In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.
본 논문에서는 일상에서 획득할 수 있는 자연 영상에서 문자를 검출하기 위해 영상 개선 및 문자의 형태를 분석하여 문자를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연 영상에서 문자로 인식될 영역의 검출률을 향상시키기 위해 객체부분의 경계를 언샤프 마스크를 사용하여 강조하였다. 향상된 객체의 경계 부분을 이용하여 영상의 문자 후보영역을 MSER(Maximally Stable Extermal Regions)을 이용하여 검출하였다. 검출된 문자 후보영역에서 실제 문자로 판단될 영역을 검출하기 위해 각 영역들의 형태를 분석하여 글자의 특성을 갖는 영역외의 비 문자영역을 제거하여 실제 문자영역 검출률을 높였다. 본 논문의 정량적 평가를 위해 문자 영역의 검출률과 정확도를 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다. 실험결과 기존의 문자 검출 방법보다 제안하는 방법이 비교적 높은 문자영역의 검출률 및 정확도를 보였다.
The inspection unit which is developed and used in this study, is processed the shape data from the CCD camera to seek welding bite section shape, and then calculated as a real dimension from measuring the value of each inspection item. The reason of measuring with the real in this study is came out from the image method which used for a long time, which is extricated the characteristic as the dimension of pixel by recognize pixel. The measurement method of the section shape is that we decide the thresholding value after we drew the histogram to binarizate the object. After that, we make flat the object to get rid of the noise and measure the shape of welded part through the boundarization of the object. The shape measurement is that measure the value of the welding part to adapt the actual operation program from using the ratio between the actual dimension of the standard specimen and the dimension of image, to measure the ratio between the actual product and the camera image. The inspection algorithm which estimates the quality of welded product is developed and also, the software GUI(Graphic User Interface) which processes the automatic test function of the inspection system is developed. We make the foundation of the inspection automatic system and we will help to apply other welding machine.
This paper describes the recognition method of moving objects in mobile robot with an omnidirectional camera. The moving object is detected using the specific pattern of an optical flow in omnidirectional image. This paper consists of two parts. In the first part, the pattern of an optical flow is investigated in omnidirectional image. The optical flow in omnidirectional image is influenced on the geometry characteristic of an omnidirectional camera. The pattern of an optical flow is theoretically and experimentally investigated. In the second part, the detection of moving objects is presented from the estimated optical flow. The moving object is extracted through the relative evaluation of optical flows which is derived from the pattern of optical flow. In particular, Focus-Of-Expansion (FOE) and Focus-Of-Contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow. They are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is performed in four motions of a mobile robot such as straight forward, left turn, right turn and rotation. Experimental results using real movie show the effectiveness of the proposed method.
This research is the development of a skin-type tactile sensor for service robot using PVDF film for the detection of the contact state. The Prototype of the tactile sensor which has 8$\times$8 taxels was fabricated using PVDF film In the fabrication procedure of the sensor, the electrode patterns and common electrode of the thin conductive tape were attached to the both side of the 28 micro meter thickness PVDF film using conductive adhesive. The sensor was covered with polyester film for insulation and attached to the rubber base for making stable structure. The signals of a contact pressure to the tactile sensor were sensed and processed in the DSP system in which the signals were digitized and filtered. Finally, the signals were integrated for taking the force profile. The processed signals of the output of the sensor were visualized in PC, the shape and force distribution of the contact object were obtained. The reasonable performance for the detection of contact state was verified through the experiment.
디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 에지는 영상에서 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함하는 중요한 특징 정보이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 여러 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정된 가중치 값을 적용하는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG 등이 있다. 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 에지 검출 특성이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 모폴로지에서 bottom-hat 변환과 열기 연산을 이용하여 영상을 개선하고 마스크 기반의 기울기를 구한 후 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하여 시각적 영상을 나타내었고, 각각의 영상을 기준으로 하는 MSE 값을 구하여 유사성을 비교하였다.
본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다. 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반을 두고 네 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심 영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다. 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 세 번째 기준은 중심 객체의 평균 경계강도이다. 세 번째 기준은 분류 기준들중에서 가장 우수한 분류 성능을 나타내지만 특징값을 추출하기 위해서는 중심 객체를 추출해야 되는 많은 연산을 내포하고 있다. 이에 이와 비슷한 특성을 나타내는 네 번째 기준으로 영상 중심 영역에서의 평균 경계강도를 선택하였다. 네 번째 분류 기준은 세 번째 분류 기준에 비해 분류 성능은 조금 낮지만 빠르게 특징값을 추출할 수 있어 많은 데이터를 빠른 시간 내에 처리해야 되는 대규모 영상 데이터 베이스에 적용가능하다. 영상을 분류하기 위해 신경회로망 및 SVM을 사용하여 이들 기준들을 통합하였으며 신경회로망 및 SVM의 분류 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 지표면을 향해 낙하하는 자유 물체의 충돌 현상에 대해 모델링하고자 한다. 이를 위해 최소한의 근원적인 요소를 찾아서 최대한의 다양성을 제공하고자 한다. 몰입감있는 가상환경 구축을 위해 보다 사실적이고 논리적으로 동작하는 충돌 현상을 표현하는데 설계의 초점을 둔다. 이를 위해, 낙하 물체의 재료(material)적 특성에 대한 범위(domain)를 결정하고 우성력(dominant forte)을 선택할 것이며, 힘과 지표면에 대한 모델링을 구축할 것이다. 이는 충돌 후 발생하는 결과들을 정량적인 면뿐만 아니라 정성적인 면에서도 충족시킬 수 있다. 아울러 기존에 많은 연구가 진행된 충돌 검출 보다는 충돌 반응 양상에 모델링의 초점을 둘 것이다.
본 논문은 특정 지역에서의 이동하는 객체의 검지에 대한 연구이다. 감찰이 필요한 특정 지역 내에서 센서 네트워크 기반 객체 검지를 위한 시스템 구축을 통하여 보행자의 이동 안전성을 확보하게 한다. 기존의 CCTV 대신 지능형 센서 네트워크와 이에 대한 서비스 구축을 통하여 보다 안전한 지역성을 확보함으로 서비스의 신뢰성을 높일 수 있다. 보행자의 이동 특성을 기반으로 행동에 대한 이상행위가 보일 경우 또한 사전에 주어진 시나리오의 범위 안에 포함될 경우 객체에 대한 안전 서비스가 진행되는 것이다.
최근 여러 목적으로 영상 정보를 제공하는 CCTV는 지능형으로 변화하고 있으며, 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가하고 있다. 보행자 및 차량 등의 정확한 인식을 위해 신뢰성이 높은 검출방법을 수행하여야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 보행자가 움직이는 상황에서 보행자의 세 가지 특징 정보를 획득하여 다수의 보행자들을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보행자 검출 및 추적에 실패하거나 혼동되는 상황을 최소화 하면서 각각의 보행자를 구별한다. 보행자들끼리 근접하거나 겹치는 경우 미리 저장된 프레임 특징 정보를 이용하여 보행자를 구별 및 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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