Yang, Tae-Cheon;Ince, Ibrahim Furkan;Salman, Yucel Datu
International Journal of Contents
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제5권3호
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pp.50-56
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2009
Internet is being used for several activities by a great range of users. These activities include communication, e-commerce, education, and entertainment. Users are required to register regarding website in order to enroll web activities. However, registration can be done by automated hacking software. That software make false enrollments which occupy the resources of the website by reducing the performance and efficiency of servers, even stop the entire web service. It is crucial for the websites to have a system which has the capability of differing human users and computer programs in reading images of text. Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Human Apart (CAPTCHA) is such a defense system against Optical Character Recognition (OCR) software. OCR can be defined as software which work for defeating CAPTCHA images and make countless number of registrations on the websites. This study proposes a new CAPTCHA context that is Korean CAPTCHA by means of the method which is splitting CAPTCHA images into several parts with random rotation values, and drawing random lines on a grid background by using Korean characters only. Lines are in the same color with the CAPTCHA text and they provide a distortion of image with grid background. Experimental results show that Korean CAPTCHA is a more secure and effective CAPTCHA type for Korean users rather than current CAPTCHA types due to the structure of Korean letters and the algorithm we are using: rotation and splitting. In this paper, the algorithm of our method is introduced in detail.
본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.
In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.
The focus of this paper is to design and control a three fingered hand system with eight axes for smart factory with an flexible controller, and to keep a useful big database for dynamic manipulation based on the experimental results. The weight of the hand module is only 1.2 kg, but flexible motion and powerful grasping are possible. To achieve such a flexible motion control of a robotic hand, we have developed a robust and precise fingered hand with a control system incorporating image recognition system in which we deal with the problems of not only accuracy and range of motion but also the flexibility of hand. The fingers are arranged so as to grasp both circular and prismatic objects. In order to achieve the light mechanism, we reduced the number of joints and fingers as much as possible. In this study, it was used three fingers with eight axes which is the optimal number to achieve a robust grasping diverse shape parts for smart factory.
Getting on and off an elevator is one of the most important parts for multi-floor navigation of a mobile robot. In this study, we proposed the method for the pose recognition of elevator doors, safe path planning, and motion estimation of a robot using RGB-D sensors in order to safely get on and off the elevator. The accurate pose of the elevator doors is recognized using a particle filter algorithm. After the elevator door is open, the robot builds an occupancy grid map including the internal environments of the elevator to generate a safe path. The safe path prevents collision with obstacles in the elevator. While the robot gets on and off the elevator, the robot uses the optical flow algorithm of the floor image to detect the state that the robot cannot move due to an elevator door sill. The experimental results in various experiments show that the proposed method enables the robot to get on and off the elevator safely.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.149-154
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2015
Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.
In this paper, the design and implementation of a multi-processor based die bonder machine for the semiconductor will be described. This is a final research results carried out for two years from June, 1986 to July, 1988. The mechanical system consists of three subsystems such as bonding head module, wafer feeding module, and lead frame feeding module. The overall control system consists of the following three subsystems each of which employs a 16 bit microprocessor MC 68000 : (i) supervisory control system, (ii) visual recognition / inspection system and (iii) the display system. Specifically, the supervisory control system supervises the whole sequence of die bonder machine, performs a self-diagnostics while it controls the bonding head module according to the prespecified bonding cycle. The vision system recognizes the die to inspect the die quality and deviation / orientation of a die with respect to a reference position, while it controls the wafer feeding module. Finally, the display system performs a character display, image display ans various error messages to communicate with operator. Lead frame feeding module is controlled by this subsystem. It is reported that the proposed control system were applied to an engineering sample and tested in real-time, and the results are sucessful as an engineering sample phase.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3136-3150
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2015
A vision-based 3D tracking of articulated human hand is one of the major issues in the applications of human computer interactions and understanding the control of robot hand. This paper presents an improved approach for tracking and recovering the 3D position and orientation of a human hand using the Kinect sensor. The basic idea of the proposed method is to solve an optimization problem that minimizes the discrepancy in 3D shape between an actual hand observed by Kinect and a hypothesized 3D hand model. Since each of the 3D hand pose has 23 degrees of freedom, the hand articulation tracking needs computational excessive burden in minimizing the 3D shape discrepancy between an observed hand and a 3D hand model. For this, we first created a 3D hand model which represents the hand with 17 different parts. Secondly, Random Forest classifier was trained on the synthetic depth images generated by animating the developed 3D hand model, which was then used for Haar-like feature-based classification rather than performing per-pixel classification. Classification results were used for estimating the joint positions for the hand skeleton. Through the experiment, we were able to prove that the proposed method showed improvement rates in hand part recognition and a performance of 20-30 fps. The results confirmed its practical use in classifying hand area and successfully tracked and recovered the 3D hand pose in a real time fashion.
This paper presents camera-based road surface marking detection methods suited to sensor fusion-based positioning system that consists of low-cost GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation System), EDM (Extended Digital Map), and vision system. The proposed vision system consists of two parts: lane marking detection and RSM (Road Surface Marking) detection. The lane marking detection provides ROIs (Region of Interest) that are highly likely to contain RSM. The RSM detection generates candidates in the regions and classifies their types. The proposed system focuses on detecting RSM without false detections and performing real time operation. In order to ensure real time operation, the gating varies for lane marking detection and changes detection methods according to the FSM (Finite State Machine) about the driving situation. Also, a single template matching is used to extract features for both lane marking detection and RSM detection, and it is efficiently implemented by horizontal integral image. Further, multiple step verification is performed to minimize false detections.
4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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