The visual inspection method that depends on human's eyes has some problem that a lot of variations happen in examination according to bodily, spiritual state of the checker. We automate remocon inspection process using CCD camera. Our developed inspection system can be used in any remocon production line without the user's big handling. Our inspection system was developed using PC, CCD Camera, Visual C++ for universal work place. The accuracy of proposed system was improved about 3.2[%] than the conventional pattern matching method and the processing time was decreased about 119[ms]. Also we showed that our inspection system is more robust to lighting circumstances.
In this paper, we studied for the real-time azimuthal measurement of HMD (Head Mounted Display) to control the tele-operated vision system on the mobile robot. In the preexistence tele-operated vision system, a joystick was used to control the pan-tilt unit of the remote camera system. To give the sense of presence to the tele-operator, we used a HMD to display the remote scene, measured the rotation angle of the HMD on a real time basis, and transmitted the measured rotation angles to the mobile robot controller to synchronize the pan-tilt angles of remote camera with the HMD. In this paper, we suggest an algorithm for the real-time estimation of the HMD rotation angles using feature points extraction from pc-camera image. The simple experiment is conducted to demonstrate the feasibility.
In this paper, an Internet-based monitoring system is studied which analyzes visual image of drifted snow and measures the amount of snowing. The system is composed with reference ruler where LED's are attached, a camera, and PC with a controller. The length of the ruler is 1.5m and the interval of the LED's is 1cm. The controller synchronizes the on-off control of each LED with the image frame of the camera. When the snow is accumulated along the ruler, the corresponding LED is blocked and the lowest position of the lighted LED is estimated with this captured image of the camera. Because of week intensity of LED light and light rays of outdoors, it is hard to discriminate which LED is blocked due to snow. Image processing method is used to obtain proper resolution and good accuracy. This system ...
In electric railway, image monitoring using high speed camera provides reliable, timely information of wear and geometry status, important in taking decisions for overhead contact wire maintenance. The contribution of this research is the development of a simple real-time monitoring system for use in measurement subsystem of contact wire and geometry of overhead contact wire in electric railway. The system has been consists of a high speed CMOS camera with resolution $1024{\times}1280$ pixels, line type laser source and PC-based image acquisition system with PCI Express slot. Vision acquisition software have been used in application programming interface for image acquisition, display, and storage with a frequency of sampling of 500 acquisitions per second.
In this paper, we will examine single face tracking algorithms with scaling function in a mobile device. Face detection and tracking either in PC or mobile device with scaling function is an unsolved problem. Standard single face tracking method with particle filter has a problem in tracking the objects where the object can move closer or farther from the camera. Therefore, we create an algorithm which can work in a mobile device and perform a scaling function. The key idea of our proposed method is to extract the average of skin color in face detection, then we compare the skin color distribution between the detected face and the tracking face. This method works well if the face position is located in front of the camera. However, this method will not work if the camera moves closer from the initial point of detection. Apart from our weakness of algorithm, we can improve the accuracy of tracking.
This paper describes a method to classify simple circular artificial markers on surfaces of a box on the back of hand to detect the pose of user's hand for VR/AR applications by using a Leap Motion camera and two IMU sensors. One IMU sensor is located in the box and the other IMU sensor is fixed with the camera. Multi-layer Perceptron (MLP) algorithm is adopted to classify artificial markers on each surface tracked by the camera using IMU sensor data. It is experimented successfully in real-time, 70Hz, under PC environments.
최근 비약적으로 향상되고 있는 개인용 컴퓨터의 성능과 새로운 사용자 경험을 원하는 요구와 맞물려 실시간 영상처리분야의 활발한 연구와 발전이 거듭되고 있다. 본 논문은 개인용 컴퓨터의 주변기기로 시중에 널리 보급되어있는 PC 카메라를 이용해 실시간으로 화면 속에서 얼굴을 인지하고 그 이동을 추적함으로써 키보드와 마우스와 같은 보편적인 입력장치 사용하는 경우와 다른 새로운 사용자 경험을 구현할 수 있는 응용 프로그램의 설계 및 구현방법을 제시한다. 본 논문에서는 Java 개발 환경에서 JMF를 이용해 영상장치로 부터 정보를 수집하고 수집한 정보를 기본적인 영상처리 기법과 Integral Image, SSR 필터를 이용한 패턴 분류, 기계 학습 모델인 SVM을 이용해 안면을 인식한다. 이러한 방법들을 통해 인식한 정보를 추적하고 결과를 바탕으로 게임과 같은 다른 응용프로그램으로 키 이벤트를 전달하여 구현하였다.
최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.
본 논문에서는 댄스를 디지털콘텐츠와 접목시켜 누구나 쉽고 재미있게 즐길 수 있는 체험형 콘텐츠를 개발하고자 한다. 개발된 콘텐츠에서는 마우스나 키보드 등의 정적 입력 인터페이스를 벗어나 체험자의 능동적 참여를 위해 영상처리기술을 통해 PC 카메라로부터 얻은 영상에서 체험자의 모습을 분리하고 댄스 모션이 적용된 3D 모델과 같은 공간에 출력하여 두 모델간의 동작을 비교함으로써 같은 동작을 취하고 있는지를 판단하게 된다. 이때 체험자에게 어떠한 센서나 마커도 부착하지 않고 강건한 환경에서의 체험자 영상만을 추출하기 위한 방법과 댄스 모델과 체험자의 움직임 비교 방법을 새로이 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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