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시공간 템플릿과 컨볼루션 신경망을 사용한 깊이 영상 기반의 사람 행동 인식
음혁민(Hyukmin Eum),윤창용(Changyong Yoon) 대한전기학회 2016 전기학회논문지 Vol.65 No.10
In this paper, a method is proposed to recognize human actions as nonverbal expression; the proposed method is composed of two steps which are action representation and action recognition. First, MHI(Motion History Image) is used in the action representation step. This method includes segmentation based on depth information and generates spatio-temporal templates to describe actions. Second, CNN(Convolution Neural Network) which includes feature extraction and classification is employed in the action recognition step. It extracts convolution feature vectors and then uses a classifier to recognize actions. The recognition performance of the proposed method is demonstrated by comparing other action recognition methods in experimental results.
모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용한 깊이 정보 기반의 연속적인 사람 행동 인식 시스템
음혁민(Hyukmin Eum),이희진(Heejin Lee),윤창용(Changyong Yoon) 한국지능시스템학회 2016 한국지능시스템학회논문지 Vol.26 No.6
본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다. In this paper, recognition system for continuous human action is explained by using motion history image and histogram of oriented gradient with spotter model based on depth information, and the spotter model which performs action spotting is proposed to improve recognition performance in the recognition system. The steps of this system are composed of pre-processing, human action and spotter modeling and continuous human action recognition. In pre-processing process, Depth-MHI-HOG is used to extract space-time template-based features after image segmentation, and human action and spotter modeling generates sequence by using the extracted feature. Human action models which are appropriate for each of defined action and a proposed spotter model are created by using these generated sequences and the hidden markov model. Continuous human action recognition performs action spotting to segment meaningful action and meaningless action by the spotter model in continuous action sequence, and continuously recognizes human action comparing probability values of model for meaningful action sequence. Experimental results demonstrate that the proposed model efficiently improves recognition performance in continuous action recognition system.
승강기용 열전냉각장치의 에너지 절감과 산업 응용을 위한 비전 시스템 개발
음혁민(Hyukmin Eum),장석윤(Sukyoon Jang),이희진(Heejin Lee),박민용(Mignon Park),윤창용(Changyong Yoon) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
In this paper, we propose vision system for industrial applications and energy reduction through operation of thermoelectric cooling system in elevator. Proposed system improves problems of existing cooling system based on the refrigerant, and reduces or saves energy by operation control. For use as industrial applications, the system is operated by a mini PC and vision algorithm consists of door opening check, human detection, passenger verification and hypothesis region estimation. The human detection is performed by using HOG and SVM. The number of passengers is verified by center points of the detected regions. In addition, the system is available in industrial, because it has the advantage of small size and low power. Experimental results verify the performance and confirm the energy reduction.
승강기용 냉각장치의 에너지 절감을 위한 사람 검출과 퍼지 온도 제어 시스템
음혁민(Hyukmin Eum),장석윤(Sukyoon Jang),이희진(Heejin Lee),박민용(Mignon Park),윤창용(Changyong Yoon) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.2
본 논문에서는 승강기용 냉각장치의 에너지 절감을 위한 사람 검출과 퍼지 온도 제어 시스템을 제안한다. 기존의 냉매를 사용하는 냉각장치의 문제점들을 개선하기 위해 사람 검출과 퍼지 온도 제어 시스템으로 열전냉각장치를 구동시켜 에너지 절감을 하고 자동적으로 효율적인 온도 관리를 한다. 제안된 시스템은 사람 검출을 통해 승강기 탑승 인원수를 확인하고 나서 퍼지 시스템에서 탑승 인원수와 계절 평균 기온을 기반으로 온도 제어를 한다. 사람 검출 방법은 승강기에서 조감도 카메라를 기반으로 사람의 머리 부분을 특징으로 사용하여 탑승 인원수를 검지한다. 퍼지 시스템은 look-up table 방법으로서 검지된 인원수와 기온을 고려하여 승강기의 내부 온도를 결정한다. 제안된 시스템은 사람 검출과 온도 제어를 통해 냉각장치의 에너지를 절감시킨다. 실험을 통해 에너지 절감을 확인하고 제안된 시스템의 성능을 검증한다. In this paper, we propose human detection and fuzzy temperature control system for energy reduction of cooling device in elevator. In order to improve problems of existing cooling device using the refrigerant, energy reduction and efficient management are continuously achieved because of operation of thermoelectric cooling device using the human detection and fuzzy temperature control system. The proposed system confirms the number of passengers in elevator and temperature is then controlled by those numbers and an average temperature for the season in fuzzy system. The human detection method scans the number of passengers using a head part as a feature based on bird"s-eye view camera in elevator. The fuzzy system determines elevator internal temperature considering atmospheric temperature and the scanned passenger numbers as a look-up table. The proposed system reduces energy of the cooling device through the human detection and temperature control. In experiment, energy reduction is confirmed and the performance of the proposed system is verified.