• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
• /
• pp.330-333
• /
• 2009

This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, pixel-to-meter conversion factors are calculated from camera geometry. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.1m/s. The proposed method also showed a promising result for the real video.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.276-276
• /
• 2000

This paper presents the efficient algorithms for the pose determination of a circular object with and without a priori knowledge of the object radius. The developed algorithms valid for a circular object are the result of the elaboration of Ma's work [2], which determines the pose of a conic object from two perspective views. First, the geometric constraint of a circular object and its projection on the image plane of a camera is described. The number of perspective views required for the object pose determination with and without a priori knowledge of the object radius is also discussed. Second, with a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from a single perspective view. The object pose information, expressed by two surface normal vectors and one position vector, is given in a closed form and with no ambiguity. Third, without a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from two perspective views. While the surface normal vectors are obtained from the first view, the position vector is obtained from the two views.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제29권3_4호
• /
• pp.981-986
• /
• 2011

Given vectors x and y in a Hilbert space $\cal{H}$, an interpolating operator is a bounded operator T such that Tx = y. An interpolating operator for n vectors satisfies the equations $Tx_i=y_i$, for i = 1, 2, ${\cdots}$, n. In this paper the following is proved : Let $\cal{L}$ be a subspace lattice on a Hilbert space $\cal{H}$. Let x and y be vectors in $\cal{H}$ and let $P_x$ be the projection onto sp(x). If $P_xE=EP_x$ for each $E{\in}\cal{L}$, then the following are equivalent. (1) There exists an operator A in Alg$\cal{L}$ such that Ax = y, Af = 0 for all f in $sp(x)^{\perp}$ and $A=A^*$. (2) sup $sup\;\{\frac{{\parallel}E^{\perp}y{\parallel}}{{\parallel}E^{\perp}x{\parallel}}\;:\;E\;{\in}\;{\cal{L}}\}$ < ${\infty}$, $y\;{\in}\;sp(x)$ and < x, y >=< y, x >.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.605-613
• /
• 2015

본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.365-365
• /
• 2000

In this paper, we describe the system to recognize the six digit postal number of mails using neural network. Our zip-code recognition system consists of a preprocessing procedure for the original captured image, a segmentation procedure for separating an address block area with a shape, and recognition procedure for the cognition of a postal number. we extract the feature vectors that are the input of a neural network for the recognition process based on an area optimizing and an image thinning processing. The neural network classifies the zip-code in the mail and the recognized zip-code is verified through the zip-code database.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(I)
• /
• pp.86-89
• /
• 1987

In this paper, feature vectors composed of 6 features of Fourier spectrum of 2-D image at each projection angle and 7 features of invariant moments are defined. The feature are extracted by optical Fourier transformer and Radon transformer. After extracting the feature, the input pattern is recognized using the squared Mahalanobis distance.

• 대한지리학회지
• /
• 제49권3호
• /
• pp.438-455
• /
• 2014

본 논문의 연구 목적은 대동여지도의 평면기하 정확성에 대한 GIS적 접근을 통해 대동여지도의 도법과 축척에 대한 하나의 해답을 제시하는 것이다. MapAnalyst를 활용한 분석은 크게 전역적 분석과 국지적 분석으로 나뉘어 수행되었다. 전역적 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 대동여지도의 전역적 축척은 대략1:158,000~1:162,000 정도인 것으로 분석되었다. 둘째, 회전각은 $2{\sim}3^{\circ}$ 정도인 것으로 드러났는데, 정거원통도법이 가장 작은 회전 왜곡도를 보여주었다. 셋째, 위치 정확도의 측면에서 대동여지도의 도법은 정형원통 도법에 가장 근접한 것으로 드러났다. 정형원통 도법과 정거방위 도법에 대해 국지적 분석이 실시되었는데, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 전위 벡터와 왜곡 그리드 지도를 살펴본 결과, 가장 왜곡이 심한 곳은 북부 국경 지역으로 나타났다. 둘째, 축척 등치선을 살펴본 결과, 서울을 중심으로 한 중부 지역에서 1:170,000~1:175,000 정도의 축척이 나타나고, 그것으로부터 남북 방향으로 멀어질수록 보다 대축척으로 표현되며, 동서 말단부에서는 보다 소축척으로 표현되어 있다. 셋째, 회전 등치선을 살펴본 결과, 중강진을 중심으로 서부는 서쪽으로 심대하게 회전해 있고, 동부는 동쪽으로 심대하게 회전해 있는 것으로 드러났다. 시론적 연구의 한계를 벗어나기 위해서는 통제 지점 수의 증대, 투영법에 대한 보다 정확한 추정, 국지적 분석을 위한 방법론적 진보 등이 요구된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.401-406
• /
• 2017

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.17-26
• /
• 2002

본 연구에서는 연속된 비디오 프레임을 대상으로 움직임을 검출하고, 이에 따른 움직임 벡터를 이용하여 카메라를 좌우 상하로 제어함으로써 이동 객체 중심의 비디오 프레임을 지속적으로 확보할 수 있는 웹 기반의 이동 객체 추적방법을 제안한다. 비디오 스트림에서 두 프레임간 일정 간격의 격자점에서의 차분을 계산하고, 임계치 이상의 차분을 갖는 격자점들에 대한 수평 및 수직 투영 히스토그램을 이용하여 움직임의 방향과 거리를 결정한다. 이 방향과 거리 정보를 이용하여 RCM을 제어함으로써 이동 객체의 움직임 영역이 비디오 스트림의 중앙에 위치하도록 한다. 실험 결과, 움직임이 있는 부분이 비디오 프레임의 중앙에 위치하는 것을 확인할 수 있었으며, 웹상의 서버/클라이언트 방식으로 구현함으로써 인터넷을 이용하여 원격의 클라이언트가 비디오 스트림을 모니터할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제45권6호
• /
• pp.67-76
• /
• 2008

성공적인 상업화를 위해서는 다양한 조명 환경에서 신뢰성 있는 얼굴 인식이 필요하다. 특징 벡터 기반 얼굴 인식에서 특징 벡터를 잘 선택하는 것은 중요하다. 가버 특징 벡터는 다른 특징 벡터보다도 상대적으로 방향, 자세, 조명 등의 영향을 덜 받는 것으로 잘 알려져 있어 얼굴 인식의 특징 벡터로 많이 이용된다. 그러나 조명의 영향에 대해 완전히 독립적이지 못하다. 본 논문에서는 얼굴 이미지의 가버 특징 벡터에 대한 조명 PCA 모델의 구성을 제안하고 이를 이용하여 조명에 독립적인 얼굴 고유의 특성을 나타내는 가버 특징 벡터만을 분리해내고 이를 이용한 얼굴 인식 방법을 제시한다. 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델은 가버 특징 벡터공간을 조명 영향 부분공간과 얼굴 고유특성 부분공간의 직교 분해로 구성한다. 얼굴 고유특성 부분공간으로 투영하여 얻어진 가버 특징 벡터는 조명 영향을 분리해 내었기 때문에 이를 이용한 얼굴 인식은 조명에 보다 강인하게 된다. 실험을 통해서 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델을 이용한 제안된 얼굴 인식 방식이 다양한 자세에서 조명에 대해 보다 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.