interval size showed the smallest error. With regard to the false positive error, the best result was obtained using 400 data per category, and regarding to the false negative error, the case using 50 data per category showed the best result.
현재 수중 촬영을 통해 물속이나 바다 속을 촬영하려는 수요는 매우 빠르게 늘어나고 있다. 방송용 수중 촬영, 레저 및 스포츠용, 군사 및 작전용 등 그 적용 범위 또한 빠르게 늘어나고 있다. 그중 특별히 우리는 선박 선저에 부착된 해양 생물들을 촬영하고 검사하기 위해 수중 드론에 사용 될 최적의 카메라를 선정한다. 3대의 카메라들을 성능적으로 비교하는데 수중 촬영이라는 특별한 상황에서 객관적 기준, 주관적 기준을 사용하여 비교 및 평가한다. 본 연구는 수중 촬영이라는 특이한 상황에서 카메라의 해상도와 같은 성능적 기준이 객관적 기준과 주관적 기준에도 부합하는지를 확인한다. 그리고 훌륭한 화질 제공에는 영상을 보정하는 필터 외에도 적절한 카메라 선정이 중요하다는 점을 보여준다. 이 연구 후에도 좀 더 다양한 카메라들을 이용한 연구를 통해서 수중 촬영용 카메라 화질 비교의 적절한 기준을 제시해 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 판넬형 공장 지붕의 드론 촬영 이미지를 분석해 볼트의 이상 탐지를 수행하는 시스템을 제안한다. 지붕의 점검은 현재 점검자가 직접 지붕 위로 올라가 점검을 진행한다. 하지만 고소 작업 환경으로 인한 안전사고가 지속해서 발생하고 있어 새로운 대안이 필요하다. 이에, 최근 위험 환경의 점검 방안의 대안으로 대두되는 드론 촬영의 결과물을 딥러닝을 이용해 이상 볼트의 위치를 찾아내는 방안을 통해 손쉽게 점검할 수 있도록 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 시스템은 촬영된 드론 이미지를 볼트캡이 풀려있는 상황에 대한 샘플 이미지를 사용해 스캐닝을 진행한다. 더 나아가 스캔 된 위치에 대해 AI를 사용해 판별해 정확하게 볼트 이상 여부를 판별한다. 본 연구에서 사용한 AI는 VGGNet 기반으로 정확도 99%의 테스트 결과를 보였다.
Objective: The purpose of this study was to compare concurrent validity and test-retest reliability based on Craniovertebral angle of 'Angles video goniometer', a smart phone application for convenient range of motion measurement, and 'Image J', an analysis software with high reliability and validity. This was conducted to find out whether 'Angle video goniometer' can be used clinically. Design: Cross-sectional study Methods: Fifty subjects were imaged laterally, and the angle of the head and spine was measured using Image J and the Angles video goniometer, respectively, in a resting posture and a chin in posture. The level of concurrent validity between the two measurement methods and the level of inter-rater reliability and intra-rater reliability were analyzed. Results: For forty participants, the concurrent validity between Image J and Angles video goniometer showed very high validity with ICC of 0.997(0.995~0.999) and 0.994(0.994~0.998), CVME% 0.71~0.72%, SEM% 0.31~0.34, MDC% 0.86~0.94. The test-retest intra-rater reliability showed very high reliability ICC 0.994(0.991~0.996), CVME% 0.71%, SEM% 0.31~0.43, MDC% 0.86~1.19%. The test-retest inter-rater showed very high reliability ICC 0.995(0.992~0.997), CVME% 0.71%, SEM% 0.43~0.59%, MDC% 1.20~1.62% Conclusions: Angles video goniometer', a smartphone application, is a device with very high reliability and validity for craniovertebral angle measurement in healthy adults, and it is a device that can be easily used in clinical practice.
현재의 영상 감시 및 기록 시스템은 감시 영역 내 감시대상의 출현여부와 상관없이 감시카메라에 담기는 전체영상을 일관적으로 저장, 기록함으로써 데이터량이 방대한데 비해 그 가운데 정사 필요한 정보에 대한 량은 적다 하겠다. 배경영역 범위가 고정되어 있는 감시영상시스템에서 배경영상이 실제적인 감시대상에 대한 정보가 담긴 관심영역과 동일한 등급의 정보로 취급되어 기록이 됨으로써 데이터량에 비해 현장 감시효과를 제대로 보지 못하고 있는 것이다. 따라서, 감시 영역 내에서 관심영역에 대한 효율적인 정보의 기록과 보다 정확히 감시대상에 대한 영상을 획득하는 것이 감시영상시스템에서의 목표라 하겠다. 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결하기 위해 감시영상으로부터 관심영역을 구분해내고 그 중요도에 따른 압축효율을 달리 함으로써 이를 구현할 수 있도록 하였다. 중요도를 결정하는 특성으로 관심영역을 무엇으로 할 것인가에 따라 감시영상을 영역별로 몇 단계의 블록으로 나누고 각 블록에 대해 해상도를 달리하여 중요도가 높은 관심영역 일수록 고해상의 영상을 획득하고 중요도가 낮을수록 저해상의 영상으로 처리하고 압축품질 또한 중요도가 놀은 관심영역일수록 압축품질은 높이고 중요도가 낮은 관심영 역일수록 압축률을 높임으로써 감시영상 정보의 감을 최적화 함은 물론 효율적인 감시 및 기록이 가능하도록 하였다.
Kim, Woo-Kyoung;Hyun, Woong-Keun;Park, Jea-Yong;Yoon, In-Mo;Jung, Y.K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1430-1434
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2004
Recently, Virtual reality parts is applied in various fields of industry. In this paper we developed basic components for virtual robot control system interfaced with real environment. For this, a real robot with virtual interface module is developed and virtual robot of similar image with real robot is created by putting on 3D graphic texture to the real robot. To build an unknown environment to be linked with virtual environment, we proposed a hough transformation based algorithm. Our proposed algorithm consists of navigation module by using fuzzy engine and map building module. Experiments using a developed robot illustrate the method.
This paper presents a method to segment wafer ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of the semiconductor process. The active multiple templates matching method is suggested to search ID areas on wafers and segment them into meaningful regions and it would have been impossible to recognize characters using general OCR algorithms. This active template model is designed by applying a snake model that is used for active contour tracking. Active multiple template model searches character areas and segments them into single characters optimally, tracking each character that can vary in a flexible manner according to string configurations. Applying active multiple templates, the optimization of the snake energy is done using Greedy algorithm, to maximize its efficiency by automatically controlling each template gap. These vary according to the configuration of character string. Experimental results using wafer images from real FA environment are presented.
In this paper, we describe implementation of efficient wavelet image compression and decompression system for DVR(Digital Video Recoder). We used various methods to remove time redundancy, spatial redundancy and statistical redundancy of video camera inputs. Motion detection, wavelet transform, RLC(Run Length Coding) and huffman coding techniques are combined for efficient compression / decompression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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