영상에서 관심있는 물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 Kass등은 Snakes라고 불리우는 능동적 윤곽선 모델(active contour model)을 제안하였다. Snakes 모델은 내부 에너지,영상 에너지, 외부 에너지라는 에너지 함수를 사용하여 물체의 윤곽선을 정의하는 모델로 이 에너지 함수를 최소화함으로써 물체의 윤곽선을 찾을 수 있다 이 모델은 속도가 느리며초기화에 민감하다. 이 문제를 개선하기 위해 Gunn은 두 개의 초기화를 이용하여 정확한 윤곽선을 추출하고 초기화에 덜 민감하도록 하였다. 이 방법은 기존의 다른 방법에 비해 정확한 윤곽선을 추출할 수 있었으나, 속도면 에서는 상당히 효율적이지 못하고 잡음에 민감하였다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 snakes을 이루는 각 윤곽점에 8$\times$8크기의 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소에 대해서만 에너지 최소화 알고리즘을 적용하였다.본 논문에서 제안한 방법은 원 영상과 컵 영상의 윤곽선 추출에 적용하였다. 제안한 방법을사용하여 얼굴을 추적하므로써 가상현실등에 응용되고 물체의 움직임 추적에도 응용될 수 있다.
본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.
AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.
본 논문에서는 팬/틸트가 탑재된 스테레오 카메라를 이용한 새로운 지능형 이동표적 추적감시 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로부터 YCbCr 칼라 임계치 기법을 사용하여 표적 얼굴영역을 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어를 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 거리정보 및 3차원적 이동 정보를 실시간적으로 검출함으로써 표적의 적응적 추적감시를 수행하게 된다. 80 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 이동표적에 대한 실시간적 위치정보 검출 및 적응적 추적을 확인하였으며 특히, 팬/틸트 추적후 표적 중심좌표의 수평, 수직 표준편차가 매우 작은 값인 1.82, 1.11로 각각 유지되고, 표적의 3차원적 위치 좌표값의 오차 역시 평균 0.5% 이하로 유지됨이 분석됨으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
This paper presents the MPPT(Maximum Power Point Tracking)control method of the PMSG wind generation system using the turbine model with a squirrel cage induction motor. The torque of squirrel cage induction turbine model is controlled by mathematization of speed characteristics of real blade. In this paper, maintenance and cost issues into consideration, except for previous method using information of the velocity of the wind speed sensor, the algorithm is presented. The algorithm is controlled by tracking the optimal point, the generator speed and maximum grid power. The vector controls of the generator side converter and the grid side converter are controlled respectively to obtain maximum torque and regulate unity power factor. With Psim simulations and experiments, the efficiency of squirrel cage induction turbine model and the validity of control algorithm are verified.
A new interacting multiple model (IMM) method using intelligent input estimation (IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The genetic algorithm (GA) is utilized to optimize a fuzzy system for a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation (IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
This paper proposed a model algorithm control (MAC) method for trajectory tracking control of the differentially steeredwheeled mobile robots (WMRs) subject to nonholonomic constraint. The dynamic model of the wheeled mobile robot is presented and used as the model to be controlled. The performance of the proposed control algorithm is verified via computer simulations in which the WMR is controlled to track several different reference paths. It is shown that the control strategy is feasible.
수중 환경의 복잡성 때문에 수중통신은 대기중에서의 통신과는 그 차이가 상당한 여러 가지 어려움들을 가지고 있다. 신호는 수중에서 많은 불규칙 소음들에 의해 저하된다. 뿐만 아니라 대역폭의 한계는 수중 통신에서 매우 큰 이슈이다. 그러므로 배열신호 처리 기법은 SNR을 개선에 적당하다. 이 논문에서 소스 추적기법에 기반한 수중 통신을 목적으로 하는 potential 기법을 제안하고자 한다. 또한 다중배열 소나를 이용한 새 추적 모델과 동 소나의 세부 구성을 제시했다. 실험들에서는 샘플 모델과 본 모델상에서 추적 결과의 차이점을 도출해 냈다. 실험 결과, 특히 수중환경에서 통신 문제들을 해결할 가능성이 수신기 구성이라는 것을 시연하였다.
본 논문에서는 에지를 사용한 관측 모델과 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저, 초기 프레임에서 추적하고자 하는 객체를 지정한다. 지정된 객체에 대해 에지 관측 모델과 N개의 파티클 필터 집합을 생성한다. 에지 관측 모델과 파티클의 8방향 에지 모델의 중간 거리 평균을 비교하여 가중치를 계산하고, 계산된 값으로 가중치를 업데이트한다. 업데이트된 가중치를 이용해 파티클들을 리샘플링한 후, 추적 객체의 상태인 현재 위치를 추정할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 여러 실험 데이터를 이용하여 기존의 방법과의 비교분석을 통해 안정적인 추적에 대한 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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