This paper presents a recognition performance of VOR (Vestibular-Ocular Reflex) based vision tracking system for mobile robot. The VOR is a reflex eye movement which, during head movements, produces an eye movement in the direction opposite to the head movement, thus maintaining the image of interested objects placed on the center of retina. We applied this physiological concept to the vision tracking system for high recognition performance in mobile environments. The proposed method was implemented in a vision tracking system consisting of a motion sensor module and an actuation module with vision sensor. We tested the developed system on an x/y stage and a rate table for linear motion and angular motion, respectively. The experimental results show that the recognition rates of the VOR-based method are three times more than non-VOR conventional vision system, which is mainly due to the fact that VOR-based vision tracking system has the line of sight of vision system to be fixed to the object, eventually reducing the blurring effect of images under the dynamic environment. It suggests that the VOR concept proposed in this paper can be applied efficiently to the vision tracking system for mobile robot.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서, 음향에너지 이외에도 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인하도록 함으로써, 외부의 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위하여 시도한 것이다. 먼저, PC용 화상카메라를 통하여 영상을 획득하고, 입술움직임 여부가 식별된다. 그리고 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세스와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서는 공유메모리에 저장되어 있는 데이터를 확인함으로써 사람의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부를 확인하게 된다. 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 화상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력까지 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 화상카메라에 대면하지 않고 발성하면 음성인식 결과를 출력하지 않는 것을 확인하였다. 이는 음향에너지가 입력되더라도 입술움직임 영상이 확인되지 않으면 음향잡음으로 간주하도록 한 것에 따른 것이다.
This study concentrates on a new idea that is formulated as a creative space recognition in contemporary architecture and painting. It is stimulated from Deleuze's philosophy, which is expressed with the philosophical instrument, "Non-Representation". After discussing the concept of non-representation used in Deleuze's philosophy, case example in contemporary architecture are analysed to comparatively Investigate the relationship between the architectures by Rem Koolhaas and painting by Francis Bacon. Therefore, he founds expressions of "diagram" and "movement" in painting of F. Bacon. Diagram meansit is a power that is comprised of various points of wiew with the kind experiences that one has in life. Movement that were extracted form the Instrument in space recognition of Deleuze's panting theory were of topology, insertion of geometry, reiteration of layers, transparency and translucency, reflection effect.
This paper deals with the recognition algorithm of walking will based on torque estimation. Recently, concern about walking assistant aids is increasing according to the increase in population of elder and handicapped person. However, most of walking aids don't have any actuators for its movement. So, general walking aids have weakness for its movement to upward/download direction of slope. To overcome the weakness of the general walking aids, many researches for active type walking aids are being progressed. Unfortunately it is difficult to control aids during its movement, because it is not easy to recognize user's walking will. Many kinds of methods are proposed to recognize of user's walking will. In this paper, we propose walking will recognition algorithm by using torque estimation from wheels. First, we measure wheel velocity and voltage at the walking aids. From these data, external forces are extracted. And then walking will that is included by walking velocity and direction is estimated. Here, all the processes are verified by simulation and experiment in the real world.
This paper proposes a technique for recognizing online handwritten cursive data obtained by tracing a motion trajectory while a user is in the 3D space based on a convolution neural network (CNN) algorithm. There is a difficulty in recognizing the virtual character input by the user in the 3D space because it includes both the character stroke and the movement stroke. In this paper, we divide syllable into consonant and vowel units by using labeling technique in addition to the result of localizing letter stroke and movement stroke in the previous study. The coordinate information of the separated consonants and vowels are converted into image data, and Korean handwriting recognition was performed using a convolutional neural network. After learning the neural network using 1,680 syllables written by five hand writers, the accuracy is calculated by using the new hand writers who did not participate in the writing of training data. The accuracy of phoneme-based recognition is 98.9% based on convolutional neural network. The proposed method has the advantage of drastically reducing learning data compared to syllable-based learning.
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상에서 인체의 실루엣을 이용하여 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하며, 이 특징들은 정적인 프레임에만 있느냐에 따라 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나뉜다. 추출된 특징들은 RBF 신경망을 훈련시키기 위해 사용된다. 제안된 신경망은 정적 특징을 입력층으로 보내고, 동적 특징은 인식을 위한 추가적인 특징으로 이용한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 인식 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분된다. 제안된 시스템은 동작교육을 위해 7가지 기본 동작을 학습시킨 신경망으로 성공적으로 동작 인식을 하였다. 제안된 시스템은 유아의 공간감각 계발을 위한 동작교육 시스템에 활용될 수 있다.
본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템에 관한 것이다. 모니터의 해상도가 커지면서 웹카메라와 모니터간의 해상도 차이로 인하여 단순히 웹카메라에서 손의 위치를 인식하여 포인터를 이동시키는 방법으로는 모니터의 모든 범위에 커서를 위치시킬 수가 없다. 따라서, 되돌아오는 동작을 반복하지 않고 마우스의 위치를 모니터의 가장자리까지 원하는 곳으로 편리하게 위치시키는 효과적인 방법을 제안한다. 또한, 다양한 마우스이벤트를 처리하기 위하여 엄지와 검지를 이용한 손가락 동작 인식을 제안하고 인식률을 측정한 결과, 97% 이상으로 그 유효성을 확인하였다.
In this thesis, the recognition method of the movement of an 3D object is presented. The information about the movement of a 3D object is used to recognize the object. There are 2 kinds of movements which are translation and rotation. A difference picture is obtained from a sequence of images of a moving object or a scene which is taken by a monocular stationary observer. The 3D movement of an object is recognized by the Artificial Neural Network(ANN) using the difference picture.
해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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