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- 저자 : 김성대(SeongDae Kim) (검색결과 6 건)
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반사 경계를 이용한 광선 추적법 기반 간접 조명 시뮬레이션
김성대(Seongdae Kim),김형석(Hyungseok Kim),김지인(Jeein Kim) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1
본 논문은 전역 조명에서 가장 많은 계산 량을 요구하는 간접 조명 계산을 단순화 하는 방법을 제안하였다. 조명의 강도는 거리에 반비례 하는데, 이 특징을 이용하여 간접 조명의 유효 반사 경계 범위를 지정한다. 유효 반사 경계 범위에 벗어나는 요소들은 간접 조명 계산에서 제외되는 방법이다. 이 방법은 광선 추적 법 기반으로 하여 시점 종속적인 반사 경계를 구성하였고 계산 단순화를 위하여 반사광만 고려한다. 그리고 반사 경계 구성과 구성하지 않는 결과를 비교하였으며, 반사 경계 구성의 규모에 따른 결과도 비교하였다. This paper provides the simplified computation on indirect illumination that requies high computing power. As the intensity of illumination is inverse proportional to a distance between a surface and a light source, this utilizes that the inverse proportion for valid reflection boundary construction. in a case of out of reflection boundary, these elements(e.g. surfaces) will be not on indirect illumination. this paper uses view-independent reflection boundary construction based on ray tracing and considers reflection on indirect illumination for the simplification of computing. and it compares results with and without reflection boundary, and the extent to reflection boundary scales.
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3차원 물체의 프로젝티브 재구성을 위한 카메라행렬의 추정
김수정(Sujung Kim),박재희(Jaehee Park),김성대(SeongDae Kim) 대한전자공학회 2006 대한전자공학회 학술대회 Vol.2006 No.11
본 논문에서는 다중시점 영상들로부터 3 차원 물체를 프로젝티브 재구성하기 위한 카메라행렬(Camera matrix, 혹은 투영행렬(Projection matrix))추정 기법을 제안한다. 제안기법은 영상선택 방법에 따른 추정결과의 오차를 통계적으로 분석하고, 시차간격, 대응점수 등을 이용하여 재사영오차를 근사하는 목적함수 도출과 이를 이용한 영상의 배열방법으로 구성된다. 이를 통하여 기존의 순차적 영상선택을 통한 카메라행렬 추정의 성능저하를 개선한다. 실험에서는 가상데이터를 이용한 기존 기법과 제안기법의 성능 비교 분석을 통하여 제안 기법의 우수함을 보인다.
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영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도에 강인한 차량 번호판 인식 시스템
홍성은,황성수,김성대,Hong, Sungeun,Hwang, Sungsoo,Kim, Seongdae 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.50 No.8
최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다. Recently, various attempts have been made to apply Intelligent Transportation System under various environments and conditions. Consequently, an accurate license plate recognition regardless of vehicle location and viewing angle is required. In this paper, we propose a novel license plate recognition system which exploits a) the format of license plates to remove false candidates of license plates and to extract characters in license plates and b) the characteristics of Hangul for accurate character recognition. In order to eliminate false candidates of license plates, the proposed method first aligns the candidates of license plates horizontally, and compares the position and the shape of objects in each candidate with the prior information of license plates provided by Korean Ministry of Construction & Transportation. The prior information such as aspect ratio, background color, projection image is also used to extract characters in license plates accurately applying an improved local binarization considering luminance variation of license plates. In case of recognizing Hangul in license plates, they are initially grouped according to their shape similarity. Then a super-class method, a hierarchical analysis based on key feature points is applied to recognize Hangul accurately. The proposed method was verified with high recognition rate regardless of background image, which eventually proves that the proposed LPR system has high performance regardless of the vehicle location or viewing angle.
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영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도에 강인한 차량 번호판 인식 시스템
홍성은(Sungeun Hong),황성수(Sungsoo Hwang),김성대(Seongdae Kim) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.12
최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다. Recently, various attempts have been made to apply Intelligent Transportation System under various environments and conditions. Consequently, an accurate license plate recognition regardless of vehicle location and viewing angle is required. In this paper, we propose a novel license plate recognition system which exploits a) the format of license plates to remove false candidates of license plates and to extract characters in license plates and b) the characteristics of Hangul for accurate character recognition. In order to eliminate false candidates of license plates, the proposed method first aligns the candidates of license plates horizontally, and compares the position and the shape of objects in each candidate with the prior information of license plates provided by Korean Ministry of Construction & Transportation. The prior information such as aspect ratio, background color, projection image is also used to extract characters in license plates accurately applying an improved local binarization considering luminance variation of license plates. In case of recognizing Hangul in license plates, they are initially grouped according to their shape similarity. Then a super-class method, a hierarchical analysis based on key feature points is applied to recognize Hangul accurately. The proposed method was verified with high recognition rate regardless of background image, which eventually proves that the proposed LPR system has high performance regardless of the vehicle location or viewing angle.
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