본 논문에서는 수중로봇에 쓰일 수 있는 카메라 영상을 기반으로 하는 인공표식물의 인식 및 추종 기법을 제안한다. 문제를 풀기 위해 제안된 방법은 인식과 추종의 두 개의 단계로 이루어져 있으며 인식단계에서는 물체의 외형에 관한 특징을 분석한 후 비선형 최적화 알고리즘을 통하여 알맞은 목표물로 분류한다. 이 후 추종 단계에서는 분류된 목표물에서 색깔 히스토그램을 추출한 후 meanshift 추종 법을 이용하여 지속적으로 추종하는 방법을 택하였다. 히스토그램 매칭 시에는 Bhattacharyya 거리를 계산하는 방법을 이용하였다. 결과적으로 제안하는 접근법은 수중로봇의 영상처리 분야에 다음과 같은 공헌을 할 것으로 기대한다. 1) 제안하는 방법은 카메라의 움직임으로 생기는 물체의 자세변화나 크기 변화에도 강인하게 대처할 수 있으며 2) 카메라 센서를 통한 방법이므로 초음파 센서 등의 기기들에 비하여 가격 경쟁력이 우수하다. 3) 또한 본 논문에서는 일반적으로 많이 쓰이는 특징 점을 기반으로 한 방법이 탁도 변화에서는 형태를 기반으로 한 방법보다 열등할 수 있음을 실험을 통하여 보였다. 4) 마지막으로 제안된 방법의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 수치적으로 검증해 보았다.
This paper deals with an input device without the touch. The existing touch screens have some problems such as the week durability by frequent contact and the high cost by complex hardware configuration. In this paper, a non-touch input device is proposed to overcome these problems. The proposed method uses a skin color generated by the HCbCr color model and a hand region obtained by the labeling technique. In Addition, the skeleton model is employed to improve the recognition performance of the hand motion. Finally, the experiment results show the applicability of the proposed method.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
본 논문은 전 방향을 감시할 수 있는 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속되는 두 영상의 외곽 영역에서 미리 정한 지역만 위상정합(phase correlation)을 하여 카메라의 지역 움직임을 빠르게 추정하고 벡터 양자화를 통하여 움직임 추정 오차를 최소화 한다. 추정된 움직임 값을 이용하여 겹침 영역이 존재하는 영상들을 획득하여 실린더에 투영시키고 영상을 재 정렬함으로써 파노라마 배경 영상을 생성할 수 있다. 객체 추적은 미리 생성된 파노라마 배경과 입력 영상의 차분 방법을 이용하여 배경과 객체를 분리하고 객체의 움직임을 추적한다. 제안된 객체 추적 방법은 PTZ 카메라를 이용하여 빠르고 안정적인 배경 생성이 가능하고, 전방향의 객체를 지속적으로 추적하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 실시간 처리가 가능하며 넓은 감시 지역에서 객체의 형태를 추적하거나 얼굴인식과 같은 분야에서 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.
본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
Al KhanbashI, Nuha;Al Sindi, Nayef;Ali, Nazar;Al-Araji, Saleh
ETRI Journal
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제38권4호
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pp.634-644
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2016
Channel-based radio-frequency fingerprinting such as a channel impulse response (CIR), channel transfer function (CTF), and frequency coherence function (FCF) have been recently proposed to improve the accuracy at the physical layer; however, their empirical performance, advantages, and limitations have not been well reported. This paper provides a comprehensive empirical performance evaluation of RF location fingerprinting, focusing on a comparison of received-signal strength, CIR-, CTF-, and FCF-based fingerprinting using the weighted k-nearest neighbor pattern recognition technique. Frequency domain channel measurements in the IEEE 802.11 band taken on a university campus were used to evaluate the accuracy of the fingerprinting types and their robustness to human-induced motion perturbations of the channel. The localization performance was analyzed, and the results are described using the spatial and temporal radio propagation characteristics. In particular, we introduce the coherence region to explain the spatial properties and investigate the impact of the Doppler spread in time-varying channels on the time coherence of RF fingerprint structures.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2483-2503
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2016
Traffic congestion is a severe problem in many modern cities around the world. Real-time and accurate traffic congestion identification can provide the advanced traffic management systems with a reliable basis to take measurements. The most used data sources for traffic congestion are loop detector, GPS data, and video surveillance. Video based traffic monitoring systems have gained much attention due to their enormous advantages, such as low cost, flexibility to redesign the system and providing a rich information source for human understanding. In general, most existing video based systems for monitoring road traffic rely on stationary cameras and multiple vehicle tracking method. However, most commonly used multiple vehicle tracking methods are lack of effective track initiation schemes. Based on the motion of the vehicle usually obeys constant velocity model, a novel vehicle recognition method is proposed. The state of recognized vehicle is sent to the GM-PHD filter as birth target. In this way, we relieve the insensitive of GM-PHD filter for new entering vehicle. Combining with the advanced vehicle detection and data association techniques, this multiple vehicle tracking method is used to identify traffic congestion. It can be implemented in real-time with high accuracy and robustness. The advantages of our proposed method are validated on four real traffic data.
본 논문은 모바일 디바이스에서 사용자의 입 바람을 통해 실시간으로 인터랙션 할 수 있는 기법을 제시한다. 모바일과 가상현실 분야에서 사용자의 인터랙션 기술이 중요함에도 불구하고 여전히 사용자 인터페이스 기술의 다양성이 부족하며 대부분 손을 이용한 스크린의 터치나 동작 인식이다. 본 연구에서는 사용자의 입 바람을 이용하여 실시간으로 상호작용할 수 있는 새로운 인터페이스 기술을 제안한다. 사용자와 모바일 디바이스 간의 각도와 위치를 이용하여 바람의 방향을 결정하며 사용자의 입 바람과 가중치 함수를 기반으로 바람의 크기를 계산한다. 제안하는 기술의 우수성을 보여주기 위해 입 바람 외력을 유체 방정식에 적용하여 실시간으로 벡터장의 흐름을 시각화하는 결과를 보여준다. 우리는 제안하는 방법의 결과를 모바일 디바이스 환경에서 보여주지만 인터페이스 기술을 요구하는 가상현실과 증강현실 분야에 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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