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김계경(Kye-Kyung Kim),김재홍(Jae-Hong Kim),이재연(Jae-Yun Lee) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.11
최근 산업 현장에서 자동화 시스템 도입에 대한 필요성 증가로 인하여 물체 인식에 대한 기술의 활용도가 점차 증가되고 있다. 그러나, 실제 현장에서 조명의 영향은 물체 주변에 잡음이나 그림자를 발생시켜 물체 영역을 정확히 검출하거나 인식하는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 조명 영향으로 나타나는 잡음이나 그림자 효과를 최소화하기 위하여 영상 필터와 적응적 이진화 방법을 이용하여 물체의 형태 정보가 보존된 물체 영역을 검출하도록 하였다. 또한, 인식 대상 물체의 종류와 회전각에 따라 물체 고유 클래스를 정의한 다음 신경망을 이용하여 물체를 인식함으로써 회전에 강인한 물체 인식을 할 수 있도록 하였다. 제안된 물체 인식 방법에 대한 타당성을 검증하기 위하여 조명 조건을 달리하면서 획득한 ETRI 데이터베이스 16,848장을 대상으로 인식 실험해 본 결과 99.86%의 물체 인식률 및 0.03초의 인식 속도를 얻을 수 있었다. The application of object recognition technology has been increased with a growing need to introduce automated system in industry. However, object transformed by noises and shadows appeared from illumination causes challenge problem in object detection and recognition. In this paper, an illumination invariant object detection using a DoG filter and adaptive threshold is proposed that reduces noises and shadows effects and reserves geometry features of object. And also, rotation invariant object recognition is proposed that has trained with neural network using classes categorized by object type and rotation angle. The simulation has been processed to evaluate feasibility of the proposed method that shows the accuracy of 99.86% and the matching speed of 0.03 seconds on ETRI database, which has 16,848 object images that has obtained in various lighting environment.
김계경(Kye-Kyung Kim),강상승(Sang-Seung Kang),이재연(Jae-Yeon Lee),김중배(Joong-Bae Kim),김재홍(Jae-Hong Kim),김진호(Jin-Ho Kim) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
In this paper, object recognition using multiple local features and classifier has applied for automating manufacturing system. Object recognition has challenged in real world application field because of illumination effect and complicate background. We have enhanced accuracy of object recognition using multiple local features, which are used to detect object location and to estimate pose. Local feature classifier using NN has used to obtain more reliable object recognition rate. The proposed object recognition method has evaluated in pilot system, in which we have tested object detection rate and pose estimation rate of randomly piled objects. And also, we have tested object recognition accuracy on database captured in real world environment, which has various lighting condition and time passing.