자동차 기술의 발전으로 카메라를 이용하여 차선을 검출하는 운전자 보조 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 비가 오거나 차선이 노후화된 경우 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 도로 환경 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기 값과 차선의 평균적인 폭 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역을 기준으로 허프 변환을 이용하여 구간별 직선을 추출하고, B-Snake 방법을 사용하여 자연스러운 차선을 검출하게 된다. 노후화 되거나 손실된 차선을 검출하기 위하여, 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산하고, 계산된 경로를 기준으로 차선 영역에서 검출되는 후보 영역에 대한 가중치를 부여한다. 실험 결과 제안하는 방법은 노후화되거나 비가 내려 차선의 밝기가 낮은 경우에도 효과적으로 차선을 검출하였다.
3D 애니메이션 제작 과정에서 가상 카메라의 이동을 보다 자연스러운 영상으로 표현하기 위해서 스테디캠 기법을 많이 사용하고 있다. 가상카메라에서 스테디캠 효과를 표현하기 위한 기존의 방식은 키프레임을 이용하는 것으로 카메라의 모든 움직임을 수작업으로 처리한다. 그러나 영상에서 카메라 워킹을 수작업으로 처리하는 것은 제작 시간이 많이 소요되는 번거로운 작업이며 카메라의 움직임이라는 물리적 현상을 인위적으로 표현함으로써 부자연스러운 결과를 얻는다. 본 연구는 3D 애니메이션에서 가상카메라의 이동에 따라 카메라에 가해지는 물리적 현상을 모델링하여 자동으로 스테디캠 효과를 낼 수 있는 방식을 제안한다. 제안하는 물리적 모델링은 파이선 스크립트 언어로 구현되어 마야의 제작 플랫폼에서 바로 적용 가능하다. 제안하는 방법은 기존의 수기적인 제작환경을 개선하고 영상의 자연스러운 시각적 효과를 극대화 할 수 있다.
본 논문은 자동으로 보안스티커를 부착시키기 위해 스마트폰 카메라를 검출하는 방법과 보안 스티커 탈부착 여부를 인식을 위한 보안 스티커 검출 방법을 제안한다. 이것은 출퇴근시간 때 사람이 보안스티커를 직접 부착하거나 탈부착 여부를 검사하는데 소요되는 시간을 줄이기 위함이다. 스마트폰 카메라 검출 시 LED 조명의 플리커현상에 의해 영상의 질이 나쁜 경우 검출률이 현저하게 낮다. 따라서 본 논문에서는 적응적 임계값을 적용한 뒤 빈번도를 검사해서 카메라 검출 방법을 구현하였다. 또한 보안 스티커 탈부착 여부를 인식하기 위해 색 필터링을 이용한 스티커 영역 검출 방법을 구현하였다. 제안 방법을 LED 조명의 플리커 현상이 있는 경우 스마트폰 카메라 검출에 적용해본 결과 기존 알고리즘보다 검출률이 향상되었음을 확인하였다. 또한 보안 스티커 검출률도 높았다.
최근 동영상에서의 객체추적을 위해 주파수변환을 적용하는 연구가 발표되고 있다. 동영상에서 객체는 형상이 조금씩 변할 수 있다. ASEF, MOSSE와 같은 주파수변환을 통한 객체 추적 기법은 객체의 형상이 변하는 것에 대응하기 위해 추적에 사용되는 검출필터를 갱신하는 기능을 포함하고 있다. 그러나 객체의 형상이 변하는 객체 추적을 위한 이러한 주파수변환 기반 객체 추적방법들은 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 대부분이 일시적으로 가려진 후 형상이 변한 후에 인근의 다른 위치에 나타나는 경우, 추적에 실패하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 상황에 따라 필터갱신을 적응적으로 수행하고 이동경로와 주변정보를 활용함으로써 추적 대상객체가 가려지는 상황에서도 추적 실패를 줄일 수 있는 객체 탐색 기법을 제안한다.
본 논문에서는 손 제스처 인식에 필요한 특징 추출을 위하여 손가락의 개수뿐만 아니라 붙어있는 손가락 판별까지 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 컬러모델 기반의 피부색 범위 필터와 레이블링을 통하여 입력 영상에서 손 영역을 검출하고, 외곽선 및 특징점과 이들로부터 추출한 곡률 정보를 이용해 펴진 손가락의 개수 및 붙어있는 손가락 판별을 통한 특징을 추출하여 다양한 손 제스쳐를 인식한다. 실험결과 인식률과 처리 가능 프레임 레이트(frame rate)는 기존 알고리즘과 유사하였지만, 추출된 특징을 가지고 정의할 수 있는 제스처의 경우의 수는 기존 알고리즘보다 약 4배 정도 많아 훨씬 더 다양한 제스처를 인식할 수 있음을 알 수 있었다.
Mean-Shift 알고리즘은 목표모델과 후보영상 사이의 컬러분포의 유사도를 이용하는 국부적 탐색기법으로서, 그 기법의 단순성 및 안정성 면에서 뛰어나 얼굴추적에 많이 이용되고 있다. 그러나 컬러분포를 이용한 얼굴추적은 목표모델과 유사한 컬러분포를 갖는 객체나 배경의 영향에 취약하다. 또한 얼굴 추적에서 결정되는 얼굴영역은 얼굴인식 혹은 얼굴방향 등을 계산할 때 중요한 단서가 되는데, 완전히 다른 컬러분포를 갖는 객체의 가려짐으로 얼굴영역의 크기나 위치가 변동될 위험이 있다. 대체로 거리정보는 얼굴과 배경의 구분에 효율적이고 컬러정보는 객체 구분에 유리하다는 가정으로부터, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 거리 정보와 컬러 정보를 함께 이용하는 양방향 필터를 고안하고, 이것을 Mean-Shift 알고리즘에 활용하였다. 일련의 실험을 통해 성공적인 실험결과를 얻었다.
본 논문은 2-점 보간 필터에 대한 효과적인 가중치 설정에 대한 방법을 제안한다. 2-점 보간법은 선형 보간 필터에 변형 함수를 적용함으로써 구현된다. 여기서 변형 함수를 적용할 때 적절한 가중치를 설정해야하는 문제가 발생한다. 기존 방법에서는 보간 커널 함수의 c1-연속성을 활용하여 설정하였다. 하지만 이러한 설정 방법은 변형 함수의 특성을 활용하지 못하는 부분이 존재한다. 논문에서는 변형 함수와 영상 신호에 대한 주파수 해석을 바탕으로 실험적으로 가중치 결정 기법을 제공한다. 이를 확인하기 위해서 다양한 실험을 진행한다. 실험결과는 변형 함수에 따라서 서로 다른 최적인 가중치가 결정됨을 확인할 수 있고 이전 방법보다 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인해 준다.
Arteria radialis is a branch of the brachial artery extending down the forearm around the wrist where it closes to skin surface. In the oriental medicine, the skin above arteria radialis has an important role because oriental medicine practitioners put their finger tips on the area, and diagnose patient's health conditions by feeling the pulsation of the arterial contraction. The finger tip diagnostic method relies on subjective decision of the practitioner; and there is a need to develop an objective diagnostic modality. The pulsation of the arterial contraction appears not only a movement on the site but also as temperature fluctuation due to pulsatile feeding of warmer blood. The goal of this study is to demonstrate a feasibility of using an infrared camera quantitatively to detect the temperature fluctuation on the skin. Clinical important three different areas, called chon, gwan, chuk, near a wrist where the arteria radialis reaches close to skin surface are marked with small pieces of surgical tape. A high-speed and high-resolution infrared camera with a 3 cm of field of view measures these areas for 10 second at 200 frames per second with a 320*240 pixel size. The pulsatile temperature fluctuation is calculated after passing a band pass filter to remove any stationary temperature over 10 second. The temperature fluctuation of a healthy male volunteer is measured at a room temperature as a control, and is compared with another measurement performed after 20 minutes staying in a room at a 40 degree Celsius. This comparison is repeated for three times, and indicates that the fluctuation increases after staying 20 minutes in the warm room. This increase becomes smaller when the person stays in the warm room with an acupuncture treatment that decreases body temperature. So that an objective diagnostics on the site may become feasible.
Unburned hydrocarbon (UBHC) emissions from gasoline engines remain a primary engineering research and development concern due to stricter emission regulations. Gasoline engines produce more UBHC emissions during cold start and warm-up than during any other stage of operation, because of insufficient fuel-air mixing, particularly in view of the additional fuel enrichment used for early starting. Impingement of fuel droplets on the cylinder wall is a major source of UBHC and a concern for oil dilution. This paper describes an experimental study that was carried out to investigate the distribution and 'footprint' of fuel droplets impinging on the cylinder wall during the intake stroke under engine starting conditions. Injectors having different targeting and atomization characteristics were used in a 4-Valve engine with optical access to the intake port and combustion chamber. The spray and targeting performance were characterized using high-speed visualization and Phase Doppler Interferometry techniques. The fuel droplets impinging on the port, cylinder wall and piston top were characterized using a color imaging technique during simulated engine start-up from room temperature. Highly absorbent filter paper was placed around the circumference of the cylinder liner and on the piston top to collect fuel droplets during the intake strokes. A small amount of colored dye, which dissolves completely in gasoline, was used as the tracer. Color density on the paper, which is correlated with the amount of fuel deposited and its distribution on the cylinder wall, was measured using image analysis. The results show that by comparing the locations of the wetted footprints and their color intensities, the influence of fuel injection and engine conditions can be qualitatively and quantitatively examined. Fast FID measurements of UBHC were also performed on the engine for correlation to the mixture formation results.
In this paper, we propose pyramid appearance and global structure action descriptors on both RGB and depth motion history images and a model-free method for human action recognition. In proposed algorithm, we firstly construct motion history image for both RGB and depth channels, at the same time, depth information is employed to filter RGB information, after that, different action descriptors are extracted from depth and RGB MHIs to represent these actions, and then multimodality information collaborative representation and recognition model, in which multi-modality information are put into object function naturally, and information fusion and action recognition also be done together, is proposed to classify human actions. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate it on MSR Action3D and DHA datasets, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experiment shows our descriptors are robust, stable and efficient, when comparing with the-state-of-the-art algorithms, the performances of our descriptors are better than that of them, further, the performance of combined descriptors is much better than just using sole descriptor. What is more, our proposed model outperforms the state-of-the-art methods on both MSR Action3D and DHA datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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